inclusionAI: Ling 3.1 Flash contro Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
Un confronto fianco a fianco tra inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 USD / 1M token (≈ 0,14 €)) e Qwen: Qwen2.5 7B Instruct (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| Fornitore | inclusionAI | Qwen |
| Ingresso | 0,16 USD / 1M token (≈ 0,14 €) | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) |
| Uscita | 0,47 USD / 1M token (≈ 0,42 €) | 0,70 USD / 1M token (≈ 0,63 €) |
| Lettura cache | 0,03 USD / 1M token (≈ 0,03 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.000.000 | 32.768 |
| Output massimo | 262.144 | 29.491 |
| Ingresso | text | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 2 ott 2026 | 16 ott 2024 |
Differenze principali
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash costa il 55% in meno sui token di input.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash costa il 32% in meno sui token di output.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash legge 30.5× più contesto (1.000.000 token).
- Solo inclusionAI: Ling 3.1 Flash supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000394 USD con inclusionAI: Ling 3.1 Flash e 0,000700 USD con Qwen: Qwen2.5 7B Instruct.
Nel dettaglio
inclusionAI: Ling 3.1 Flash è un modello testuale di inclusionAI, rilasciato il 2026-10-02. Qwen: Qwen2.5 7B Instruct è un modello testuale di Qwen, rilasciato il 2024-10-16. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli chat nella categoria testo, quindi a livello di utilizzo di base occupano lo stesso slot nel tuo stack: invii messaggi, ricevi testo. Le differenze che contano per una decisione di routing sono la dimensione del contesto, la superficie dei parametri che ciascuno espone e la direzione del prezzo.
La divisione più netta è il contesto. Ling 3.1 Flash accetta fino a 1.000.000 di token, mentre Qwen2.5 7B Instruct accetta 32.768. È un divario ampio, e cambia ciò che puoi inserire in una singola richiesta: interi repository, lunghi insiemi di documenti o cronologie di conversazione estese entrano in Ling 3.1 Flash ma richiederanno chunking o retrieval su Qwen2.5 7B Instruct. Entrambi i modelli sono testo in ingresso e testo in uscita, quindi nessuno dei due aggiunge la gestione di immagini o audio. Sui parametri, Ling 3.1 Flash supporta reasoning e include_reasoning, cosa che Qwen2.5 7B Instruct non fa, quindi il ragionamento interno passo per passo è disponibile solo sul lato Ling. Entrambi supportano tools e tool_choice, ed entrambi supportano structured_outputs e response_format, quindi il function calling e l'output vincolato da schema sono disponibili in entrambi i casi. Ling 3.1 Flash espone anche logit_bias, logprobs e top_logprobs, cosa che Qwen2.5 7B Instruct non fa, il che conta se ispezioni le probabilità a livello di token. Sul prezzo, Ling 3.1 Flash è il più economico dei due per l'input, mentre Qwen2.5 7B Instruct è il più economico dei due per l'output.
Per la selezione del task, parti dall'input che devi inviare. Se il tuo prompt è un grande corpus, una lunga trascrizione o qualsiasi cosa che altrimenti richiederebbe un livello di retrieval solo per rientrare, Ling 3.1 Flash è la scelta naturale per via della finestra di contesto, e il suo supporto al reasoning aiuta sui problemi multi step in cui il modello trae vantaggio dal procedere attraverso passaggi intermedi. Se il tuo carico di lavoro è fatto di prompt brevi con risposte generate lunghe, il lato output del prezzo conta di più, e Qwen2.5 7B Instruct è l'opzione più economica in quel caso. Qwen2.5 7B Instruct è anche un default ragionevole per il semplice instruction following, l'estrazione, la classificazione e la generazione in forma breve, dove una finestra di 32.768 token è più che sufficiente e non hai bisogno di tracce di reasoning o di log probabilità a livello di token. Nessuno dei due modelli è limitato a un singolo caso d'uso dalla modalità, dato che entrambi sono solo testo, quindi la decisione si riduce a contesto, reasoning e a quale lato del conto dei token domina il tuo traffico.
Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii una richiesta standard di chat completions con il tuo array di messaggi e imposti il campo model. L'unico cambiamento tra i due è quella stringa: usa inclusionai/ling-3.1-flash per Ling 3.1 Flash e qwen/qwen-2.5-7b-instruct per Qwen2.5 7B Instruct. Il tuo codice esistente dell'SDK OpenAI, il formato dei tuoi messaggi e il parsing delle tue risposte restano come sono. Se usi tools, structured outputs o parametri di campionamento, passali nel corpo della richiesta come al solito, tenendo presente che reasoning, logit_bias e logprobs si applicano solo al modello Ling. Poiché l'id del modello è l'unico interruttore, puoi tenere entrambi dietro un'unica interfaccia e instradare per richiesta, oppure eseguirne uno come fallback per l'altro, senza mantenere due implementazioni client.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "inclusionai/ling-3.1-flash" a "qwen/qwen-2.5-7b-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-2.5-7b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Altri confronti
- LiquidAI: LFM3-1.7B contro Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contro Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contro Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contro Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contro Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contro Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contro Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contro Tencent: Hy4