gpt-5.2-codex и minimax-m2.1: ключевые отличия
gpt-5.2-codex и minimax-m2.1 — модели от разных провайдеров (OPENAI и MINIMAX), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости minimax-m2.1 в 12.9x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — gpt-5.2-codex принимает до 400 000 токенов.
gpt-5.2-codex — gpt-5.2-codex от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов. Стоимость ввода 336.00 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов.
minimax-m2.1 — minimax-m2.1 от MINIMAX — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 196 608 токенов. Стоимость ввода 51.84 ₽/1M токенов, контекст 196 608 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-5.2-codex: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top Log Probs, Top P.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gpt-5.2-codex и minimax-m2.1 в рублях
minimax-m2.1 дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: minimax-m2.1 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 284.16 ₽ (85%), вывод дешевле на 2505.6 ₽ (93%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gpt-5.2-codex vs minimax-m2.1
gpt-5.2-codex принимает до 400 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 196 608 у minimax-m2.1. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
gpt-5.2-codex может генерировать до 128 000 токенов за запрос.
Модальности gpt-5.2-codex и minimax-m2.1
gpt-5.2-codex — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. minimax-m2.1 работает только с текстом.
gpt-5.2-codex может анализировать изображения (vision), тогда как minimax-m2.1 работает только с текстом.
Возможности gpt-5.2-codex и minimax-m2.1
minimax-m2.1 предлагает возможности, недоступные в gpt-5.2-codex: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top Log Probs, Top P. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gpt-5.2-codex и minimax-m2.1 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-5.2-codex | minimax-m2.1 |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | MINIMAX |
| Цена ввода (1M) | 336 ₽ | 51.84 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 2688 ₽ | 182.4 ₽ ✓ |
| Контекст | 400 000 токенов ✓ | 196 608 токенов |
| Макс. вывод | 128 000 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст, Изображения | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (90% скидка) | Да (11.1% скидка) |
| Онлайн поиск | Да | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Other |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-5.2-codex или minimax-m2.1?
По нашей оценке (1:3), minimax-m2.1 лидирует. Однако gpt-5.2-codex может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, minimax-m2.1 будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gpt-5.2-codex — контекст 400 000 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gpt-5.2-codex поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gpt-5.2-codex
gpt-5.2-codex от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для работы с длинными документами — контекст 400 000 vs 196 608 токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 90%
- Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
- Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI
Когда использовать minimax-m2.1
minimax-m2.1 от MINIMAX — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — minimax-m2.1 дешевле на 284.16 ₽ (85%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — minimax-m2.1 дешевле на 2505.6 ₽ (93%) за 1M токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 11.1%
- Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX
Подключение gpt-5.2-codex и minimax-m2.1
gpt-5.2-codex (OPENAI) и minimax-m2.1 (MINIMAX) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gpt-5.2-codex" или "minimax-m2.1"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.2-codex",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-5.2-codex и minimax-m2.1 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.
Часто задаваемые вопросы
Итог: gpt-5.2-codex vs minimax-m2.1 (1:3)
minimax-m2.1 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует minimax-m2.1 (ввод 51.84 ₽, вывод 182.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5.2-codex с контекстом 400 000. minimax-m2.1 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.