> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Сравнение LLM 2026 лицом к лицу

> На основе реальных данных из обзора Model Info эта страница сравнивает основные text LLM — Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, Grok, MiniMax — по coding, reasoning, длинному контексту, тарификации и контекстному окну, помогая вам быстро выбрать подходящую модель.

<Note>
  **Актуальность данных**: По состоянию на 2026-07 все рекомендации по моделям и показатели бенчмарков взяты из [обзора Model Info (официальный APIYI)](/ru/api-capabilities/model-info).
  Этот документ **непрерывно обновляется по мере выпуска поставщиками новых моделей**; за актуальным списком моделей и текущими ценами см. [страницу тарификации консоли APIYI](https://www.apiyi.com/account/pricing).
</Note>

<Info>
  **Как читать эту страницу**:

  * Мы фокусируемся на **8 сценариях задач** (кодирование, написание текстов, быстрый ответ, длинный контекст, рассуждение, агенты, веб-поиск, контроль затрат) и приводим рекомендуемые комбинации из model-info
</Info>

## 📌 Рекомендуемые комбинации для 8 сценариев (готово к копированию и вставке)

> Взято напрямую из [Обзор сведений о моделях → Рекомендации по использованию](/ru/api-capabilities/model-info)

### Сценарий 1: Кодирование

| Уровень                                   | Рекомендуемые модели                                       | Примечания из источника (дословно из model-info)                                                                      |
| ----------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 🏆 **Лучшая производительность**          | Claude Opus 4.7 · GPT-5.5 · Claude Sonnet 4.6              | "Бенчмарки по кодированию +13% по сравнению с 4.6 (Opus), SWE-bench 88.7% (GPT-5.5), на уровне Opus 4.5 (Sonnet 4.6)" |
| 💰 **Лучшее соотношение цены и качества** | Gemini 3.5 Flash · GLM-5.1 · Kimi K2.6 · DeepSeek V4 Flash | "Gemini 3.5 Flash полностью превосходит 3.1 Pro / GLM-5.1 SWE-Bench Pro 58.4 / Kimi K2.6 обходит GPT-5.4 и Opus 4.6"  |
| 🧰 **Альтернативы**                       | DeepSeek V4 Pro · Qwen3.7-Max · MiniMax M2.7 · o4-mini     | —                                                                                                                     |

### Сценарий 2: Написание

| Уровень             | Рекомендуемые модели                                                             |
| ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| ⭐ **Первый выбор**  | GPT-5.5 · GPT-5.4 · Gemini 3.1 Pro Preview · Claude Opus 4.7 · Claude Sonnet 4.6 |
| 🔁 **Альтернативы** | chat-latest · Claude Sonnet 4.5 · GPT-4.1 · GPT-4o · Claude Haiku 4.5 · GLM-4.6  |

### Сценарий 3: Быстрый отклик

| Уровень             | Рекомендуемые модели                                                                      | Примечания из источника |
| ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- |
| ⭐ **Первый выбор**  | Gemini 3.5 Flash (\~в 4 раза быстрее) · Claude Haiku 4.5 (в 2 раза быстрее) · GPT-4o Mini | указано в model-info    |
| 🔁 **Альтернативы** | Gemini 3.1 Flash Lite · Gemini 2.5 Flash · Grok 4 Fast · GPT-4.1 Mini                     | —                       |

### Сценарий 4: Длинный контекст

| Категория                               | Рекомендуемые модели                            | Контекст (данные model-info) |
| --------------------------------------- | ----------------------------------------------- | ---------------------------- |
| 🌍 **Ультрадлинный контекст**           | Gemini 2.5 Pro · Grok 4 Fast · Grok Code Fast 1 | **2M / 200K / 256K**         |
| 💻 **Длинный контекст для кодирования** | GLM-4.6 · Claude 4 series · Kimi K2             | 200K                         |

<Warning>
  **Предостережение по длинному контексту**: Указанные выше числа — это **контекстные окна**, приведённые в model-info. Реальное «эффективное окно» (максимальная длина, при которой извлечение остаётся точным) обычно меньше номинального значения; для областей с высокой точностью, таких как финансы и здравоохранение, используйте вместе с чанкингом RAG.
</Warning>

