OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini contra Qwen: Qwen3.6 27B
Una comparativa lado a lado de OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini (0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €)) y Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,40 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Qwen: Qwen3.6 27B | |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | Qwen |
| Entrada | 0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €) | 1,58 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,40 €) |
| Salida | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) | 9,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 8,42 €) |
| Lectura de caché | 0,11 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,09 €) | - |
| Búsqueda web | 35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,17 €) | - |
| Ventana de contexto | 400.000 | 262.144 |
| Salida máxima | 128.000 | 65.536 |
| Entrada | image, text | text, image, video |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 13 nov 2025 | 27 abr 2026 |
Diferencias clave
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini es 44% más barato en tokens de entrada.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini es 26% más barato en tokens de salida.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini lee 1.5× más contexto (400.000 tokens).
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00438 US$ con OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini y 0,00630 US$ con Qwen: Qwen3.6 27B.
En detalle
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini está hecho por OpenAI y es un modelo de salida de texto orientado al trabajo de código. Qwen: Qwen3.6 27B está hecho por Qwen y también es un modelo de salida de texto, con una huella de parámetros más pequeña implícita en su nombre. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat compatibles con OpenAI, por lo que desde el punto de vista de la integración del cliente se comportan de la misma manera. La principal diferencia a simple vista es que el modelo de OpenAI se lanzó el 2025-11-13, mientras que el modelo de Qwen tiene una fecha de lanzamiento del proveedor de 2026-04-27.
Los dos modelos difieren más en la longitud de contexto y las modalidades de entrada. GPT-5.1-Codex-Mini acepta entrada de imagen y texto y tiene una ventana de contexto de 400000 tokens, que es la más grande de las dos. Qwen3.6 27B acepta entrada de texto, imagen y video, por lo que es el único del par que puede tomar video directamente, pero su ventana de contexto es de 262144 tokens. Ambos producen solo texto. En cuanto a parámetros, el modelo de Qwen expone una superficie de muestreo más amplia, que incluye temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs y stop, mientras que el modelo de OpenAI expone controles de razonamiento como reasoning_effort y verbosity junto con max_completion_tokens. Ambos admiten tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed e include_reasoning, por lo que ninguno tiene un bloqueo exclusivo sobre el llamado a herramientas o la salida estructurada.
Para la selección práctica, recurra a GPT-5.1-Codex-Mini cuando el trabajo implique entradas largas, repositorios grandes, documentos extensos o contexto de múltiples archivos que se beneficie de la ventana más grande, y cuando quiera los ajustes de esfuerzo de razonamiento y verbosidad para regular cuánto piensa el modelo. También es el más barato de los dos tanto en entrada como en salida, por lo que es el valor predeterminado natural para cargas de trabajo de alto volumen o sensibles al costo. Recurra a Qwen3.6 27B cuando su entrada incluya video, o cuando necesite control de muestreo detallado como temperature, top_p, top_k, min_p, penalizaciones, logit_bias o logprobs para tareas como clasificación, extracción con decodificación restringida o experimentos en los que quiera inspeccionar probabilidades a nivel de token. Si su canalización es solo de texto e imagen y cabe dentro de 262144 tokens, cualquiera de los dos modelos puede hacer el trabajo, y los factores decisivos pasan a ser el precio y el conjunto específico de parámetros del que dependa.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 tiene la misma forma de solicitud, porque la puerta de enlace es compatible con OpenAI. Apunte su cliente a la URL base de api14, envíe una solicitud de finalizaciones de chat con sus mensajes, herramientas y otros parámetros, y cambie solo la cadena del id del modelo. Use "openai/gpt-5.1-codex-mini" para el modelo de OpenAI y "qwen/qwen3.6-27b" para el modelo de Qwen. Todo lo demás, incluida la autenticación, la ruta de la solicitud y el formato de la respuesta, permanece igual, por lo que cambiar entre ellos es un cambio de una línea y puede hacerles A/B detrás de una bandera de configuración.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "openai/gpt-5.1-codex-mini" a "qwen/qwen3.6-27b": 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/qwen3.6-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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