Gemini 3.1 Flash Lite Preview vs Qwen2.5 VL 72B 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 Qwen: Qwen2.5 VL 72B 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 Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct ($2.80 / 1M टोकन (≈ ₹264.70)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview	Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
प्रोवाइडर	Google	Qwen
इनपुट	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)	$2.80 / 1M टोकन (≈ ₹264.70)
आउटपुट	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)	$3.50 / 1M टोकन (≈ ₹330.88)
कैश रीड	$0.09 / 1M टोकन (≈ ₹8.27)	$1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35)
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	1,28,000
अधिकतम आउटपुट	65,536	1,15,200
इनपुट	text, image, video, file, audio	text, image
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	3 मार्च 2026	1 फ़र॰ 2025

मुख्य अंतर

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview इनपुट tokens पर 69% सस्ता है।
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct आउटपुट tokens पर 33% सस्ता है।
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 8.2× 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 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 Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct के साथ $0.00455 है।

विस्तार से

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview एक Google मॉडल है, जो text श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है, और यह प्रदाता से पहली बार 2026-03-03 को आया। Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct, Qwen से आता है, यह भी text श्रेणी में बैठता है, और इसकी प्रदाता रिलीज़ तिथि 2025-02-01 है। दोनों api14 के माध्यम से text output मॉडल के रूप में परोसे जाते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि प्रत्येक इनपुट को कैसे संभालता है और आपको कितनी गुंजाइश देता है।

सबसे बड़ा अंतर context और input modality का है। Gemini 3.1 Flash Lite Preview text, image, video, file और audio इनपुट स्वीकार करता है और 1,048,576 tokens का context window प्रदान करता है, जो दोनों में से बड़ा है। Qwen2.5 VL 72B Instruct केवल text और image स्वीकार करता है, जिसका context window 128,000 tokens है। Gemini 3.1 Flash Lite Preview ही इस जोड़ी में से एकमात्र है जो tool calling और reasoning controls उजागर करता है, क्योंकि इसकी parameter सूची में tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning शामिल हैं। Structured outputs पर दोनों में कोई अर्थपूर्ण अंतर नहीं है, और दोनों आपको response_format, temperature, top_p, max_tokens और seed सेट करने देते हैं। इसके बजाय Qwen2.5 VL 72B Instruct आपको sampling और inspection knobs का व्यापक सेट देता है, जिसमें frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, top_k और stop शामिल हैं। कीमत पर, Gemini 3.1 Flash Lite Preview इनपुट के लिए सस्ता विकल्प है, जबकि Qwen2.5 VL 72B Instruct आउटपुट के लिए सस्ता विकल्प है।

व्यावहारिक काम के लिए, Gemini 3.1 Flash Lite Preview तब चुनें जब काम में लंबे दस्तावेज़, बड़े codebases या मिश्रित मीडिया शामिल हों, क्योंकि यह text के साथ video, audio और files ले सकता है और इसके पास काम करने के लिए कहीं अधिक context है। यह तब भी चुनाव है जब आपको मॉडल से tools कॉल कराने हों या जब आप reasoning चालू करना और यह ट्यून करना चाहते हों कि आपको कितना मिले। Qwen2.5 VL 72B Instruct तब चुनें जब आपका इनपुट text के साथ images हो और 128,000 tokens पर्याप्त हों, और जब आपको आउटपुट लागत की परवाह हो या penalties, top_k, logit_bias और log probability outputs के माध्यम से sampling पर बारीक नियंत्रण चाहिए हो। यदि आपका workload ज़्यादातर छोटे prompts के साथ image understanding है और आप generation खर्च पर नज़र रख रहे हैं, तो Qwen2.5 VL 72B Instruct बेहतर फिट बना रहता है, भले ही Gemini 3.1 Flash Lite Preview इनपुट पर सस्ता हो।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI compatible है। आप अपने client को उसी endpoint पर इंगित करते हैं, वही chat completions शैली का request body भेजते हैं, और केवल model id बदलते हैं। Google मॉडल के लिए google/gemini-3.1-flash-lite-preview और Qwen मॉडल के लिए qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct उपयोग करें। बाकी सब कुछ, आपके messages, आपकी images, आपके parameters, उसी आकार में रहते हैं, इसलिए इनके बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है और आप integration code फिर से लिखे बिना अपने ही डेटा पर परिणामों की तुलना कर सकते हैं।

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/qwen2.5-vl-72b-instruct" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen2.5 VL 72B 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/qwen2.5-vl-72b-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 Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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