GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GPT-5-Codex by OpenAI and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct by Alibaba represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-5-Codex provides an expanded memory horizon with 400K tokens. In latency-sensitive production environments, GPT-5-Codex leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT-5-Codex
কোডিং বিশেষজ্ঞরিপোজিটরি সম্পাদনা, কোড রিভিউ এবং এজেন্টিক সফটওয়্যার কাজের জন্য অপ্টিমাইজড GPT-5 সংস্করণ।
$1.25 / 1M
$10.00 / 1M
400K tokens
74.5%
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
ওপেন কোড জায়ান্টবিশাল ওপেন কোডিং champion trained specifically এর ওপর চেয়ে বেশি 7 ট্রিলিয়ন টোকেন এর code, রিপোজিটরি graphs, এবং প্রযুক্তিগত documentation.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
56.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5-Codex has a larger context window (400K vs 262K tokens).
- GPT-5-Codex is faster at 120 tok/s vs 52 tok/s.
- GPT-5-Codex leads on SWE-bench coding (74.5% vs 56.5%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5-Codex | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 57 | 86 |
Provider | OpenAI | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $1.25 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.34 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 120 tok/s | 52 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 74.5% | 56.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 80.5% | 70% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.13 / 1M | $0.00 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GPT-5-Codex · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Codex এবং Copilot-এ শীর্ষস্তরের এজেন্টিক কোডিং
- দীর্ঘ রিপোজিটরি-ব্যাপী সম্পাদনা সেশনের জন্য নির্মিত
- কোডিং টিউনিং থাকা সত্ত্বেও GPT-5-এর সমতুল্য মূল্য
- টেস্ট-ড্রাইভেন সমাধান এবং পুনরাবৃত্তিমূলক ডিবাগিংয়ে চমৎকার
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সাধারণ কথোপকথনে GPT-5-এর চেয়ে কম সাবলীল
- নন-কোড কাজের জন্য অতিরিক্ত বা অপ্রয়োজনীয়
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Sweeping কোড জেনারেশন সক্ষমতা rivaling প্রোপ্রাইটারি কোডিং leaders
- নেটিভ অনুধাবন এর multirepo dependencies, git diffs, এবং linting rules
- 262K কনটেক্সট উইন্ডো allows loading উল্লেখযোগ্য সফটওয়্যার codebases directly
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উল্লেখযোগ্য VRAM requirements necessitate নিবেদিত multi-accelerator ক্লাস্টারসমূহ
- কখনও কখনও সাধারণ ইউটিলিটি ফাংশনের অনুরোধে অতিরিক্ত জটিল কোড তৈরি করে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-5-Codex | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.60 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 58K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 32K | 9K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5-Codex | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-5-codex | qwen3-coder-480b-a35b-instruct |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-09 | 2025-04 |
| নলেজ কাটঅফ | September 2024 | March 2025 |
| আর্কিটেকচার | Code-specialised unified reasoning model | Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 480B total (35B active MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.25/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.125/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 298 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1032 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5-Codex or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 compared with 57 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5-Codex is faster, generating 120 tokens per second compared with 52 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $1.34 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.76s compared with 1.25s.
Which model has a larger context window?
GPT-5-Codex has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 262.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-5-Codex if your priority is Agentic coding assistants and automated code review. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct if your workflow prioritizes Enterprise software development agents, automated code migration, and security vulnerability auditing. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GPT-5-Codex compare to Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct in API token pricing and cost per token?+
GPT-5-Codex costs $1.25 per 1M input tokens and $10.00 per 1M output tokens, whereas Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: GPT-5-Codex or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?+
GPT-5-Codex supports a context window of 400K tokens (~300k words), while Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct supports 262K tokens (~197k words). Therefore, GPT-5-Codex can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-5-Codex or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?+
GPT-5-Codex scores 74.5% on SWE-bench Verified while Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct scores 56.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, GPT-5-Codex holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-5-Codex and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?+
GPT-5-Codex features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-5-Codex and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?+
GPT-5-Codex generates approximately 120 tokens per second, while Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct delivers 52 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-5-Codex provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-5-Codex and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-5-Codex. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 Codex mini vs GPT-5-Codex: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3 Coder Flash vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs