OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini contre Qwen: Qwen3.6 Plus
Un comparatif côte à côte de OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini (0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €)) et Qwen: Qwen3.6 Plus (1,14 $US / 1M jetons (≈ 1,01 €)) 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 Plus | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | Qwen |
| Entrée | 0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €) | 1,14 $US / 1M jetons (≈ 1,01 €) |
| Sortie | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | 6,83 $US / 1M jetons (≈ 6,08 €) |
| Lecture du cache | 0,11 $US / 1M jetons (≈ 0,09 €) | - |
| Recherche web | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) | - |
| Écriture du cache | - | 1,42 $US / 1M jetons (≈ 1,27 €) |
| Fenêtre de contexte | 400 000 | 1 000 000 |
| 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 | 2 avr. 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini est 23% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Qwen: Qwen3.6 Plus lit 2.5× plus de contexte (1 000 000 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 0,00455 $US avec Qwen: Qwen3.6 Plus.
En détail
OpenAI : GPT-5.1-Codex-Mini est créé par OpenAI et se positionne comme un modèle texte avec un nom orienté codage. Qwen : Qwen3.6 Plus est créé par Qwen et est également un modèle texte. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de style chat, donc du point de vue d'un développeur, la décision principale porte sur le comportement et les limites qui conviennent à la tâche, plutôt que sur la plateforme d'origine. Les deux sont sortis à des moments différents, GPT-5.1-Codex-Mini arrivant en novembre 2025 et Qwen3.6 Plus en avril 2026.
La séparation la plus nette concerne le contexte et les modalités d'entrée. Qwen3.6 Plus dispose d'une fenêtre de contexte plus grande, un million de tokens contre quatre cent mille pour GPT-5.1-Codex-Mini, il peut donc contenir sensiblement plus de matière dans une seule requête. Qwen3.6 Plus accepte aussi la vidéo comme modalité d'entrée aux côtés du texte et des images, tandis que GPT-5.1-Codex-Mini n'accepte que le texte et les images. Côté tarification, GPT-5.1-Codex-Mini est l'option la moins chère pour l'entrée, tandis que le prix de sortie est à peu près le même pour les deux. Aucun des deux modèles n'est décrit comme offrant de manière unique des outils, des sorties structurées ou du raisonnement, donc ce ne sont pas des facteurs décisifs ici. Les listes de paramètres diffèrent, elles : GPT-5.1-Codex-Mini expose reasoning_effort, verbosity et max_completion_tokens, alors que Qwen3.6 Plus expose des contrôles d'échantillonnage tels que temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop et logprobs.
Pour la sélection pratique, privilégiez GPT-5.1-Codex-Mini lorsque la tâche est centrée sur le code et que vous voulez garder les coûts d'entrée bas, et lorsque les contrôles d'effort de raisonnement et de verbosité sont utiles pour ajuster la quantité de travail que le modèle effectue avant de répondre. C'est aussi le choix naturel lorsque vos entrées sont du texte et des images et que quatre cent mille tokens de contexte suffisent. Choisissez Qwen3.6 Plus lorsque vous avez besoin de la fenêtre de contexte plus grande, lorsque vous fournissez de la vidéo aux côtés de texte et d'images, ou lorsque vous voulez un contrôle d'échantillonnage fin via temperature, top_p, top_k et les paramètres de pénalité. Si votre pipeline dépend de logprobs ou top_logprobs, Qwen3.6 Plus est celui qui les expose.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers la même URL de base, envoyez le même corps de requête de style chat completions, et changez uniquement l'identifiant du modèle : utilisez "openai/gpt-5.1-codex-mini" pour le modèle OpenAI et "qwen/qwen3.6-plus" pour le modèle Qwen. Tout le reste, y compris votre authentification et la forme du tableau messages, reste tel quel. Cela rend peu coûteux le test des deux sur votre propre charge de travail et le basculement par requête ou par environnement.
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-plus" : 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-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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