Сравнение текущих затрат на LLM: Deepseek, Qwen, MiniMax против OpenAI

Сравнение цен по провайдерам

Вот текущее сравнение стоимости среди основных провайдеров LLM на основе недавнего анализа Reddit. Все цены указаны в долларах США за 1 миллион токенов и актуальны на дату анализа.

• Deepseek-V3.2: $0,26 вход / $0,38 выход. Это примерно в 10 раз дешевле GPT-4, при этом тесты показывают производительность уровня GPT-5.
• Серия Qwen3.5: Модель 27B стоит $0,26 вход / $2,60 выход, обеспечивая качество, сравнимое с Claude, за долю стоимости. Серия предлагает гибкость от 0,8B до 397TB параметров, каждая версия поддерживает контекстные окна 262k, расширяемые до 1M+, и встроенный режим мышления.
• MiniMax-M2.5: $0,27 вход / $0,95 выход. Отлично подходит для рабочих процессов программирования с 80,2% на SWE bench verified, что делает его выдающимся для агентных задач кодирования.
• OpenAI GPT-4.1: $2,00 вход / $8,00 выход. Хотя, безусловно, мощная модель, ценовая премия трудно оправдана для высоконагруженных производственных сценариев, когда альтернативы показывают сравнимую производительность.

Ключевой технический контекст

Анализ включает оценки LMSYS ELO, где они доступны, поскольку большинство других тестов в настоящее время оптимизированы. Ёмкость контекстного окна становится всё более важной, большинство современных моделей поддерживают 200k+ токенов как стандарт, что принципиально меняет подход к структурированию приложений вокруг длинных документов и расширенных диалогов.

Для разработчиков, использующих AI-агентов для программирования, эти различия в цене значительны при рассмотрении затрат на производственное развёртывание. Данные показывают, что альтернативы премиальным моделям, таким как GPT-4, могут обеспечить сравнимую производительность при существенно более низких затратах, особенно для высоконагруженных сценариев.