Сравнение ИИ-моделей

Для задач агентов важнее всего надёжное использование инструментов (вызов функций), достаточно большое контекстное окно для истории диалога и результатов инструментов, а также стабильное следование инструкциям. В AACFlow популярны OpenAI GPT-4.1, Anthropic Claude Sonnet и Google Gemini 2.5 Pro: каждая из них поддерживает использование инструментов, структурированные ответы и контекстные окна от 128K токенов. Для агентов, чувствительных к стоимости или требующих высокой пропускной способности, Groq и Cerebras обеспечивают заметно более быстрый вывод при меньших затратах.

Контекстное окно — это общее число токенов, которое модель может обработать за один вызов, включая системный промпт, историю диалога, результаты вызовов инструментов и любые переданные документы. У агентов, выполняющих многошаговые задачи, контекст заполняется быстро: каждый результат инструмента и каждый найденный документ добавляет токены. Контекстное окно в 128K токенов вмещает примерно 300 страниц текста; такие модели, как Gemini 2.5 Pro, поддерживают до 1M токенов — этого достаточно, чтобы уместить целую кодовую базу за один проход.

Да. Цены на входные токены, кешированный ввод и вывод указаны за один миллион токенов — так провайдеры выставляют счета через свои API. Для агентов, которые выстраивают цепочки вызовов, расходы быстро растут: агент, выполняющий 100 шагов по 10K токенов, расходует около 1M токенов за сессию. Цена кешированного ввода применяется, когда провайдер поддерживает кеширование промптов: повторяющийся префикс, например системный промпт, оплачивается по сниженной ставке.

Использование инструментов, или вызов функций, позволяет агенту обращаться к внешним API, запрашивать базы данных, выполнять код и совершать любые заданные вами действия. В AACFlow все собственные модели OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Groq, Cerebras и xAI поддерживают использование инструментов. Ищите метку возможности Tool Use на карточке любой модели в этом каталоге, чтобы убедиться в поддержке.

Откройте AACFlow, добавьте блок Agent и выберите провайдера и модель в селекторе моделей внутри блока. Каждая модель из этого каталога доступна в блоке Agent. Замена модели занимает один клик и не затрагивает остальную часть агента, поэтому легко проверять разные модели на одной и той же задаче, ничего не пересобирая.