gpt-oss-20b vs Qwen3.7 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-oss-20b बनाम Qwen: Qwen3.7 Flash

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: gpt-oss-20b ($0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)) और Qwen: Qwen3.7 Flash ($0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	OpenAI: gpt-oss-20b	Qwen: Qwen3.7 Flash
प्रोवाइडर	OpenAI	Qwen
इनपुट	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)
आउटपुट	$0.45 / 1M टोकन (≈ ₹43.01)	$0.45 / 1M टोकन (≈ ₹43.01)
कैश रीड	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)	$0.02 / 1M टोकन (≈ ₹1.99)
कैश राइट	-	$0.13 / 1M टोकन (≈ ₹12.57)
संदर्भ विंडो	1,31,072	10,00,000
अधिकतम आउटपुट	1,17,964	65,536
इनपुट	text	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	5 अग॰ 2025	27 जुल॰ 2026

मुख्य अंतर

दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
Qwen: Qwen3.7 Flash 7.6× ज़्यादा context पढ़ता है (10,00,000 tokens)।
सिर्फ OpenAI: gpt-oss-20b संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: gpt-oss-20b के साथ $0.000333 और Qwen: Qwen3.7 Flash के साथ $0.000333 है।

विस्तार से

OpenAI: gpt-oss-20b, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-08-05 को जारी किया गया था। Qwen: Qwen3.7 Flash, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-07-27 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 इस बात पर निर्भर करता है कि आपके कार्य को वास्तव में क्या चाहिए, न कि इस बात पर कि आप कैसे कनेक्ट करते हैं।

सबसे स्पष्ट अंतर संदर्भ और इनपुट मोडालिटी में है। Qwen3.7 Flash टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है और इसकी संदर्भ विंडो 1,000,000 टोकन है, जो दोनों में से बड़ी है। gpt-oss-20b केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और इसकी संदर्भ विंडो 131,072 टोकन है। कीमत पर दोनों इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए लगभग समान हैं, इसलिए लागत यहाँ निर्णायक कारक नहीं है। जहाँ gpt-oss-20b अलग दिखता है वह संरचित आउटपुट है: यह वही है जो संरचित आउटपुट का समर्थन करता है, और इसकी पैरामीटर सूची कुल मिलाकर व्यापक है, जिसमें frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, reasoning_effort, repetition_penalty, stop, top_k और top_logprobs शामिल हैं, साथ ही वे सैंपलिंग और टूल नियंत्रण भी जो दोनों मॉडल साझा करते हैं। Qwen3.7 Flash एक छोटे सेट का समर्थन करता है, जिसमें include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs और top_p शामिल हैं।

इन दोनों में से चुनने वाले डेवलपर के लिए, व्यावहारिक नियम उन तथ्यों से निकलता है। यदि आपका इनपुट लंबा है, या उसमें इमेज या वीडियो शामिल हैं, तो Qwen3.7 Flash स्वाभाविक रूप से उपयुक्त है क्योंकि यह दोनों में से अकेला है जो उन मोडालिटी को स्वीकार करता है और अकेला है जिसके पास दस लाख टोकन की विंडो है। यदि आपका कार्य टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है और आप संरचित आउटपुट पर, या logit_bias, min_p, top_k या reasoning_effort जैसे बारीक सैंपलिंग और पेनल्टी नियंत्रणों पर निर्भर हैं, तो gpt-oss-20b बेहतर मेल है। दोनों टूल कॉलिंग और रीज़निंग नियंत्रण प्रदान करते हैं, इसलिए एजेंट शैली के वर्कलोड और रीज़निंग शैली के वर्कलोड अपने आप में एक को दूसरे पर प्राथमिकता देने का कारण नहीं हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, OpenAI chat completions आकार में एक अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। OpenAI मॉडल का उपयोग करने के लिए, model को "openai/gpt-oss-20b" पर सेट करें। Qwen मॉडल का उपयोग करने के लिए, model को "qwen/qwen3.7-flash" पर सेट करें। बुनियादी मामले के लिए अनुरोध में और कुछ भी बदलने की ज़रूरत नहीं है: वही messages array, वही headers, वही response parsing। यदि आप ऐसे पैरामीटर पर निर्भर हैं जो केवल एक पक्ष सूचीबद्ध करता है, तो उस अनुरोध को उसी पक्ष पर रखें, क्योंकि असमर्थित पैरामीटर भेजना ही व्यवहार में वह एक जगह है जहाँ दोनों अलग होते हैं।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ दूसरा मॉडल जीतता है। यदि आप पहले से ही संरचित आउटपुट और सैंपलिंग नियंत्रणों के एक विस्तृत सेट के इर्द-गिर्द निर्मित कर चुके हैं, तो Qwen3.7 Flash पर स्विच करने का मतलब होगा उन्हें छोड़ देना, इसलिए छोटे टेक्स्ट कार्यों के लिए भी gpt-oss-20b बेहतर विकल्प बना रहता है। इसके विपरीत, यदि आपका टेक्स्ट प्रॉम्प्ट बहुत बड़ा है, या आपकी पाइपलाइन टेक्स्ट के साथ स्क्रीनशॉट या क्लिप लेती है, तो gpt-oss-20b वह इनपुट बिल्कुल नहीं ले सकता, और Qwen3.7 Flash दोनों में से एकमात्र विकल्प है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-oss-20b" से "qwen/qwen3.7-flash" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

OpenAI: gpt-oss-20b विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen3.7 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/qwen3.7-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

OpenAI: gpt-oss-20b बनाम Qwen: Qwen3.7 Flash

स्पेसिफिकेशन

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