Все статьи
Статья
10 июля 2026 г.7 мин

Линейка GPT-5: Pro, Mini и Nano — и что взять в Yenisei на каждый уровень

Три модели OpenAI на одной архитектуре: какую GPT-5 брать под какую нагрузку и какие открытые модели Yenisei закрывают те же уровни.

Команда Yenisei


Линейка GPT-5: Pro, Mini и Nano

GPT-5 Pro, GPT-5 Mini и GPT-5 Nano — три модели OpenAI на одной архитектуре. Три уровня нужны, чтобы подобрать модель под бюджет и задержку.

Закрытых моделей GPT в каталоге Yenisei нет. От OpenAI у нас есть открытые GPT-OSS 120B и GPT-OSS 20B, а те же три уровня можно собрать из открытых моделей, ниже показываем как.

Общее у линейки GPT-5

  • Рассуждения — у всех трёх, различаются глубина и стабильность.
  • Изображения на входе — скриншоты, фото документов, диаграммы.
  • Вызов инструментов — удобно для агентов и интеграций.
  • Контекст 400K токенов — крепкая середина между классическими 128K и миллионом.

Чем различаются

Pro — старшая: архитектурные решения, разбор запутанной логики, аналитика с выводами. Mini — средняя: для массовых задач, которым не хватает самой лёгкой модели. Nano — самая быстрая и дешёвая: классификация, короткие ответы, извлечение полей.

Три уровня в Yenisei

  • Старший уровень — DeepSeek V4 Pro (deepseek-pro) или Kimi K3 (kimi-k3), своя альтернатива — Yenisei Max (yenisei-max).
  • Средний уровень — GPT-OSS 120B (gpt-oss-120b), открытая модель OpenAI с рассуждениями, или DeepSeek V4 Flash (deepseek-flash).
  • Лёгкий уровень — GPT-OSS 20B (gpt-oss-20b) или Mistral Nemo (mistral-nemo).

Если нужны изображения на входе, на среднем уровне возьмите Qwen3.8 Flash (qwen-flash) или Gemma 4 31B (gemma-4-31b).

Переключение — одна строка

curl https://api.yenisei.ru/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $YENISEI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-oss-120b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Суммируй это письмо в три пункта."}]
}'

Меняете gpt-oss-120b на deepseek-pro или gpt-oss-20b — и всё. Единый OpenAI-совместимый API, оплата в рублях, 1 кредит = 1 ₽.

Как выбирать на практике

Начните со среднего уровня. Если модель стабильно ошибается на вашем классе задач — поднимайтесь на старший. Если задача простая и её много — спускайтесь на лёгкий и экономьте.