Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview contra Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Una comparativa lado a lado de Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €)) y Qwen2.5 Coder 32B Instruct (2,31 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,07 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | |
|---|---|---|
| Proveedor | Qwen | |
| Entrada | 0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €) | 2,31 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,07 €) |
| Salida | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,70 €) | 3,50 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,14 €) |
| Lectura de caché | 0,09 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,08 €) | - |
| Escritura de caché | 0,29 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,26 €) | - |
| Razonamiento | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,70 €) | - |
| Entrada de audio | 1,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,57 €) | - |
| Imagen | 0,000001 US$ / imagen (≈ 0,000000784 €) | - |
| Búsqueda web | 49,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 43,91 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 32.768 |
| Salida máxima | 65.536 | 29.491 |
| Entrada | text, image, video, file, audio | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 3 mar 2026 | 11 nov 2024 |
Diferencias clave
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview es 62% más barato en tokens de entrada.
- Qwen2.5 Coder 32B Instruct es 33% más barato en tokens de salida.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview lee 32.0× más contexto (1.048.576 tokens).
- Solo Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview admite llamadas a herramientas.
- Solo Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview admite salida JSON estructurada.
- Solo Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview admite control del esfuerzo de razonamiento.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00350 US$ con Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview y 0,00406 US$ con Qwen2.5 Coder 32B Instruct.
En detalle
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview es un modelo de texto de Google, lanzado como vista previa el 2026-03-03. Qwen2.5 Coder 32B Instruct es un modelo de texto de Qwen, lanzado el 2024-11-11. Ambos se sirven en api14 dentro de la categoría text, así que a nivel superficial ocupan la misma posición en una solicitud: envías un prompt y recibes texto. Las diferencias aparecen en lo que acepta cada modelo, cuánto puede contener a la vez y qué parámetros de solicitud respeta.
La separación más clara está en contexto y modalidad. Gemini 3.1 Flash Lite Preview tiene una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, mientras que Qwen2.5 Coder 32B Instruct tiene 32.768 tokens, así que Gemini contiene mucho más en una sola llamada. Gemini también acepta entrada de texto, imagen, vídeo, archivo y audio, mientras que Qwen2.5 Coder 32B Instruct acepta solo texto. En el lado de los parámetros, Gemini admite tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, y Qwen2.5 Coder 32B Instruct no. Qwen2.5 Coder 32B Instruct en cambio expone frequency_penalty, logit_bias, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop y top_k, que Gemini no lista. Ambos aceptan max_tokens, temperature, top_p, seed y response_format.
Para la selección de tarea, los factores decisivos son el tipo de entrada, el tamaño del contexto y si necesitas llamadas a herramientas o salida estructurada. Si tu solicitud incluye una imagen, un vídeo, un archivo o audio, o si el prompt más el contexto recuperado supera aproximadamente los 32k tokens, Gemini 3.1 Flash Lite Preview es el que puede asumirlo. Lo mismo se aplica si quieres que el modelo llame a herramientas, emita salidas estructuradas o exponga esfuerzo de razonamiento. Qwen2.5 Coder 32B Instruct encaja en trabajo solo de texto que se mantiene dentro de 32k tokens, y sus controles de muestreo adicionales (frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias, stop) te dan un control más fino sobre la repetición y el comportamiento de parada cuando estás ajustando la salida. En precio, Gemini es el lado de entrada más barato y Qwen el lado de salida más barato, así que el equilibrio de coste cambia con tu ratio de entrada a salida; la tabla de precios en vivo de esta página tiene las cifras actuales.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías una solicitud de chat completions con tus mensajes y estableces el campo model en "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" o "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct". Nada más en la forma de la solicitud tiene que cambiar para una llamada de texto básica. Si cambias a Gemini, puedes añadir tools, tool_choice, structured_outputs, reasoning o reasoning_effort; si cambias a Qwen, puedes añadir frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias o stop. Mantén el conjunto de parámetros ajustado al modelo que estás llamando, ya que cada modelo solo acepta los parámetros listados para él.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" a "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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