Сравнение моделей
Выберите две модели и сравните цены, возможности и рекомендации бок о бок.
Радарное сравнение
Соотношение цена-качество
Балл бенчмарка на потраченный доллар (выше = лучше). Объединяет MMLU, рассуждение и код с общей стоимостью API.
| Функция | GPT-5.5 OpenAI | Claude 4 Sonnet Anthropic |
|---|---|---|
| Провайдер | OpenAI | Anthropic |
| Уровень | flagship | flagship |
| Вход | $5.00 | $3.00 |
| Выход | $30.00 | $15.00 |
| Кэш | $0.500 | $0.300 |
| Пакетный вход | $2.50 | $1.50 |
| Контекст | 1M | 200K |
| Макс. выход | 128,000 | 16,384 |
| Скорость вывода | ~85 tok/s | ~70 tok/s |
| Ограничение скорости | 5,000 RPM | 4,000 RPM |
| Мультимодальность | Ввод изображения | Ввод изображения |
| Зрение | ||
| Вызов функций | ||
| Тонкая настройка | ||
| Режим JSON | ||
| Дата обрезания знаний | 2025-06 | 2025-03 |
| Бесплатный уровень | ||
| MMLU | 90.0% | 88.0% |
| SWE-bench Verified | 82.7% | 63.8% |
| Terminal-Bench | 82.7% | — |
| GeneBench | 28.5% | — |
| HumanEval | — | 91.0% |
| MATH | — | 72.5% |
Примеры кода API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
max_tokens=1024,
)
print(response.choices[0].message.content)import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
model="claude-4-sonnet",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)Рекомендации по сценариям
ИИ-анализ по 8 реальным сценариям — узнайте, какая модель лучше подходит для ваших задач.
Агентное программирование
Генерация кода, отладка, рефакторинг с использованием инструментов и функций.
Генерация контента
Статьи, маркетинговые тексты, переводы и длинные тексты.
Анализ данных и рассуждение
Математика, логика, научный анализ и многоступенчатое рассуждение.
Реальное время / Низкая задержка
Чат-боты, живая поддержка, потоковые ответы где важна скорость.
Обработка длинных документов
Обработка больших кодовых баз, юридических документов, научных работ.
Мультимодальные приложения
Понимание изображений, OCR, транскрипция аудио, визуальные вопросы.
Экономичное производство
Массовое использование API, где стоимость токена — главный фактор.
Корпоративная надёжность
Продакшн-нагрузки, требующие структурированного вывода, файн-тюнинга и высоких лимитов.
GPT-5.5
Плюсы
- State-of-the-art agentic coding (82.7% Terminal-Bench)
- 1M token context window
- Matches GPT-5.4 latency with fewer tokens
- Strong scientific research capability
Минусы
- 2x more expensive than GPT-5.4
- No fine-tuning support yet
- Output costs $30/M tokens
Когда использовать: Best for complex coding agents, computer use, and professional workloads where accuracy matters most.
Claude 4 Sonnet
Плюсы
- Top-tier writing quality
- 5x cheaper than Opus
- Excellent coding with 200K context
Минусы
- Lower max output than Opus
- No fine-tuning
- Slower than GPT-4o mini
Когда использовать: Best balance of quality and cost for writing, coding, and analysis production apps.