### Сценарий 5: Сложное рассуждение

| Модель                       | Бенчмарк (указан в model-info)                                  | Примечания                                                |
| ---------------------------- | --------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- |
| **GPT-5.5 Pro**              | Terminal-Bench 2.0 **82.7%**                                    | **`/v1/responses` эндпоинт + группа SVIP только**, дорого |
| **Claude Opus 4.7 Thinking** | Адаптивная цепочка рассуждений, улучшенное глубокое рассуждение | 1M (Beta)                                                 |
| **GPT-5.5**                  | SWE-bench Verified 88.7%, новый **`xhigh` уровень рассуждения** | лучший выбор по соотношению цена/качество                 |
| **o3**                       | Модель рассуждения, цена значительно снижена                    | контекст 200K, балансирует производительность и стоимость |
| **o4-mini**                  | Лёгкая модель рассуждения                                       | 200K                                                      |

<Tip>
  **Как включить уровни рассуждения**:

  * GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro по умолчанию используют `medium`; чтобы использовать `xhigh`, передайте `reasoning_effort: xhigh` в запросе
  * GPT-5.5 Pro работает только на `/v1/responses`, а не на `/v1/chat/completions`
  * Не используйте серию GPT Pro для повседневных задач — один вызов может стоить несколько долларов
</Tip>

### Сценарий 6: Агенты

| Модель              | Ключевая возможность (дословно из model-info)                                                            |
| ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Kimi K2.5**       | Нативно мультимодальная, **Agent Swarm с 100 сотрудничающими агентами**                                  |
| **Qwen3.7-Max**     | **35-часовые автономные долгосрочные агентные задачи**, AA Intelligence Index 56.6, в глобальной пятёрке |
| **Claude Opus 4.7** | В 3 раза больше production-задач, ошибки инструментов сокращены до 1/3                                   |
| **GPT-5.3 Codex**   | SOTA на SWE-Bench Pro, сложное кодирование и agentic-задачи                                              |
| **GPT-5.4**         | Нативное использование компьютера, GDPval 83%                                                            |
| **MiniMax M2.7**    | Саморазвивающаяся, самый маленький Tier-1 с 10B параметров, с открытым исходным кодом                    |

### Сценарий 7: Веб-поиск

| Модель                          | Примечания                                                                                                                       |
| ------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Grok 4 All** · **Grok 3 All** | **Нативный доступ к вебу** (без вызовов tool не требуется); подходит для информации в реальном времени, новостей и анализа рынка |

### Сценарий 8: Контроль затрат

| Модель                     | Данные о цене (указаны в model-info)                        |
| -------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| **MiniMax M2.7 standard**  | **\$0.3 / миллион input tokens**                            |
| **MiniMax M2.7 highspeed** | **\$0.6 / миллион input tokens** (`MiniMax-M2.7-highspeed`) |

<Info>
  **Цены для других моделей**: model-info не указывает явные цены на входные/выходные token для каждой модели. Все цены регулируются [страницей цен консоли APIYI](https://www.apiyi.com/account/pricing).
  В сочетании с «маршрутами, переданными из источника + фиксированным курсом обмена 1:7 + бонусами за пополнение», ваша эффективная цена обычно ниже, чем при прямом обращении к поставщикам — см. консоль для точных значений.
</Info>

## 🧮 Справочная таблица бенчмарков для кодинга

> В списке указаны только модели с **явными числами** в model-info. Для записей со знаками вопроса или без чисел см. полные описания в model-info.

| Модель              | Бенчмарк                                                                         | Контекст  | Категория             |
| ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | --------- | --------------------- |
| **GPT-5.5 Pro**     | Terminal-Bench 2.0 **82.7%**                                                     | 1M        | Рассуждение           |
| **GPT-5.5**         | SWE-bench Verified **88.7%**                                                     | 1M        | Кодинг                |
| **GPT-5.5**         | Уровень галлюцинаций **снижен на 60%** по сравнению с 5.4                        | 1M        | Качество              |
| **GPT-5.4**         | GDPval **83%**                                                                   | 1M        | Агенты                |
| **GPT-5.3 Codex**   | SWE-Bench Pro **SOTA**                                                           | 128K      | Кодинг                |
| **GPT-5.2**         | GDPval **70.9%** (превосходит профессионалов)                                    | 400K      | Кодинг и планирование |
| **GPT-5.1**         | SWE-bench **76.3%**                                                              | 128K      | Кодинг                |
| **Claude Opus 4.7** | Бенчмарки кодинга **+13%** по сравнению с 4.6                                    | 1M (Beta) | Кодинг                |
| **Claude Opus 4.7** | **В 3 раза** больше производственных задач, ошибки инструментов сокращены до 1/3 | 1M (Beta) | Агенты                |
| **Kimi K2.6**       | SWE-Bench Pro **58.6** (обходит GPT-5.4 и Opus 4.6)                              | 256K      | Кодинг                |
| **GLM-5.1**         | SWE-Bench Pro **58.4**                                                           | —         | Кодинг                |
| **MiniMax M2.7**    | SWE-bench Pro **56.22%** (самая маленькая Tier-1 с 10B параметров)               | standard  | Кодинг                |
| **MiniMax M2.5**    | SWE-bench **80.2%**                                                              | standard  | Кодинг                |
| **Qwen3.7-Max**     | Индекс интеллекта AA **56.6** (пятерка мировых лидеров, #1 в Китае)              | 1M        | Агенты                |

