North Mini Code (gratuit) vs GPT-3.5 Turbo Instruct comparé — prix par jeton, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
GPT-3.5 Turbo Instruct — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | North Mini Code (gratuit) | GPT-3.5 Turbo Instruct | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Cohere | OpenAI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 256K tokens | 4K tokens | |
| Prix d'entrée | Gratuit/M · auto-hébergement gratuit | $1.5/M | |
| Prix de sortie | Gratuit/M · auto-hébergement gratuit | $2/M | |
| Vision / multimodal | Non | Non | – |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Open weights | Propriétaire |
| Capacité | North Mini Code (gratuit) | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✗ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✗ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | North Mini Code (gratuit) | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.5 |
| Fenêtre de contexte | 4.0 | 2.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 3.5 | 2.0 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
North Mini Code est le premier modèle de codage agentique de Cohere et le lancement de sa famille North. Un modèle de mélange clair d'experts avec 30B de paramètres au total et 3B actifs, il est optimisé...
Ce modèle est une variante de GPT-3.5 Turbo ajustée pour des invites d'instruction et omettant les optimisations liées au chat. Données d'entraînement : jusqu'à septembre 2021.
North Mini Code (gratuit) est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais GPT-3.5 Turbo Instruct peut encore mener sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et les travaux agentiques. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. North Mini Code (gratuit) a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. GPT-3.5 Turbo Instruct est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Choisissez North Mini Code (gratuit) si vous souhaitez vous auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez GPT-3.5 Turbo Instruct si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à gérer.
Parcourez le classement complet des modèles open-source, des milliers d'outils et des benchmarks en direct — le tout au même endroit.
Ouvrir le classement →