Сравнение AI моделей — ключевой этап выбора технологии для вашего проекта. В 2025 году рынок больших языковых моделей (LLM) представлен тремя главными игроками: GPT-4o от OpenAI, Claude 3.5 Sonnet от Anthropic и Gemini 2.0 Pro от Google. В этой статье мы проведём детальное сравнение по всем ключевым параметрам.
Обзор моделей
GPT-4o (OpenAI)
GPT-4o — это мультимодальная модель нового поколения от OpenAI. Буква «o» означает «omni» — модель умеет работать с текстом, изображениями и аудио в едином потоке. Выпущена в мае 2024 года, остаётся одной из самых популярных моделей на рынке.
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
Claude 3.5 Sonnet — модель от компании Anthropic, ориентированная на безопасность и длинный контекст. Отличается высоким качеством аналитического мышления, работы с кодом и следования сложным инструкциям. Контекстное окно 200K токенов — одно из самых больших на рынке.
Gemini 2.0 Pro (Google)
Gemini 2.0 Pro — модель от Google DeepMind, интегрированная с поисковой экосистемой Google. Поддерживает контекст до 2 миллионов токенов, что делает её идеальной для работы с очень большими документами.
Сравнительная таблица
| Параметр | GPT-4o | Claude 3.5 Sonnet | Gemini 2.0 Pro |
|---|---|---|---|
| Провайдер | OpenAI | Anthropic | |
| Контекст (токены) | 128 000 | 200 000 | 2 000 000 |
| Мультимодальность | Текст, изображения, аудио | Текст, изображения | Текст, изображения, видео, аудио |
| Input ($/1M токенов) | $2.50 | $3.00 | $1.25 |
| Output ($/1M токенов) | $10.00 | $15.00 | $10.00 |
| Скорость (токенов/сек) | ~80–100 | ~70–90 | ~60–80 |
| Function calling | Да | Да | Да |
| JSON mode | Да | Да | Да |
| Streaming | Да | Да | Да |
Сильные стороны каждой модели
GPT-4o: универсальность и экосистема
- Лучшая мультимодальность — нативная работа с текстом, картинками и аудио
- Самая большая экосистема — совместимость со всеми инструментами, построенными на OpenAI API
- Высокая скорость — быстрее конкурентов в большинстве бенчмарков
- Function calling — один из лучших интерфейсов для вызова функций и structured output
Claude 3.5 Sonnet: аналитика и код
- Лучшее качество кода — обходит GPT-4o в задачах генерации и ревью кода
- Длинные инструкции — лучше следует сложным, многоступенчатым промптам
- Безопасность — Constitutional AI снижает вероятность вредного контента
- Большой контекст — 200K токенов позволяет анализировать целые кодовые базы
Gemini 2.0 Pro: масштаб и цена
- Огромный контекст — 2M токенов, подходит для анализа книг и больших кодовых баз
- Конкурентная цена — один из самых доступных по стоимости за токен
- Нативная работа с видео — может анализировать видеоконтент
- Интеграция с Google — доступ к Google Search Grounding
Слабые стороны
| Модель | Слабые стороны |
|---|---|
| GPT-4o | Меньший контекст (128K), периодические «ленивые» ответы, дороже конкурентов для input |
| Claude 3.5 | Нет аудио-мультимодальности, более осторожный (иногда отказывает), самый дорогой output |
| Gemini 2.0 | Менее стабильное качество, слабее в сложных рассуждениях, ограниченный function calling |
Какую модель выбрать для вашей задачи
Чат-бот для клиентов: GPT-4o — лучший баланс скорости, качества и совместимости с существующими инструментами.
Генерация и ревью кода: Claude 3.5 Sonnet — показывает лучшие результаты в кодинге, хорошо понимает контекст большой кодовой базы.
Анализ документов: Gemini 2.0 Pro — контекст 2M токенов позволяет загрузить целую книгу или сотни страниц документации.
RAG-системы: GPT-4o или Claude 3.5 — оба отлично работают с retrieval-augmented generation.
Мультимодальные приложения: GPT-4o для текста+изображений+аудио, Gemini для видео.
Почему не нужно выбирать одну модель
В реальных проектах часто оптимально использовать несколько моделей для разных задач. Например:
- Claude для генерации кода
- GPT-4o для общения с пользователями
- GPT-4o-mini для простых задач (экономия бюджета)
- Gemini для анализа длинных документов
ModelSwitch позволяет переключаться между 300+ моделями, изменив одну строку в запросе — параметр model. Один API-ключ, один формат, все модели.
Пример: один и тот же запрос к разным моделям
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.modelswitch.ru/v1",
api_key="msk_ваш_ключ"
)
models = ["gpt-4o", "claude-3.5-sonnet", "gemini-2.0-pro"]
for model in models:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Объясни теорему Байеса"}]
)
print(f"--- {model} ---")
print(response.choices[0].message.content[:200])
print()Заключение
Нет однозначно «лучшей» модели — выбор зависит от задачи, бюджета и требований. GPT-4o отлично подходит для универсальных задач, Claude 3.5 Sonnet — для кода и аналитики, Gemini 2.0 Pro — для работы с большими объёмами данных.
Лучшая стратегия — использовать все три через единый API, такой как ModelSwitch, и подбирать оптимальную модель для каждого use case.