Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview contra Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
Una comparativa lado a lado de Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €)) y Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct (2,80 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,51 €)) 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 | Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct | |
|---|---|---|
| Proveedor | Qwen | |
| Entrada | 0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €) | 2,80 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,51 €) |
| 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 €) | 1,40 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,25 €) |
| 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 | 128.000 |
| Salida máxima | 65.536 | 115.200 |
| Entrada | text, image, video, file, audio | text, image |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 3 mar 2026 | 1 feb 2025 |
Diferencias clave
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview es 69% más barato en tokens de entrada.
- Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct es 33% más barato en tokens de salida.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview lee 8.2× 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 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 0,00455 US$ con Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct.
En detalle
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview es un modelo de Google, listado en la categoría de texto, y apareció por primera vez del proveedor el 2026-03-03. Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct proviene de Qwen, también se ubica en la categoría de texto, y tiene una fecha de lanzamiento del proveedor del 2025-02-01. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de salida de texto, así que la elección entre ellos se reduce a cómo cada uno maneja la entrada y cuánto espacio te da.
La mayor división es el contexto y la modalidad de entrada. Gemini 3.1 Flash Lite Preview acepta entrada de texto, imagen, video, archivo y audio y ofrece una ventana de contexto de 1,048,576 tokens, que es la más grande de las dos. Qwen2.5 VL 72B Instruct acepta solo texto e imagen, con una ventana de contexto de 128,000 tokens. Gemini 3.1 Flash Lite Preview es también el único del par que expone llamadas a herramientas y controles de razonamiento, ya que su lista de parámetros incluye tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning. En salidas estructuradas los dos no son significativamente diferentes, y ambos te permiten establecer response_format, temperature, top_p, max_tokens y seed. Qwen2.5 VL 72B Instruct en cambio te da un conjunto más amplio de controles de muestreo e inspección, incluyendo frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, top_k y stop. En precio, Gemini 3.1 Flash Lite Preview es la opción más barata para entrada, mientras que Qwen2.5 VL 72B Instruct es la opción más barata para salida.
Para trabajo práctico, recurre a Gemini 3.1 Flash Lite Preview cuando el trabajo involucre documentos largos, bases de código grandes o medios mixtos, ya que puede tomar video, audio y archivos junto con texto y tiene mucho más contexto con el que trabajar. También es la elección cuando necesitas que el modelo llame a herramientas o cuando quieres activar el razonamiento y ajustar cuánto de él obtienes. Elige Qwen2.5 VL 72B Instruct cuando tu entrada sea texto más imágenes y 128,000 tokens sea suficiente, y cuando te importe el costo de salida o quieras un control más fino sobre el muestreo mediante penalizaciones, top_k, logit_bias y salidas de probabilidad logarítmica. Si tu carga de trabajo es principalmente comprensión de imágenes con prompts cortos y estás vigilando el gasto de generación, Qwen2.5 VL 72B Instruct sigue siendo la mejor opción aunque Gemini 3.1 Flash Lite Preview sea más barato en entrada.
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 al mismo endpoint, envías el mismo cuerpo de solicitud estilo chat completions, y cambias solo el id del modelo. Usa google/gemini-3.1-flash-lite-preview para el modelo de Google y qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct para el modelo de Qwen. Todo lo demás, tus mensajes, tus imágenes, tus parámetros, permanece en la misma forma, así que cambiar entre ellos es un cambio de una línea y puedes comparar resultados en tus propios datos sin reescribir el código de integración.
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/qwen2.5-vl-72b-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/qwen2.5-vl-72b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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