Gemini 3.1 Flash Lite Preview vs Qwen2.5 Coder 32B Instruct: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview बनाम Qwen2.5 Coder 32B Instruct

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview ($0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)) और Qwen2.5 Coder 32B Instruct ($2.31 / 1M टोकन (≈ ₹218.38)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview	Qwen2.5 Coder 32B Instruct
प्रोवाइडर	Google	Qwen
इनपुट	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)	$2.31 / 1M टोकन (≈ ₹218.38)
आउटपुट	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)	$3.50 / 1M टोकन (≈ ₹330.88)
कैश रीड	$0.09 / 1M टोकन (≈ ₹8.27)	-
कैश राइट	$0.29 / 1M टोकन (≈ ₹27.57)	-
रीज़निंग	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)	-
ऑडियो इनपुट	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹165.44)	-
इमेज	$0.000001 / इमेज (≈ ₹0.0000827)	-
वेब सर्च	$49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,632.31)	-
संदर्भ विंडो	10,48,576	32,768
अधिकतम आउटपुट	65,536	29,491
इनपुट	text, image, video, file, audio	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	3 मार्च 2026	11 नव॰ 2024

मुख्य अंतर

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview इनपुट tokens पर 62% सस्ता है।
Qwen2.5 Coder 32B Instruct आउटपुट tokens पर 33% सस्ता है।
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 32.0× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
सिर्फ Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
सिर्फ Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview के साथ $0.00350 और Qwen2.5 Coder 32B Instruct के साथ $0.00406 है।

विस्तार से

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-03-03 को प्रीव्यू के रूप में रिलीज़ किया गया। Qwen2.5 Coder 32B Instruct, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2024-11-11 को रिलीज़ किया गया। दोनों को api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सर्व किया जाता है, इसलिए सतही स्तर पर किसी अनुरोध में ये एक ही स्लॉट रखते हैं: आप एक प्रॉम्प्ट भेजते हैं, आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। अंतर इस बात में दिखता है कि प्रत्येक मॉडल क्या स्वीकार करता है, एक बार में कितना धारण कर सकता है, और कौन से अनुरोध पैरामीटर मानता है।

सबसे स्पष्ट विभाजन कॉन्टेक्स्ट और मोडैलिटी में है। Gemini 3.1 Flash Lite Preview की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जबकि Qwen2.5 Coder 32B Instruct की 32,768 टोकन है, इसलिए Gemini एक ही कॉल में बहुत अधिक धारण करता है। Gemini टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो इनपुट भी स्वीकार करता है, जबकि Qwen2.5 Coder 32B Instruct केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है। पैरामीटर की ओर, Gemini tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning का समर्थन करता है, और Qwen2.5 Coder 32B Instruct नहीं करता। इसके बजाय Qwen2.5 Coder 32B Instruct frequency_penalty, logit_bias, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop और top_k को उजागर करता है, जिन्हें Gemini सूचीबद्ध नहीं करता। दोनों max_tokens, temperature, top_p, seed और response_format स्वीकार करते हैं।

कार्य चयन के लिए, निर्णायक कारक हैं इनपुट प्रकार, कॉन्टेक्स्ट आकार और क्या आपको टूल कॉल या संरचित आउटपुट चाहिए। यदि आपके अनुरोध में कोई इमेज, वीडियो, फ़ाइल या ऑडियो शामिल है, या यदि प्रॉम्प्ट और प्राप्त कॉन्टेक्स्ट मिलकर लगभग 32k टोकन से अधिक हो जाते हैं, तो Gemini 3.1 Flash Lite Preview ही इसे ले सकता है। यही बात तब भी लागू होती है जब आप चाहते हैं कि मॉडल टूल कॉल करे, संरचित आउटपुट दे, या reasoning effort उजागर करे। Qwen2.5 Coder 32B Instruct केवल टेक्स्ट कार्य के लिए उपयुक्त है जो 32k टोकन के भीतर रहता है, और इसके अतिरिक्त सैंपलिंग नियंत्रण (frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias, stop) आपको आउटपुट ट्यून करते समय पुनरावृत्ति और रोकने के व्यवहार पर बेहतर नियंत्रण देते हैं। कीमत पर, Gemini इनपुट पक्ष में सस्ता है और Qwen आउटपुट पक्ष में सस्ता है, इसलिए लागत का संतुलन आपके इनपुट-से-आउटपुट अनुपात के साथ बदलता है; इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका में वर्तमान संख्याएँ हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने messages के साथ एक chat completions अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" या "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct" पर सेट करते हैं। बुनियादी टेक्स्ट कॉल के लिए अनुरोध के स्वरूप में और कुछ बदलने की आवश्यकता नहीं है। यदि आप Gemini पर स्विच करते हैं, तो आप tools, tool_choice, structured_outputs, reasoning या reasoning_effort जोड़ सकते हैं; यदि आप Qwen पर स्विच करते हैं, तो आप frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias या stop जोड़ सकते हैं। पैरामीटर सेट को उस मॉडल से मेल खिलाकर रखें जिसे आप कॉल कर रहे हैं, क्योंकि प्रत्येक मॉडल केवल उसके लिए सूचीबद्ध पैरामीटर ही स्वीकार करता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" से "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen2.5 Coder 32B Instruct विवरण और प्लेग्राउंड →

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-coder-32b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview बनाम Qwen2.5 Coder 32B Instruct

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