gpt-audio-mini и qwen3-coder-next: ключевые отличия
gpt-audio-mini и qwen3-coder-next — модели от разных провайдеров (OPENAI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости qwen3-coder-next в 1.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов.
gpt-audio-mini — gpt-audio-mini от OPENAI — мультимодальная, с обработкой аудио, с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у qwen3-coder-next: Log Probs, Top Log Probs.
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-audio-mini: Min P, Rep. Penalty, Function Calling, Top K.
Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 16 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gpt-audio-mini и qwen3-coder-next в рублях
qwen3-coder-next 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: qwen3-coder-next обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 76.8 ₽ (67%), вывод дешевле на 172.8 ₽ (37%).
Контекст gpt-audio-mini vs qwen3-coder-next
qwen3-coder-next принимает до 262 144 токенов — это в 2.0x больше, чем 128 000 у gpt-audio-mini. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
По длине вывода: gpt-audio-mini генерирует до 16 384 токенов за запрос, qwen3-coder-next — до 65 536. qwen3-coder-next может генерировать более длинные ответы.
Модальности gpt-audio-mini и qwen3-coder-next
gpt-audio-mini — мультимодальная модель, принимающая текст, аудио. qwen3-coder-next работает только с текстом.
Возможности gpt-audio-mini и qwen3-coder-next
У каждой модели есть уникальные функции: gpt-audio-mini имеет Log Probs, Top Log Probs, а qwen3-coder-next — Min P, Rep. Penalty, Function Calling, Top K. Общие: Seed, Structured Output.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gpt-audio-mini и qwen3-coder-next в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gpt-audio-mini | qwen3-coder-next |
|---|---|---|
| Провайдер | OPENAI | QWEN |
| Цена ввода (1M) | 115.2 ₽ | 38.4 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 460.8 ₽ | 288 ₽ ✓ |
| Контекст | 128 000 токенов | 262 144 токенов ✓ |
| Макс. вывод | 16 384 токенов | 65 536 токенов |
| Модальности ввода | Текст, Аудио | Текст |
| Модальности вывода | Текст, Аудио | Текст |
| Кеширование | Нет | Нет |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | GPT | Qwen |
| Freq. Penalty | ✓ | ✓ |
| Logit Bias | ✓ | ✓ |
| Log Probs | ✓ | — |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Pres. Penalty | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Top Log Probs | ✓ | — |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: gpt-audio-mini или qwen3-coder-next?
По нашей оценке (0:4), qwen3-coder-next лидирует. Однако gpt-audio-mini может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, qwen3-coder-next будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит qwen3-coder-next — контекст 262 144 токенов.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gpt-audio-mini
gpt-audio-mini от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Для обработки аудио и голосовых данных
- Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI
Когда использовать qwen3-coder-next
qwen3-coder-next от QWEN — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — qwen3-coder-next дешевле на 76.8 ₽ (67%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — qwen3-coder-next дешевле на 172.8 ₽ (37%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 128 000 токенов
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для задач, оптимизированных под экосистему QWEN
Подключение gpt-audio-mini и qwen3-coder-next
gpt-audio-mini (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 16 моделей.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
# Используйте "gpt-audio-mini" или "qwen3-coder-next"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-audio-mini",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Переключение между gpt-audio-mini 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-audio-mini vs qwen3-coder-next (0:4)
qwen3-coder-next выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует qwen3-coder-next (ввод 38.4 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder-next с контекстом 262 144. gpt-audio-mini уникален Log Probs и Top Log Probs; qwen3-coder-next — Min P и Rep. Penalty.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.