gpt-5-nano и qwen3-235b-a22b-2507: ключевые отличия
gpt-5-nano и qwen3-235b-a22b-2507 — модели от разных провайдеров (OPENAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-235b-a22b-2507 в 1.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов.
gpt-5-nano — gpt-5-nano от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 9.60 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов.
qwen3-235b-a22b-2507 — qwen3-235b-a22b-2507 от QWEN — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 14.98 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-5-nano: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning Effort, 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 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gpt-5-nano и qwen3-235b-a22b-2507 в рублях
Интересная ситуация: gpt-5-nano дешевле по вводу, но qwen3-235b-a22b-2507 — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: qwen3-235b-a22b-2507 обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 5.38 ₽ (56%), вывод дешевле на 16.9 ₽ (22%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gpt-5-nano vs qwen3-235b-a22b-2507
gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов — это в 1.5x больше, чем 262 144 у qwen3-235b-a22b-2507. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
gpt-5-nano может генерировать до 128 000 токенов за запрос.
Модальности gpt-5-nano и qwen3-235b-a22b-2507
gpt-5-nano — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы. qwen3-235b-a22b-2507 работает только с текстом.
gpt-5-nano может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-235b-a22b-2507 работает только с текстом.
Возможности gpt-5-nano и qwen3-235b-a22b-2507
qwen3-235b-a22b-2507 предлагает возможности, недоступные в gpt-5-nano: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Reasoning Effort, 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-nano и qwen3-235b-a22b-2507 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-5-nano | qwen3-235b-a22b-2507 |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 9.6 ₽ ✓ | 14.98 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 76.8 ₽ | 59.9 ₽ ✓ |
| Контекст | 400 000 токенов ✓ | 262 144 токенов |
| Макс. вывод | 128 000 токенов | — |
| Модальности ввода | Текст, Изображения, Файлы | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (90% скидка) | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Qwen3 |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Reasoning Effort | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-5-nano или qwen3-235b-a22b-2507?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-235b-a22b-2507 будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gpt-5-nano — 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-nano поддерживает vision.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gpt-5-nano
gpt-5-nano от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — gpt-5-nano дешевле на 5.38 ₽ (36%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 400 000 vs 262 144 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 qwen3-235b-a22b-2507
qwen3-235b-a22b-2507 от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на выводе — qwen3-235b-a22b-2507 дешевле на 16.9 ₽ (22%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение gpt-5-nano и qwen3-235b-a22b-2507
gpt-5-nano (OPENAI) и qwen3-235b-a22b-2507 (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 18 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gpt-5-nano" или "qwen3-235b-a22b-2507"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-nano",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-5-nano и qwen3-235b-a22b-2507 — 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-nano vs qwen3-235b-a22b-2507 (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует qwen3-235b-a22b-2507 (ввод 14.98 ₽, вывод 59.9 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5-nano с контекстом 400 000. qwen3-235b-a22b-2507 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.