OpenAI: GPT-6 Luna contro Qwen: Qwen3.8 Flash
Un confronto fianco a fianco tra OpenAI: GPT-6 Luna (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) e Qwen: Qwen3.8 Flash (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| OpenAI: GPT-6 Luna | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | Qwen |
| Ingresso | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) |
| Uscita | 1,75 USD / 1M token (≈ 1,56 €) | 1,65 USD / 1M token (≈ 1,46 €) |
| Lettura cache | 0,04 USD / 1M token (≈ 0,03 €) | 0,06 USD / 1M token (≈ 0,05 €) |
| Scrittura cache | 0,44 USD / 1M token (≈ 0,39 €) | - |
| Ricerca web | 35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.050.000 | 1.000.000 |
| Output massimo | 128.000 | 131.072 |
| Ingresso | file, image, text | text, image, video |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 22 set 2026 | 26 ago 2026 |
Differenze principali
- OpenAI: GPT-6 Luna costa il 33% in meno sui token di input.
- Qwen: Qwen3.8 Flash costa il 6% in meno sui token di output.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00123 USD con OpenAI: GPT-6 Luna e 0,00135 USD con Qwen: Qwen3.8 Flash.
Nel dettaglio
OpenAI: GPT-6 Luna è un modello testuale di OpenAI, rilasciato il 22 settembre 2026. Qwen: Qwen3.8 Flash è un modello testuale di Qwen, rilasciato il 26 agosto 2026. Entrambi sono serviti tramite api14 sotto la stessa superficie compatibile con OpenAI, quindi la scelta tra i due riguarda principalmente la copertura delle modalità, il controllo dei parametri e la struttura del prezzo, non il lavoro di integrazione.
I due modelli sono vicini sul contesto. GPT-6 Luna arriva fino a 1.050.000 token e Qwen3.8 Flash fino a 1.000.000 token, il che non è una differenza significativa per la maggior parte delle applicazioni. Dove divergono è nella modalità di input. GPT-6 Luna accetta file, immagini e testo, quindi può leggere un PDF o uno screenshot insieme al tuo prompt. Qwen3.8 Flash accetta testo, immagini e video, quindi può esaminare filmati in movimento ma non ha un input file elencato. Entrambi restituiscono solo testo. Anche i set di parametri differiscono nel carattere. GPT-6 Luna espone controlli di ragionamento come reasoning_effort, verbosity e max_completion_tokens, adatti a regolare quanto il modello pensa prima di rispondere. Qwen3.8 Flash espone i controlli di campionamento più tradizionali, tra cui temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs e top_logprobs, adatti a carichi di lavoro in cui vuoi modellare o ispezionare direttamente la distribuzione.
Per la selezione del compito, parti dall'input che hai effettivamente. Se la tua pipeline acquisisce documenti, fogli di calcolo o pagine scansionate, l'input file di GPT-6 Luna elimina un passaggio di conversione. Se lavori con video, Qwen3.8 Flash è quello che lo accetta. Se ti serve un controllo granulare sulla profondità di ragionamento, i parametri di ragionamento di GPT-6 Luna sono il fit più diretto. Se ti servono log probabilities, top_k o i classici controlli di penalità e stop, Qwen3.8 Flash te li fornisce e GPT-6 Luna non li elenca. Entrambi supportano tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed e include_reasoning, quindi il function calling e l'output in formato JSON sono disponibili in entrambi i casi e non dovrebbero decidere la scelta.
Il prezzo è l'altro asse, e si divide. GPT-6 Luna è il più economico dei due sull'input, mentre Qwen3.8 Flash è il più economico sull'output. Questo significa che la scelta migliore dipende dal tuo mix di token. Prompt lunghi con risposte brevi pendono verso GPT-6 Luna, mentre prompt brevi con generazioni lunghe pendono verso Qwen3.8 Flash. Controlla la tabella dei prezzi live su questa pagina per i numeri attuali prima di impegnarti, dato che il divario in una direzione o nell'altra può essere abbastanza piccolo da far dominare altri fattori.
Chiamare l'uno o l'altro modello è la stessa operazione. Punta il tuo client OpenAI all'URL di base di api14, invia la tua richiesta all'endpoint chat completions e imposta il campo model su "openai/gpt-6-luna" o "qwen/qwen3.8-flash". Tutto il resto nel corpo della richiesta mantiene la stessa forma. Passare dall'uno all'altro è un cambio di una riga all'id del modello, quindi puoi instradare per richiesta, confrontare gli output fianco a fianco o passare da uno all'altro senza toccare il codice dell'applicazione. Ricorda solo di inviare solo i parametri che il modello di destinazione elenca, dato che i due set non sono identici.
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-6-luna" a "qwen/qwen3.8-flash", 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/qwen3.8-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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