OpenAI: gpt-oss-20b contro Qwen: Qwen3.7 Flash
Un confronto fianco a fianco tra OpenAI: gpt-oss-20b (0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)) e Qwen: Qwen3.7 Flash (0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| OpenAI: gpt-oss-20b | Qwen: Qwen3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | Qwen |
| Ingresso | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) |
| Uscita | 0,45 USD / 1M token (≈ 0,41 €) | 0,45 USD / 1M token (≈ 0,41 €) |
| Lettura cache | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) | 0,02 USD / 1M token (≈ 0,02 €) |
| Scrittura cache | - | 0,13 USD / 1M token (≈ 0,12 €) |
| Finestra di contesto | 131.072 | 1.000.000 |
| Output massimo | 117.964 | 65.536 |
| Ingresso | text | text, image, video |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 5 ago 2025 | 27 lug 2026 |
Differenze principali
- Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
- Qwen: Qwen3.7 Flash legge 7.6× più contesto (1.000.000 token).
- Solo OpenAI: gpt-oss-20b supporta output JSON strutturato.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000333 USD con OpenAI: gpt-oss-20b e 0,000333 USD con Qwen: Qwen3.7 Flash.
Nel dettaglio
OpenAI: gpt-oss-20b è un modello testuale di OpenAI, rilasciato il 2025-08-05. Qwen: Qwen3.7 Flash è un modello testuale di Qwen, rilasciato il 2026-07-27. Entrambi sono serviti tramite api14 sulla stessa superficie compatibile con OpenAI, quindi la scelta tra i due dipende da ciò di cui il tuo compito ha effettivamente bisogno, non da differenze nel modo in cui ti connetti.
La distinzione più netta riguarda il contesto e le modalità di input. Qwen3.7 Flash accetta input testuale, immagini e video e dispone di una finestra di contesto di 1.000.000 di token, che è la più ampia delle due. gpt-oss-20b accetta solo testo e dispone di una finestra di contesto di 131.072 token. Sul prezzo i due sono più o meno equivalenti sia per l'input sia per l'output, quindi il costo non è il fattore decisivo qui. Dove gpt-oss-20b si distingue è nell'output strutturato: è quello che supporta gli output strutturati, e la sua lista di parametri è nel complesso più ampia, includendo frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, reasoning_effort, repetition_penalty, stop, top_k e top_logprobs insieme ai controlli di campionamento e sugli strumenti che entrambi i modelli condividono. Qwen3.7 Flash supporta un insieme più ridotto, che copre include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs e top_p.
Per uno sviluppatore che deve scegliere tra i due, la regola pratica deriva da questi fatti. Se il tuo input è lungo, o se include immagini o video, Qwen3.7 Flash è la scelta naturale perché è l'unico dei due che accetta quelle modalità e l'unico con la finestra da un milione di token. Se il tuo compito è testo in input e testo in output e dipendi dagli output strutturati, o dai controlli più fini di campionamento e penalità come logit_bias, min_p, top_k o reasoning_effort, gpt-oss-20b è la corrispondenza migliore. Entrambi espongono il tool calling e i controlli di reasoning, quindi i carichi di lavoro in stile agente e quelli in stile reasoning non sono di per sé un motivo per preferire uno all'altro.
Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii una richiesta nella forma delle chat completions di OpenAI e imposti il campo model. Per usare il modello OpenAI, imposta model su "openai/gpt-oss-20b". Per usare il modello Qwen, imposta model su "qwen/qwen3.7-flash". Nient'altro nella richiesta deve cambiare per il caso base: lo stesso array messages, le stesse intestazioni, lo stesso parsing della risposta. Se ti affidi a parametri che solo uno dei due elenca, mantieni quella richiesta su quel lato, dato che inviare un parametro non supportato è l'unico punto in cui i due divergono in pratica.
Ci sono comunque casi in cui vince l'altro modello. Se hai già costruito il tuo sistema attorno agli output strutturati e a un ampio insieme di controlli di campionamento, passare a Qwen3.7 Flash significherebbe rinunciarvi, quindi gpt-oss-20b resta la scelta migliore anche per compiti testuali brevi. Al contrario, se il tuo prompt testuale è molto grande, o la tua pipeline acquisisce screenshot o clip insieme al testo, gpt-oss-20b non può accettare quell'input, e Qwen3.7 Flash è l'unica opzione tra i due.
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-oss-20b" a "qwen/qwen3.7-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/qwen3.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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