GPT-6 Luna vs Qwen3.8 Flash: 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-6 Luna बनाम Qwen: Qwen3.8 Flash

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-6 Luna ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) और Qwen: Qwen3.8 Flash ($0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	OpenAI: GPT-6 Luna	Qwen: Qwen3.8 Flash
प्रोवाइडर	OpenAI	Qwen
इनपुट	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)
आउटपुट	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹165.44)	$1.65 / 1M टोकन (≈ ₹155.51)
कैश रीड	$0.04 / 1M टोकन (≈ ₹3.31)	$0.06 / 1M टोकन (≈ ₹5.29)
कैश राइट	$0.44 / 1M टोकन (≈ ₹41.36)	-
वेब सर्च	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)	-
संदर्भ विंडो	10,50,000	10,00,000
अधिकतम आउटपुट	1,28,000	1,31,072
इनपुट	file, image, text	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	22 सित॰ 2026	26 अग॰ 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-6 Luna इनपुट tokens पर 33% सस्ता है।
Qwen: Qwen3.8 Flash आउटपुट tokens पर 6% सस्ता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: GPT-6 Luna के साथ $0.00123 और Qwen: Qwen3.8 Flash के साथ $0.00135 है।

विस्तार से

OpenAI: GPT-6 Luna, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 22 सितंबर 2026 को जारी किया गया था। Qwen: Qwen3.8 Flash, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 26 अगस्त 2026 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से एक ही OpenAI-संगत सतह के अंतर्गत परोसा जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव मुख्य रूप से मोडैलिटी कवरेज, पैरामीटर नियंत्रण और मूल्य संरचना के बारे में है, न कि इंटीग्रेशन कार्य के बारे में।

दोनों मॉडल कॉन्टेक्स्ट पर करीब हैं। GPT-6 Luna अधिकतम 1,050,000 टोकन लेता है और Qwen3.8 Flash अधिकतम 1,000,000 टोकन लेता है, जो अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है। जहां वे अलग होते हैं वह इनपुट मोडैलिटी है। GPT-6 Luna फाइलें, छवियां और टेक्स्ट स्वीकार करता है, इसलिए यह आपके प्रॉम्प्ट के साथ एक PDF या स्क्रीनशॉट पढ़ सकता है। Qwen3.8 Flash टेक्स्ट, छवियां और वीडियो स्वीकार करता है, इसलिए यह चलती फुटेज देख सकता है, लेकिन इसमें कोई सूचीबद्ध फाइल इनपुट नहीं है। दोनों केवल टेक्स्ट लौटाते हैं। पैरामीटर सेट भी अपने स्वरूप में भिन्न हैं। GPT-6 Luna, reasoning_effort, verbosity और max_completion_tokens जैसे रीज़निंग नियंत्रण प्रदान करता है, जो यह ट्यून करने के लिए उपयुक्त है कि मॉडल उत्तर देने से पहले कितना सोचता है। Qwen3.8 Flash अधिक पारंपरिक सैंपलिंग नियंत्रण प्रदान करता है, जिनमें temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs और top_logprobs शामिल हैं, जो उन वर्कलोड के लिए उपयुक्त है जहां आप वितरण को सीधे आकार देना या निरीक्षण करना चाहते हैं।

कार्य चयन के लिए, उस इनपुट से शुरू करें जो आपके पास वास्तव में है। यदि आपकी पाइपलाइन दस्तावेज़, स्प्रेडशीट या स्कैन किए गए पृष्ठ लेती है, तो GPT-6 Luna का फाइल इनपुट एक रूपांतरण चरण हटा देता है। यदि आप वीडियो के साथ काम कर रहे हैं, तो Qwen3.8 Flash वह है जो इसे स्वीकार करता है। यदि आपको रीज़निंग गहराई पर सूक्ष्म नियंत्रण चाहिए, तो GPT-6 Luna के रीज़निंग पैरामीटर अधिक सीधा मेल हैं। यदि आपको लॉग प्रायिकताएं, top_k, या क्लासिक पेनल्टी और स्टॉप नियंत्रण चाहिए, तो Qwen3.8 Flash आपको वे देता है और GPT-6 Luna उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता। दोनों tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed और include_reasoning का समर्थन करते हैं, इसलिए फंक्शन कॉलिंग और JSON आकार का आउटपुट किसी भी तरह उपलब्ध है और इससे निर्णय नहीं होना चाहिए।

मूल्य दूसरा अक्ष है, और यह विभाजित होता है। GPT-6 Luna इनपुट पर दोनों में से सस्ता है, जबकि Qwen3.8 Flash आउटपुट पर सस्ता है। इसका मतलब है कि बेहतर चयन आपके टोकन मिश्रण पर निर्भर करता है। लंबे प्रॉम्प्ट के साथ छोटे उत्तर GPT-6 Luna की ओर झुकते हैं, जबकि छोटे प्रॉम्प्ट के साथ लंबी जनरेशन Qwen3.8 Flash की ओर झुकती है। प्रतिबद्ध होने से पहले वर्तमान संख्याओं के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें, क्योंकि किसी भी दिशा में अंतर इतना छोटा हो सकता है कि अन्य कारक प्रमुख हो जाएं।

किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही ऑपरेशन है। अपने OpenAI क्लाइंट को api14 के बेस URL पर इंगित करें, अपना अनुरोध chat completions एंडपॉइंट पर भेजें, और model फ़ील्ड को "openai/gpt-6-luna" या "qwen/qwen3.8-flash" पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ वही आकार रखता है। इनके बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का परिवर्तन है, इसलिए आप प्रति अनुरोध रूट कर सकते हैं, आउटपुट की साथ साथ तुलना कर सकते हैं, या अपने एप्लिकेशन कोड को छुए बिना एक से दूसरे पर फॉलबैक कर सकते हैं। बस याद रखें कि केवल वे पैरामीटर भेजें जो लक्ष्य मॉडल सूचीबद्ध करता है, क्योंकि दोनों सेट समान नहीं हैं।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-6-luna" से "qwen/qwen3.8-flash" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

OpenAI: GPT-6 Luna विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen3.8 Flash 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/qwen3.8-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

OpenAI: GPT-6 Luna बनाम Qwen: Qwen3.8 Flash

स्पेसिफिकेशन

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