gpt-5-nano vs qwen3-coder-next

gpt-5-nano и qwen3-coder-next: ключевые отличия

gpt-5-nano и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (OPENAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gpt-5-nano в 3.8x 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. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-next: Reasoning.

qwen3-coder-next — qwen3-coder-next от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 38.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-5-nano: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 5 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gpt-5-nano и qwen3-coder-next в рублях

gpt-5-nano 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: gpt-5-nano обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 28.8 ₽ (75%), вывод дешевле на 211.2 ₽ (73%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gpt-5-nano vs qwen3-coder-next

gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов — это в 1.5x больше, чем 262 144 у qwen3-coder-next. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: gpt-5-nano генерирует до 128 000 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. gpt-5-nano лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности gpt-5-nano и qwen3-coder-next

gpt-5-nano — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы. qwen3-coder-next работает только с текстом.

gpt-5-nano может анализировать изображения (vision), тогда как qwen3-coder-next работает только с текстом.

Возможности gpt-5-nano и qwen3-coder-next

У каждой модели есть уникальные функции: gpt-5-nano имеет Reasoning, а qwen3-coder-next — Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top P. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gpt-5-nano и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gpt-5-nano или qwen3-coder-next?

По нашей оценке (3:1), gpt-5-nano имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, gpt-5-nano обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gpt-5-nano — контекст 400 000 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gpt-5-nano — она поддерживает reasoning.
• 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 model в 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 28.8 ₽ (75%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — gpt-5-nano дешевле на 211.2 ₽ (73%) 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 задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Когда использовать qwen3-coder-next

qwen3-coder-next от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN

Подключение gpt-5-nano и qwen3-coder-next

gpt-5-nano (OPENAI) и qwen3-coder-next (QWEN) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 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-coder-next"
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-coder-next — 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-coder-next (3:1)

gpt-5-nano выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует gpt-5-nano (ввод 9.6 ₽, вывод 76.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5-nano с контекстом 400 000. gpt-5-nano уникален Reasoning; qwen3-coder-next — Freq. Penalty и Logit Bias.