OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini contro Qwen: Qwen3.6 27B
Un confronto fianco a fianco tra OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini (0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €)) e Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 USD / 1M token (≈ 1,40 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Qwen: Qwen3.6 27B | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | Qwen |
| Ingresso | 0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €) | 1,58 USD / 1M token (≈ 1,40 €) |
| Uscita | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) | 9,45 USD / 1M token (≈ 8,42 €) |
| Lettura cache | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) | - |
| Ricerca web | 35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €) | - |
| Finestra di contesto | 400.000 | 262.144 |
| Output massimo | 128.000 | 65.536 |
| Ingresso | image, text | text, image, video |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 13 nov 2025 | 27 apr 2026 |
Differenze principali
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini costa il 44% in meno sui token di input.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini costa il 26% in meno sui token di output.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini legge 1.5× più contesto (400.000 token).
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00438 USD con OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini e 0,00630 USD con Qwen: Qwen3.6 27B.
Nel dettaglio
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini è realizzato da OpenAI ed è un modello con output testuale pensato per attività orientate al codice. Qwen: Qwen3.6 27B è realizzato da Qwen ed è anch'esso un modello con output testuale, con un footprint di parametri più contenuto suggerito dal nome. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli chat compatibili con OpenAI, quindi dal punto di vista dell'integrazione client si comportano allo stesso modo. La differenza principale a colpo d'occhio è che il modello OpenAI è stato rilasciato il 2025-11-13, mentre il modello Qwen ha una data di rilascio del provider pari al 2026-04-27.
I due modelli differiscono soprattutto per lunghezza del contesto e modalità di input. GPT-5.1-Codex-Mini accetta input di immagini e testo e ha una finestra di contesto di 400000 token, che è la più ampia delle due. Qwen3.6 27B accetta input di testo, immagini e video, quindi è l'unico dei due che può ricevere video direttamente, ma la sua finestra di contesto è di 262144 token. Entrambi producono solo testo. Sul fronte dei parametri, il modello Qwen espone una superficie di campionamento più ampia, tra cui temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs e stop, mentre il modello OpenAI espone controlli di ragionamento come reasoning_effort e verbosity insieme a max_completion_tokens. Entrambi supportano tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed e include_reasoning, quindi nessuno dei due ha un'esclusiva sul tool calling o sull'output strutturato.
Per la selezione pratica, scegli GPT-5.1-Codex-Mini quando il lavoro comporta input lunghi, repository di grandi dimensioni, documenti estesi o contesto multi file che trae vantaggio dalla finestra più ampia, e quando vuoi le manopole reasoning_effort e verbosity per regolare quanto ragionamento svolge il modello. È anche il più economico dei due sia in input sia in output, quindi è il default naturale per carichi ad alto volume o sensibili ai costi. Scegli Qwen3.6 27B quando il tuo input include video, o quando hai bisogno di un controllo di campionamento fine come temperature, top_p, top_k, min_p, penalità, logit_bias o logprobs per attività come classificazione, estrazione con decodifica vincolata, o esperimenti in cui vuoi ispezionare le probabilità a livello di token. Se la tua pipeline è solo testo e immagini e rientra in 262144 token, entrambi i modelli possono svolgere il lavoro, e i fattori decisivi diventano il prezzo e lo specifico insieme di parametri da cui dipendi.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 ha la stessa forma di richiesta, perché il gateway è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii una richiesta di chat completions con i tuoi messaggi, tools e altri parametri, e cambi solo la stringa dell'id del modello. Usa "openai/gpt-5.1-codex-mini" per il modello OpenAI e "qwen/qwen3.6-27b" per il modello Qwen. Tutto il resto, inclusi autenticazione, percorso della richiesta e formato della risposta, resta uguale, quindi passare dall'uno all'altro è un cambio di una riga e puoi metterli a confronto A/B dietro un flag di configurazione.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "openai/gpt-5.1-codex-mini" a "qwen/qwen3.6-27b", 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/qwen3.6-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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