OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini contre Qwen: Qwen3.6 27B
Un comparatif côte à côte de OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini (0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €)) et Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 $US / 1M jetons (≈ 1,41 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Qwen: Qwen3.6 27B | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | Qwen |
| Entrée | 0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €) | 1,58 $US / 1M jetons (≈ 1,41 €) |
| Sortie | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,27 €) | 9,45 $US / 1M jetons (≈ 8,47 €) |
| Lecture du cache | 0,11 $US / 1M jetons (≈ 0,09 €) | - |
| Recherche web | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,36 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 400 000 | 262 144 |
| Sortie max. | 128 000 | 65 536 |
| Entrée | image, text | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 13 nov. 2025 | 27 avr. 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini est 44% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini est 26% moins cher sur les tokens de sortie.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini lit 1.5× plus de contexte (400 000 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00438 $US avec OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini et 0,00630 $US avec Qwen: Qwen3.6 27B.
En détail
OpenAI : GPT-5.1-Codex-Mini est créé par OpenAI et est un modèle de sortie texte destiné au travail orienté code. Qwen : Qwen3.6 27B est créé par Qwen et est également un modèle de sortie texte, avec une empreinte de paramètres plus petite suggérée par son nom. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat compatibles OpenAI, donc du point de vue de l'intégration client, ils se comportent de la même manière. La principale différence au premier coup d'œil est que le modèle OpenAI a été publié le 2025-11-13, tandis que le modèle Qwen a une date de publication fournisseur du 2026-04-27.
Les deux modèles diffèrent surtout par la longueur de contexte et les modalités d'entrée. GPT-5.1-Codex-Mini accepte les entrées image et texte et dispose d'une fenêtre de contexte de 400000 tokens, soit la plus grande des deux. Qwen3.6 27B accepte les entrées texte, image et vidéo, c'est donc le seul des deux à pouvoir prendre directement de la vidéo, mais sa fenêtre de contexte est de 262144 tokens. Les deux ne produisent que du texte. Concernant les paramètres, le modèle Qwen expose une surface d'échantillonnage plus large, incluant temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs et stop, tandis que le modèle OpenAI expose des contrôles de raisonnement tels que reasoning_effort et verbosity aux côtés de max_completion_tokens. Les deux prennent en charge tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed et include_reasoning, donc aucun des deux n'a l'exclusivité sur l'appel d'outils ou la sortie structurée.
Pour la sélection pratique, privilégiez GPT-5.1-Codex-Mini lorsque la tâche implique de longues entrées, de grands dépôts, des documents volumineux ou un contexte multi-fichiers qui bénéficie de la fenêtre plus grande, et lorsque vous souhaitez les réglages reasoning_effort et verbosity pour ajuster la quantité de réflexion du modèle. Il est aussi le moins cher des deux en entrée comme en sortie, c'est donc le choix par défaut naturel pour les charges de travail à fort volume ou sensibles au coût. Privilégiez Qwen3.6 27B lorsque votre entrée contient de la vidéo, ou lorsque vous avez besoin d'un contrôle d'échantillonnage fin comme temperature, top_p, top_k, min_p, les pénalités, logit_bias ou logprobs pour des tâches telles que la classification, l'extraction avec décodage contraint, ou des expériences où vous voulez inspecter les probabilités au niveau des tokens. Si votre pipeline est uniquement texte et image et tient dans 262144 tokens, l'un ou l'autre modèle peut faire le travail, et les facteurs décisifs deviennent le prix et l'ensemble de paramètres spécifique dont vous dépendez.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 suit la même forme de requête, car la passerelle est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez une requête chat completions avec vos messages, outils et autres paramètres, et ne changez que la chaîne d'identifiant du modèle. Utilisez "openai/gpt-5.1-codex-mini" pour le modèle OpenAI et "qwen/qwen3.6-27b" pour le modèle Qwen. Tout le reste, y compris l'authentification, le chemin de requête et le format de réponse, reste identique, donc basculer entre eux est un changement d'une seule ligne et vous pouvez les A/B tester derrière un indicateur de configuration.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "openai/gpt-5.1-codex-mini" par "qwen/qwen3.6-27b" : 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/qwen3.6-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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