Qwen: Qwen2.5 Coder 32B InstructQwen: Qwen3 235B A22B
Живое сравнение из каталога AI Gateway: цены в рублях, контекст и возможности. Обе модели доступны через один OpenAI-совместимый API — переключение одним параметром model.
| Параметр | Qwen: Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Qwen: Qwen3 235B A22B |
|---|---|---|
| Цена, ₽/1М токенов | 157 | 285 |
| Ввод, ₽/1М | 103 | 71 |
| Вывод, ₽/1М | 157 | 285 |
| Контекст | 33K | 131K |
| Категория | Чат | Рассуждения |
| Модальность | Текст | Текст |
| Возможности | — | Инструменты, JSON-режим |
| Доступ | От тарифа Go | От тарифа Pro |
Зелёным — лучшее значение. Цены каталога обновляются автоматически.
Чем Qwen: Qwen2.5 Coder 32B Instruct отличается от Qwen: Qwen3 235B A22B
Qwen: Qwen2.5 Coder 32B Instruct дешевле: 157 ₽ за 1 млн токенов против 285 ₽ у Qwen: Qwen3 235B A22B — разница в 1,8 раза. На объёме 10 млн токенов в месяц это 1 285 ₽ разницы в счёте.
Вывод у Qwen: Qwen3 235B A22B дороже ввода в 4 раза, у Qwen: Qwen2.5 Coder 32B Instruct — в 1,5 раза. Если задача генерирует длинные ответы, а не читает документы, выгоднее Qwen: Qwen2.5 Coder 32B Instruct.
Контекст Qwen: Qwen3 235B A22B — 131K против 33K: примерно 202 страниц текста за один запрос против 50. Для анализа больших документов и кодовых баз это решающее отличие.
Возможности расходятся — только Qwen: Qwen3 235B A22B умеет: Инструменты, JSON-режим.
Порог доступа разный: Qwen: Qwen2.5 Coder 32B Instruct — от тарифа «Go», Qwen: Qwen3 235B A22B — от «Pro».
Когда какую выбирать
Qwen: Qwen2.5 Coder 32B Instruct — дешевле за 1 млн токенов — выгоднее на массовых задачах.
Qwen: Qwen3 235B A22B — длиннее контекст — большие документы и кодовые базы целиком.
Qwen: Qwen3 235B A22B — поддерживает «Инструменты» — агентные и структурированные сценарии.
Qwen: Qwen3 235B A22B — поддерживает «JSON-режим» — агентные и структурированные сценарии.
Подключение
Один и тот же код — меняется только параметр модели:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://ai-gatewey.ru/v1",
api_key="sk-aigate-ваш_ключ",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Попробуйте обе в деле
Один ключ и один OpenAI-совместимый API: Qwen: Qwen2.5 Coder 32B Instruct и Qwen: Qwen3 235B A22B — переключение одним параметром model.