Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview बनाम Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
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: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ($0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Qwen | |
| इनपुट | $0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72) | $0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03) |
| आउटपुट | $5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32) | $5.46 / 1M टोकन (≈ ₹516.17) |
| 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 | 10,00,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 65,536 | 65,536 |
| इनपुट | text, image, video, file, audio | text, image, video |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 3 मार्च 2026 | 16 फ़र॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर 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: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 के साथ $0.00364 है।
विस्तार से
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो मॉडल आईडी google/gemini-3.1-flash-lite-preview के अंतर्गत सूचीबद्ध है। Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो मॉडल आईडी qwen/qwen3.5-plus-02-15 के अंतर्गत सूचीबद्ध है। दोनों को api14 के माध्यम से चैट शैली के मॉडल के रूप में टेक्स्ट आउटपुट के साथ परोसा जाता है, इसलिए कॉलर के दृष्टिकोण से वे आपके कोड में एक ही स्लॉट रखते हैं: आप एक बातचीत भेजते हैं और आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। प्रदाता की रिलीज़ तिथियाँ एक-दूसरे के करीब हैं, Gemini मॉडल के लिए 2026-03-03 और Qwen मॉडल के लिए 2026-02-16, जो दोनों को होस्ट किए गए मॉडलों की एक ही हालिया पीढ़ी में रखता है।
सबसे स्पष्ट अंतर इस बात में है कि आप उन्हें क्या खिला सकते हैं। Gemini 3.1 Flash Lite Preview टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है, जबकि Qwen3.5 Plus टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है। यदि आपकी पाइपलाइन को ऑडियो क्लिप या अपलोड किए गए दस्तावेज़ को फ़ाइल भाग के रूप में सौंपने की आवश्यकता है, तो Gemini मॉडल उसे कवर करता है और Qwen मॉडल नहीं करता। कॉन्टेक्स्ट लंबाई करीब है: Gemini के लिए 1,048,576 टोकन और Qwen के लिए 1,000,000 टोकन, इसलिए दोनों बहुत बड़े इनपुट रख सकते हैं और व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए कोई भी सार्थक रूप से बड़ा नहीं है। पैरामीटर पर दोनों उस मूल सेट पर ओवरलैप करते हैं जिसकी आप अपेक्षा करेंगे, जिसमें temperature, top_p, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools और reasoning नियंत्रण शामिल हैं। Qwen frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs और top_logprobs जोड़ता है, जो मायने रखता है यदि आप टोकन स्तर की संभावनाओं या बुनियादी बातों से परे सैंपलिंग नियंत्रणों पर निर्भर हैं। गुणात्मक मूल्य फ़ील्ड इनपुट और आउटपुट लागत को टाई के रूप में चिह्नित करते हैं, इसलिए कोई भी उस तरीके से सस्ता विकल्प नहीं है जिसके आसपास आपको योजना बनानी चाहिए।
कार्य चयन के लिए, इनपुट पक्ष से शुरू करें। यदि आप कुछ ऐसा बना रहे हैं जो ऑडियो को इनजेस्ट करता है, या जो मनमाने ढंग से अपलोड की गई फ़ाइलों को टेक्स्ट और इमेज के साथ प्रथम श्रेणी के इनपुट के रूप में मानता है, तो Gemini 3.1 Flash Lite Preview स्वाभाविक चयन है क्योंकि यह दोनों में से एकमात्र है जो उन मोडलिटी को सूचीबद्ध करता है। यदि आपके इनपुट केवल टेक्स्ट, इमेज और वीडियो हैं, तो दोनों व्यवहार्य हैं, और निर्णय सैंपलिंग और आत्मनिरीक्षण की ओर बदल जाता है: Qwen3.5 Plus आपको पेनल्टी, स्टॉप सीक्वेंस, top_k और logprob आउटपुट देता है, जो उपयोगी होते हैं जब आप जनरेशन व्यवहार को ट्यून कर रहे हों या डीबग कर रहे हों कि कोई विशेष टोकन क्यों चुना गया। यदि आपको reasoning नियंत्रण चाहिए, तो दोनों उन्हें उजागर करते हैं, इसलिए वह टाईब्रेकर नहीं है। टेक्स्ट और इमेज पर सीधे लंबे कॉन्टेक्स्ट काम के लिए, कोई भी मॉडल करेगा, और आप इस आधार पर निर्णय ले सकते हैं कि आपके अपने मूल्यांकनों में आप किस प्रदाता की आउटपुट शैली पसंद करते हैं।
api14 के माध्यम से इनमें से किसी एक को कॉल करना उसी तरह काम करता है क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और उस चैट कम्प्लीशन्स आकार का उपयोग करते हैं जिसे आप पहले से जानते हैं। दोनों मॉडलों के बीच एकमात्र चीज़ जो बदलती है वह है मॉडल आईडी स्ट्रिंग: Gemini मॉडल के लिए google/gemini-3.1-flash-lite-preview और Qwen मॉडल के लिए qwen/qwen3.5-plus-02-15 का उपयोग करें। बाकी सब कुछ, messages एरे, role संरचना, tool परिभाषाएँ, response पार्सिंग, समान रहता है। इसका मतलब है कि आप दोनों को एक ही कॉन्फ़िगरेशन मान के पीछे रख सकते हैं और अपने एकीकरण के बाकी हिस्से को छुए बिना प्रति अनुरोध या प्रति वातावरण स्विच 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/qwen3.5-plus-02-15" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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/qwen3.5-plus-02-15",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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