Ling 3.1 Flash vs Qwen2.5 7B 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।

inclusionAI: Ling 3.1 Flash बनाम Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर inclusionAI: Ling 3.1 Flash ($0.26 / 1M टोकन (≈ ₹24.82)) और Qwen: Qwen2.5 7B Instruct ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	inclusionAI: Ling 3.1 Flash	Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
प्रोवाइडर	inclusionAI	Qwen
इनपुट	$0.26 / 1M टोकन (≈ ₹24.82)	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)
आउटपुट	$0.79 / 1M टोकन (≈ ₹74.45)	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)
कैश रीड	$0.05 / 1M टोकन (≈ ₹4.96)	-
संदर्भ विंडो	10,00,000	32,768
अधिकतम आउटपुट	2,62,144	29,491
इनपुट	text	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	2 अक्टू॰ 2026	16 अक्टू॰ 2024

मुख्य अंतर

inclusionAI: Ling 3.1 Flash इनपुट tokens पर 25% सस्ता है।
Qwen: Qwen2.5 7B Instruct आउटपुट tokens पर 11% सस्ता है।
inclusionAI: Ling 3.1 Flash 30.5× ज़्यादा context पढ़ता है (10,00,000 tokens)।
सिर्फ inclusionAI: Ling 3.1 Flash reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत inclusionAI: Ling 3.1 Flash के साथ $0.000656 और Qwen: Qwen2.5 7B Instruct के साथ $0.000700 है।

विस्तार से

inclusionAI: Ling 3.1 Flash, inclusionAI से एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-10-02 को रिलीज़ किया गया। Qwen: Qwen2.5 7B Instruct, Qwen से एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2024-10-16 को रिलीज़ किया गया। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट श्रेणी में चैट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, इसलिए बुनियादी उपयोग के स्तर पर वे आपके स्टैक में एक ही स्थान रखते हैं: आप संदेश भेजते हैं, आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। रूटिंग निर्णय के लिए जो अंतर मायने रखते हैं, वे हैं कॉन्टेक्स्ट का आकार, प्रत्येक द्वारा उजागर किया गया पैरामीटर सतह, और मूल्य की दिशा।

सबसे स्पष्ट विभाजन कॉन्टेक्स्ट है। Ling 3.1 Flash अधिकतम 1,000,000 टोकन स्वीकार करता है, जबकि Qwen2.5 7B Instruct 32,768 स्वीकार करता है। यह एक बड़ा अंतर है, और यह बदल देता है कि आप एक ही अनुरोध में क्या डाल सकते हैं: पूरे रिपॉज़िटरी, लंबे दस्तावेज़ सेट, या विस्तारित बातचीत इतिहास Ling 3.1 Flash में फिट होते हैं, लेकिन Qwen2.5 7B Instruct पर उन्हें चंकिंग या रिट्रीवल की आवश्यकता होगी। दोनों मॉडल टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट हैं, इसलिए कोई भी इमेज या ऑडियो हैंडलिंग नहीं जोड़ता। पैरामीटर पर, Ling 3.1 Flash reasoning और include_reasoning का समर्थन करता है, जो Qwen2.5 7B Instruct नहीं करता, इसलिए चरण दर चरण आंतरिक तर्क केवल Ling की ओर उपलब्ध है। दोनों tools और tool_choice का समर्थन करते हैं, और दोनों structured_outputs और response_format का समर्थन करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग और स्कीमा-नियंत्रित आउटपुट किसी भी तरह उपलब्ध हैं। Ling 3.1 Flash logit_bias, logprobs और top_logprobs भी उजागर करता है, जो Qwen2.5 7B Instruct नहीं करता, जो मायने रखता है यदि आप टोकन-स्तर की संभावनाओं का निरीक्षण करते हैं। मूल्य पर, इनपुट के लिए Ling 3.1 Flash दोनों में सस्ता है, जबकि आउटपुट के लिए Qwen2.5 7B Instruct दोनों में सस्ता है।

कार्य चयन के लिए, उस इनपुट से शुरू करें जिसे आपको भेजना है। यदि आपका प्रॉम्प्ट एक बड़ा कॉर्पस, एक लंबा ट्रांसक्रिप्ट, या ऐसा कुछ भी है जिसे केवल फिट होने के लिए रिट्रीवल लेयर की आवश्यकता होगी, तो Ling 3.1 Flash स्वाभाविक पसंद है क्योंकि कॉन्टेक्स्ट विंडो के कारण, और इसका तर्क समर्थन बहु-चरण समस्याओं पर मदद करता है जहाँ मॉडल को मध्यवर्ती चरणों के माध्यम से काम करने से लाभ होता है। यदि आपका वर्कलोड छोटे प्रॉम्प्ट के साथ लंबे उत्पन्न उत्तर हैं, तो मूल्य का आउटपुट पक्ष अधिक मायने रखता है, और Qwen2.5 7B Instruct वहाँ सस्ता विकल्प है। Qwen2.5 7B Instruct सीधे निर्देश-पालन, निष्कर्षण, वर्गीकरण और शॉर्ट फ़ॉर्म जनरेशन के लिए भी एक उचित डिफ़ॉल्ट है जहाँ 32,768 टोकन विंडो पर्याप्त है और आपको तर्क ट्रेस या टोकन-स्तर लॉग संभावनाओं की आवश्यकता नहीं है। कोई भी मॉडल मॉडैलिटी द्वारा एकल उपयोग मामले तक सीमित नहीं है, क्योंकि दोनों केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए निर्णय कॉन्टेक्स्ट, तर्क और इस पर आता है कि टोकन बिल का कौन सा पक्ष आपके ट्रैफ़िक पर हावी है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने messages ऐरे के साथ एक मानक चैट कम्पलीशन्स अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। दोनों के बीच एकमात्र परिवर्तन वह स्ट्रिंग है: Ling 3.1 Flash के लिए inclusionai/ling-3.1-flash और Qwen2.5 7B Instruct के लिए qwen/qwen-2.5-7b-instruct उपयोग करें। आपका मौजूदा OpenAI SDK कोड, आपका संदेश प्रारूप और आपका प्रतिक्रिया पार्सिंग वैसे ही रहते हैं। यदि आप tools, structured outputs या सैंपलिंग पैरामीटर उपयोग करते हैं, तो उन्हें हमेशा की तरह अनुरोध बॉडी में पास करें, यह ध्यान में रखते हुए कि reasoning, logit_bias और logprobs केवल Ling मॉडल पर लागू होते हैं। चूंकि मॉडल आईडी एकमात्र स्विच है, आप दोनों को एक इंटरफ़ेस के पीछे रख सकते हैं और प्रति अनुरोध रूट कर सकते हैं, या एक को दूसरे के लिए फ़ॉलबैक के रूप में चला सकते हैं, बिना दो क्लाइंट कार्यान्वयन बनाए रखने के।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "inclusionai/ling-3.1-flash" से "qwen/qwen-2.5-7b-instruct" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

inclusionAI: Ling 3.1 Flash विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen2.5 7B 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-2.5-7b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

inclusionAI: Ling 3.1 Flash बनाम Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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एक string से बदलें

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