Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview contro Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €)) e Qwen2.5 Coder 32B Instruct (2,31 USD / 1M token (≈ 2,07 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | |
|---|---|---|
| Fornitore | Qwen | |
| Ingresso | 0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €) | 2,31 USD / 1M token (≈ 2,07 €) |
| Uscita | 5,25 USD / 1M token (≈ 4,70 €) | 3,50 USD / 1M token (≈ 3,14 €) |
| Lettura cache | 0,09 USD / 1M token (≈ 0,08 €) | - |
| Scrittura cache | 0,29 USD / 1M token (≈ 0,26 €) | - |
| Ragionamento | 5,25 USD / 1M token (≈ 4,70 €) | - |
| Input audio | 1,75 USD / 1M token (≈ 1,57 €) | - |
| Immagine | 0,000001 USD / immagine (≈ 0,000000784 €) | - |
| Ricerca web | 49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,91 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 32.768 |
| Output massimo | 65.536 | 29.491 |
| Ingresso | text, image, video, file, audio | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 3 mar 2026 | 11 nov 2024 |
Differenze principali
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview costa il 62% in meno sui token di input.
- Qwen2.5 Coder 32B Instruct costa il 33% in meno sui token di output.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview legge 32.0× più contesto (1.048.576 token).
- Solo Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview supporta chiamata di strumenti.
- Solo Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview supporta output JSON strutturato.
- Solo Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00350 USD con Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview e 0,00406 USD con Qwen2.5 Coder 32B Instruct.
Nel dettaglio
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview è un modello di testo di Google, rilasciato come anteprima il 2026-03-03. Qwen2.5 Coder 32B Instruct è un modello di testo di Qwen, rilasciato il 2024-11-11. Entrambi sono serviti su api14 sotto la categoria text, quindi a livello superficiale occupano lo stesso slot in una richiesta: invii un prompt, ricevi del testo. Le differenze emergono in base su ciò che ciascun modello accetta, quanto può contenere contemporaneamente e quali parametri di richiesta rispetta.
La distinzione più chiara è tra contesto e modalità. Gemini 3.1 Flash Lite Preview ha una finestra di contesto di 1,048,576 token, mentre Qwen2.5 Coder 32B Instruct ha 32,768 token, quindi Gemini contiene molto di più in una singola chiamata. Gemini accetta anche input di testo, immagine, video, file e audio, mentre Qwen2.5 Coder 32B Instruct accetta solo testo. Per quanto riguarda i parametri, Gemini supporta tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, mentre Qwen2.5 Coder 32B Instruct no. Qwen2.5 Coder 32B Instruct espone invece frequency_penalty, logit_bias, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop e top_k, che Gemini non elenca. Entrambi accettano max_tokens, temperature, top_p, seed e response_format.
Per la selezione del compito, i fattori decisivi sono il tipo di input, la dimensione del contesto e se hai bisogno di chiamate a strumenti o di output strutturato. Se la tua richiesta include un'immagine, un video, un file o un audio, o se il prompt più il contesto recuperato supera circa 32k token, Gemini 3.1 Flash Lite Preview è quello che può gestirlo. Lo stesso vale se vuoi che il modello chiami strumenti, emetta output strutturati o esponga lo sforzo di ragionamento. Qwen2.5 Coder 32B Instruct si adatta al lavoro solo testuale solo testo che rimane entro i 32k token, e i suoi controllii di campionamento extra (frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias, stop) ti danno un controllo più preciso sul comportamento di ripetizione e di arresto quando stai affinando l'output. Per quanto riguarda il prezzo, Gemini è il lato input più economico e Qwen è il lato output più economico, quindi l'equilibrio dei costi si sposta in base al tuo rapporto input-output; la tabella dei prezzi in tempo su questa pagina ha i numeri attuali.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Indirizzi il tuo client all'URL base di api14, invii una richiesta di chat completions con i tuoi messaggi e imposti il campo model su "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" o "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct". Niente di altro nella forma della richiesta deve cambiare per una chiamata di testo di base. Se passi a Gemini, puoi aggiungere tools, tool_choice, structured_outputs, reasoning o reasoning_effort; se passi a Qwen, puoi aggiungere frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias o stop. Mantieni il set di parametri abbinato al modello che stai chiamando, poiché ogni modello accetta solo i parametri elencati per esso.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" a "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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-coder-32b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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