inclusionAI: Ling 3.1 Flash contre Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
Un comparatif côte à côte de inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,26 $US / 1M jetons (≈ 0,23 €)) et Qwen: Qwen2.5 7B Instruct (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| Fournisseur | inclusionAI | Qwen |
| Entrée | 0,26 $US / 1M jetons (≈ 0,23 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Sortie | 0,79 $US / 1M jetons (≈ 0,70 €) | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) |
| Lecture du cache | 0,05 $US / 1M jetons (≈ 0,05 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 | 32 768 |
| Sortie max. | 262 144 | 29 491 |
| Entrée | text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 2 oct. 2026 | 16 oct. 2024 |
Principales différences
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash est 25% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Qwen: Qwen2.5 7B Instruct est 11% moins cher sur les tokens de sortie.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash lit 30.5× plus de contexte (1 000 000 tokens).
- Seul inclusionAI: Ling 3.1 Flash prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000656 $US avec inclusionAI: Ling 3.1 Flash et 0,000700 $US avec Qwen: Qwen2.5 7B Instruct.
En détail
inclusionAI : Ling 3.1 Flash est un modèle de texte d'inclusionAI, publié le 2026-10-02. Qwen : Qwen2.5 7B Instruct est un modèle de texte de Qwen, publié le 2024-10-16. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat dans la catégorie texte, donc au niveau de l'utilisation de base, ils occupent le même emplacement dans votre pile : vous envoyez des messages, vous recevez du texte en retour. Les différences qui comptent pour une décision de routage sont la taille du contexte, la surface de paramètres que chacun expose et l'orientation des prix.
La séparation la plus nette est le contexte. Ling 3.1 Flash accepte jusqu'à 1 000 000 de tokens, tandis que Qwen2.5 7B Instruct accepte 32 768. C'est un écart important, et cela change ce que vous pouvez mettre dans une seule requête : des dépôts entiers, de longs ensembles de documents ou des historiques de conversation étendus tiennent dans Ling 3.1 Flash mais nécessiteront un découpage ou de la récupération sur Qwen2.5 7B Instruct. Les deux modèles sont texte en entrée et texte en sortie, donc aucun n'ajoute de traitement d'image ou d'audio. Sur les paramètres, Ling 3.1 Flash prend en charge reasoning et include_reasoning, ce que Qwen2.5 7B Instruct ne fait pas, donc le raisonnement interne étape par étape n'est disponible que du côté Ling. Les deux prennent en charge tools et tool_choice, et les deux prennent en charge structured_outputs et response_format, donc l'appel de fonctions et la sortie contrainte par schéma sont disponibles dans les deux cas. Ling 3.1 Flash expose aussi logit_bias, logprobs et top_logprobs, ce que Qwen2.5 7B Instruct ne fait pas, ce qui compte si vous inspectez les probabilités au niveau des tokens. Sur le prix, Ling 3.1 Flash est le moins cher des deux pour l'entrée, tandis que Qwen2.5 7B Instruct est le moins cher des deux pour la sortie.
Pour la sélection des tâches, partez de l'entrée que vous devez envoyer. Si votre invite est un grand corpus, une longue transcription ou quoi que ce soit qui nécessiterait autrement une couche de récupération juste pour tenir, Ling 3.1 Flash est le choix naturel en raison de la fenêtre de contexte, et sa prise en charge du raisonnement aide sur les problèmes à plusieurs étapes où le modèle bénéficie d'un travail à travers des étapes intermédiaires. Si votre charge de travail est constituée d'invites courtes avec de longues réponses générées, le côté sortie du prix compte davantage, et Qwen2.5 7B Instruct est l'option la moins chère dans ce cas. Qwen2.5 7B Instruct est aussi un choix par défaut raisonnable pour le suivi d'instructions simple, l'extraction, la classification et la génération de formes courtes où une fenêtre de 32 768 tokens suffit et où vous n'avez pas besoin de traces de raisonnement ni de probabilités logarithmiques au niveau des tokens. Aucun des deux modèles n'est restreint à un seul cas d'usage par modalité, puisque les deux sont uniquement texte, donc la décision se résume au contexte, au raisonnement et au côté de la facture de tokens qui domine votre trafic.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "inclusionai/ling-3.1-flash" par "qwen/qwen-2.5-7b-instruct" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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-2.5-7b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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