GPT-5.1-Codex-Mini vs Qwen3.6 27B: 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।

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini बनाम Qwen: Qwen3.6 27B

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini ($0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)) और Qwen: Qwen3.6 27B ($1.58 / 1M टोकन (≈ ₹148.90)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini	Qwen: Qwen3.6 27B
प्रोवाइडर	OpenAI	Qwen
इनपुट	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)	$1.58 / 1M टोकन (≈ ₹148.90)
आउटपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)	$9.45 / 1M टोकन (≈ ₹893.37)
कैश रीड	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)	-
वेब सर्च	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)	-
संदर्भ विंडो	4,00,000	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	1,28,000	65,536
इनपुट	image, text	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	13 नव॰ 2025	27 अप्रैल 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini इनपुट tokens पर 44% सस्ता है।
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini आउटपुट tokens पर 26% सस्ता है।
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini 1.5× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini के साथ $0.00438 और Qwen: Qwen3.6 27B के साथ $0.00630 है।

विस्तार से

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini को OpenAI द्वारा बनाया गया है और यह एक टेक्स्ट आउटपुट मॉडल है जिसका लक्ष्य कोड उन्मुख कार्य हैं। Qwen: Qwen3.6 27B को Qwen द्वारा बनाया गया है और यह भी एक टेक्स्ट आउटपुट मॉडल है, जिसके नाम से संकेत मिलता है कि इसका पैरामीटर आकार छोटा है। दोनों को api14 के माध्यम से OpenAI संगत चैट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, इसलिए क्लाइंट एकीकरण की दृष्टि से वे एक ही तरह व्यवहार करते हैं। एक नज़र में मुख्य अंतर यह है कि OpenAI मॉडल 2025-11-13 को जारी किया गया था, जबकि Qwen मॉडल की प्रदाता जारी तिथि 2026-04-27 है।

दोनों मॉडल सबसे अधिक कॉन्टेक्स्ट लंबाई और इनपुट मोडालिटी में भिन्न हैं। GPT-5.1-Codex-Mini इमेज और टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 400000 टोकन है, जो दोनों में से बड़ी है। Qwen3.6 27B टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, इसलिए यह इस जोड़ी में से एकमात्र है जो सीधे वीडियो ले सकता है, लेकिन इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262144 टोकन है। दोनों केवल टेक्स्ट आउटपुट करते हैं। पैरामीटर पर, Qwen मॉडल एक व्यापक सैंपलिंग सतह प्रदान करता है, जिसमें temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs और stop शामिल हैं, जबकि OpenAI मॉडल max_completion_tokens के साथ reasoning_effort और verbosity जैसे रीज़निंग नियंत्रण प्रदान करता है। दोनों tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed और include_reasoning का समर्थन करते हैं, इसलिए टूल कॉलिंग या संरचित आउटपुट पर किसी का भी अनन्य अधिकार नहीं है।

व्यावहारिक चयन के लिए, GPT-5.1-Codex-Mini तब चुनें जब काम में लंबे इनपुट, बड़े रिपॉज़िटरी, लंबे दस्तावेज़ या मल्टी फ़ाइल कॉन्टेक्स्ट शामिल हों जिसे बड़ी विंडो से लाभ हो, और जब आप चाहते हों कि मॉडल कितना सोचे इसे ट्यून करने के लिए reasoning effort और verbosity नॉब्स हों। यह इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता भी है, इसलिए यह उच्च मात्रा या लागत संवेदनशील वर्कलोड के लिए स्वाभाविक डिफ़ॉल्ट है। Qwen3.6 27B तब चुनें जब आपके इनपुट में वीडियो शामिल हो, या जब आपको बारीक सैंपलिंग नियंत्रण चाहिए जैसे temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, logit_bias या logprobs, वर्गीकरण, प्रतिबंधित डिकोडिंग के साथ निष्कर्षण, या ऐसे प्रयोगों के लिए जहाँ आप टोकन स्तर की संभावनाओं का निरीक्षण करना चाहते हों। यदि आपकी पाइपलाइन केवल टेक्स्ट और इमेज है और 262144 टोकन के भीतर फिट बैठती है, तो कोई भी मॉडल काम कर सकता है, और निर्णायक कारक कीमत और वह विशिष्ट पैरामीटर सेट बन जाते हैं जिस पर आप निर्भर हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही अनुरोध आकार है, क्योंकि गेटवे OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने messages, tools और अन्य पैरामीटर के साथ चैट कम्प्लीशन्स अनुरोध भेजते हैं, और केवल model id स्ट्रिंग बदलते हैं। OpenAI मॉडल के लिए "openai/gpt-5.1-codex-mini" और Qwen मॉडल के लिए "qwen/qwen3.6-27b" उपयोग करें। बाकी सब कुछ, जिसमें प्रमाणीकरण, अनुरोध पथ और प्रतिक्रिया प्रारूप शामिल हैं, वही रहता है, इसलिए उनके बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है और आप उन्हें कॉन्फ़िग फ़्लैग के पीछे A/B कर सकते हैं।

ऐसे मामले अभी भी हैं जहाँ Qwen मॉडल बेहतर चयन है, भले ही OpenAI मॉडल सस्ता है और उसका कॉन्टेक्स्ट बड़ा है। यदि आपके इनपुट में वीडियो है, तो Qwen3.6 27B दोनों में से एकमात्र है जो इसे स्वीकार करता है। यदि आप ऐसे सैंपलिंग पैरामीटर पर निर्भर हैं जो GPT-5.1-Codex-Mini सूचीबद्ध नहीं करता, जैसे temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias या logprobs, तो Qwen3.6 27B वह मॉडल है जो उन्हें प्रदान करता है। उन स्थितियों में मोडालिटी या पैरामीटर आवश्यकता कीमत और कॉन्टेक्स्ट लाभ से अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है, और Qwen मॉडल सही चयन है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-5.1-codex-mini" से "qwen/qwen3.6-27b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen3.6 27B 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/qwen3.6-27b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini बनाम Qwen: Qwen3.6 27B

स्पेसिफिकेशन

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