Nex-N2-Pro vs GPT-3.5 Turbo 16k comparado — preço por token, janela de contexto, multimodalidade, abertura e qual escolher. O modelo open-source pode substituir o pago? Análise completa de 2026.
GPT-3.5 Turbo 16k — perfil completo ›
Preços & especificações atualizados a partir de dados ao vivo · olud.ai
Preços de modelos abertos = provedor mais barato via OpenRouter; as taxas do fabricante oficial podem ser mais altas.
| Especificação | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo 16k | Vencedor |
|---|---|---|---|
| Fabricante | Nex agi | OpenAI | – |
| Tipo | Open-weight | Proprietário | NENex-N2-Pro |
| Janela de contexto | 262K tokens | 16K tokens | NENex-N2-Pro |
| Preço de entrada | $0.25/M · auto-hospedagem gratuita | $3/M | NENex-N2-Pro |
| Preço de saída | $1/M · auto-hospedagem gratuita | $4/M | NENex-N2-Pro |
| Visão / multimodal | Sim | Não | NENex-N2-Pro |
| Chamada de ferramenta / função | Sim | Sim | = Empate |
| Auto-hospedável | Sim | Não (somente API) | NENex-N2-Pro |
| Licença | Open weights | Proprietário | NENex-N2-Pro |
Nex-N2-Pro é ~4.0× mais barato que o GPT-3.5 Turbo 16k em tokens de saída ($1 vs $4 por M tokens).
| Capacidade | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo 16k |
|---|---|---|
| Open weights (baixáveis) | ✓ | ✗ |
| Auto-hospedável | ✓ | ✗ |
| Funciona totalmente offline | ✓ | ✗ |
| Visão / multimodal | ✓ | ✗ |
| Chamada de ferramenta / função | ✓ | ✓ |
| Janela de contexto de 1M+ | ✗ | ✗ |
Pontuações de benchmark independentes medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor (exceto latência).
Dados de benchmark por Artificial Analysis.
| Critério | Nex-N2-Pro | GPT-3.5 Turbo 16k |
|---|---|---|
| Custo-eficiência | 4.5 | 4.0 |
| Janela de contexto | 4.0 | 2.0 |
| Abertura | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hospedagem | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalidade | 5.0 | 3.5 |
As pontuações vêm de dados ao vivo — preço de saída (custo), comprimento do contexto, pesos abertos vs fechados (abertura & auto-hospedagem) e suporte a visão/ferramenta (multimodalidade). A qualidade bruta da tarefa não é pontuada aqui; depende do seu benchmark — veja o veredicto.
Nex-N2-Pro é um modelo de mistura de especialistas agente da Nex AGI, com 17B de parâmetros ativos de um total de 397B. Construído na arquitetura Qwen3.5, aceita entrada de texto e imagem e produz...
Este modelo oferece quatro vezes o comprimento de contexto do gpt-3.5-turbo, permitindo suportar aproximadamente 20 páginas de texto em uma única solicitação a um custo mais alto. Dados de treinamento: até...
Essas variantes são rastreadas, mas não comparadas aqui — uma página por família mantém a comparação legível.
Nex-N2-Pro é open-weight e competitivo em muitas tarefas, mas o GPT-3.5 Turbo 16k pode ainda liderar nas tarefas mais difíceis de raciocínio e trabalho agente. A diferença continua diminuindo — faça benchmark de ambos em seu caso de uso real antes de decidir.
Sim. Nex-N2-Pro tem open weights, então você pode self-host em suas próprias GPUs ou executá-lo via uma API de baixo custo. GPT-3.5 Turbo 16k é apenas API e não pode ser self-hosted.
Nex-N2-Pro custa $1/M de saída vs $4/M para o GPT-3.5 Turbo 16k — aproximadamente 4x mais barato via API, e grátis se você self-host.
Escolha Nex-N2-Pro se você quiser self-host, manter seus dados privados e evitar taxas por token — é open-weight e roda em seu próprio hardware. Escolha GPT-3.5 Turbo 16k se você quiser capacidade de ponta através de uma API gerenciada sem infraestrutura para executar.
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