inclusionAI: Ling 3.1 Flash lawan Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
Perbandingan berdampingan inclusionAI: Ling 3.1 Flash (US$0,26 / 1 jt token (≈ Rp 4.746)) dan Qwen: Qwen2.5 7B Instruct (US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| Penyedia | inclusionAI | Qwen |
| Masukan | US$0,26 / 1 jt token (≈ Rp 4.746) | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) |
| Keluaran | US$0,79 / 1 jt token (≈ Rp 14.238) | US$0,70 / 1 jt token (≈ Rp 12.656) |
| Baca cache | US$0,05 / 1 jt token (≈ Rp 949) | - |
| Jendela konteks | 1.000.000 | 32.768 |
| Output maks. | 262.144 | 29.491 |
| Masukan | text | text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 2 Okt 2026 | 16 Okt 2024 |
Perbedaan utama
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash 25% lebih murah untuk token input.
- Qwen: Qwen2.5 7B Instruct 11% lebih murah untuk token output.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash membaca konteks 30.5× lebih banyak (1.000.000 token).
- Hanya inclusionAI: Ling 3.1 Flash yang mendukung pengaturan tingkat penalaran.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,000656 dengan inclusionAI: Ling 3.1 Flash dan US$0,000700 dengan Qwen: Qwen2.5 7B Instruct.
Lebih mendalam
inclusionAI: Ling 3.1 Flash adalah model teks dari inclusionAI, dirilis pada 2026-10-02. Qwen: Qwen2.5 7B Instruct adalah model teks dari Qwen, dirilis pada 2024-10-16. Keduanya dilayani melalui api14 sebagai model chat dalam kategori teks, jadi pada tingkat penggunaan dasar keduanya menempati slot yang sama di stack Anda: Anda mengirim pesan, Anda menerima teks kembali. Perbedaan yang penting untuk keputusan routing adalah ukuran context, permukaan parameter yang diekspos masing masing, dan arah harga.
Pemisahan yang paling jelas adalah context. Ling 3.1 Flash menerima hingga 1.000.000 token, sedangkan Qwen2.5 7B Instruct menerima 32.768. Itu jarak yang besar, dan itu mengubah apa yang bisa Anda masukkan dalam satu permintaan: seluruh repositori, kumpulan dokumen panjang, atau riwayat percakapan yang diperpanjang muat di Ling 3.1 Flash tetapi akan memerlukan chunking atau retrieval pada Qwen2.5 7B Instruct. Kedua model adalah teks masuk dan teks keluar, jadi tidak ada yang menambahkan penanganan gambar atau audio. Pada parameter, Ling 3.1 Flash mendukung reasoning dan include_reasoning, yang tidak dimiliki Qwen2.5 7B Instruct, jadi penalaran internal langkah demi langkah hanya tersedia di sisi Ling. Keduanya mendukung tools dan tool_choice, dan keduanya mendukung structured_outputs dan response_format, jadi function calling dan output yang dibatasi skema tersedia pada keduanya. Ling 3.1 Flash juga mengekspos logit_bias, logprobs dan top_logprobs, yang tidak dimiliki Qwen2.5 7B Instruct, yang penting jika Anda memeriksa probabilitas tingkat token. Pada harga, Ling 3.1 Flash lebih murah dari keduanya untuk input, sedangkan Qwen2.5 7B Instruct lebih murah dari keduanya untuk output.
Untuk pemilihan tugas, mulailah dari input yang perlu Anda kirim. Jika prompt Anda adalah korpus besar, transkrip panjang, atau apa pun yang jika tidak akan memerlukan lapisan retrieval hanya agar muat, Ling 3.1 Flash adalah pilihan alami karena context window nya, dan dukungan reasoning nya membantu pada masalah multi langkah di mana model mendapat manfaat dari mengerjakan langkah langkah perantara. Jika beban kerja Anda adalah prompt pendek dengan jawaban yang dihasilkan panjang, sisi output dari harga lebih penting, dan Qwen2.5 7B Instruct adalah opsi yang lebih murah di sana. Qwen2.5 7B Instruct juga merupakan default yang wajar untuk instruction following yang lugas, ekstraksi, klasifikasi dan generasi bentuk pendek di mana jendela 32.768 token sudah cukup dan Anda tidak memerlukan jejak reasoning atau probabilitas log tingkat token. Tidak ada model yang dibatasi pada satu kasus penggunaan oleh modalitas, karena keduanya hanya teks, jadi keputusannya bermuara pada context, reasoning dan sisi mana dari tagihan token yang mendominasi trafik Anda.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL api14, mengirim permintaan chat completions standar dengan array messages Anda, dan mengatur field model. Satu satunya perubahan antara keduanya adalah string itu: gunakan inclusionai/ling-3.1-flash untuk Ling 3.1 Flash dan qwen/qwen-2.5-7b-instruct untuk Qwen2.5 7B Instruct. Kode OpenAI SDK Anda yang ada, format pesan Anda dan parsing respons Anda tetap seperti semula. Jika Anda menggunakan tools, structured outputs atau parameter sampling, kirimkan di body permintaan seperti biasa, dengan mengingat bahwa reasoning, logit_bias dan logprobs hanya berlaku untuk model Ling. Karena model id adalah satu satunya saklar, Anda dapat menyimpan keduanya di belakang satu antarmuka dan melakukan routing per permintaan, atau menjalankan satu sebagai fallback untuk yang lain, tanpa memelihara dua implementasi klien.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "inclusionai/ling-3.1-flash" ke "qwen/qwen-2.5-7b-instruct", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4