## 📚 Справочная таблица по контекстному окну

| Модель                                                                                                                                                               | Контекстное окно | Источник                      |
| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------- | ----------------------------- |
| **Gemini 2.5 Pro**                                                                                                                                                   | **2M**           | рекомендация для long-context |
| **GPT-5.5 Pro** · **GPT-5.5** · **GPT-5.4** · **Claude Opus 4.7** · **Claude Opus 4.7 Thinking** · **Qwen3.7-Max**                                                   | **1M**           | указано в сведениях о модели  |
| **GPT-5.2** · **chat-latest**                                                                                                                                        | 400K             | указано в сведениях о модели  |
| **Kimi K2.6**                                                                                                                                                        | 256K             | указано в сведениях о модели  |
| **GPT-5.1** · **GPT-5.3 Codex** · **GPT-5** · **GPT-5 Mini** · **GPT-5 Nano** · **GPT-4.1** · **GPT-4.1 Mini** · **GPT-4o** · **GPT-4o Mini** · **o3** · **o4-mini** | 128K / 200K      | указано в сведениях о модели  |
| **Grok 4 Fast / Grok Code Fast 1**                                                                                                                                   | 200K / 256K      | рекомендация для long-context |
| **GLM-4.6 / Claude 4 серия / Kimi K2**                                                                                                                               | 200K             | long context для coding       |
| **Qwen Max / Qwen Plus / Qwen Turbo**                                                                                                                                | 32K              | указано в сведениях о модели  |

<Note>
  **Напоминание**: числа контекстного окна = **максимумы, заявленные вендором**.
  Реальная точность поиска («иголка в стоге сена») значительно снижается на экстремально больших длинах; long context ≠ замена RAG.
</Note>

## 💡 4 совета по оптимизации затрат из model-info (дословно)

1. **Сегментируйте использование по уровням**: дешевые модели для простых задач, премиальные модели для сложных
2. **Сначала тестируйте, затем масштабируйте**: создайте прототип на небольшой модели, переключитесь на большую, когда требования станут ясны
3. **Пакетная обработка**: выбирайте варианты Nano или Mini для больших объемов похожих задач
4. **Кэшируйте и повторно используйте**: кэшируйте результаты для повторяющихся запросов

## ❓ 3 оговорки серии GPT-5 из model-info (дословно)

<Warning>
  **Примечания по использованию серии GPT-5**:

  1. Параметр `temperature` должен быть установлен в 1 (поддерживается только 1)
  2. Используйте `max_completion_tokens` вместо `max_tokens`
  3. Не передавайте параметр `top_p`
</Warning>

## 🔗 Связанные ресурсы

* [Обзор Model Info (model-info)](/ru/api-capabilities/model-info) — единый источник всех данных на этой странице
* [Страница тарифов консоли APIYI](https://www.apiyi.com/account/pricing) — актуальные цены в реальном времени
* [Модели для генерации изображений и видео](/ru/api-capabilities/image-video-models) — справочник по мультимодальным моделям
* [Руководство по API](/ru/api-manual) · [Начало работы](/ru/getting-started) · [Вызовы, совместимые с OpenAI](/ru/api-capabilities/openai/compatible)

<Tip>
  **Все еще не уверены, что выбрать?** [Свяжитесь со службой поддержки APIYI](https://work.weixin.qq.com/kfid/kfc9adfd5810ece25ec) и сообщите нам:

  * Ваш сценарий использования (чат / RAG / агенты / написание / ...)
  * Ежедневный объем вызовов
  * Требования к производительности (задержка до первого token, качество вывода)
  * Диапазон бюджета

  По этим 4 параметрам мы подберем для вас **индивидуальную комбинацию моделей**.
</Tip>

<Note>
  **Отказ от ответственности**:
  Все данные на этой странице взяты из docs/api-capabilities/model-info.mdx (актуально на 2026-07).
  model-info постоянно обновляется по мере того, как поставщики выпускают модели; за самыми свежими рекомендациями обращайтесь напрямую к model-info или к [странице тарифов консоли APIYI](https://www.apiyi.com/account/pricing).
</Note>