Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 対 Qwen2.5 Coder 32B Instruct
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview（$0.88 / 100万トークン (≈ ￥139)）とQwen2.5 Coder 32B Instruct（$2.31 / 100万トークン (≈ ￥366)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Qwen | |
| 入力 | $0.88 / 100万トークン (≈ ￥139) | $2.31 / 100万トークン (≈ ￥366) |
| 出力 | $5.25 / 100万トークン (≈ ￥831) | $3.50 / 100万トークン (≈ ￥554) |
| キャッシュ読み取り | $0.09 / 100万トークン (≈ ￥14) | - |
| キャッシュ書き込み | $0.29 / 100万トークン (≈ ￥46) | - |
| 推論 | $5.25 / 100万トークン (≈ ￥831) | - |
| 音声入力 | $1.75 / 100万トークン (≈ ￥277) | - |
| 画像 | $0.000001 / 画像 (≈ ￥0.000139) | - |
| ウェブ検索 | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,760) | - |
| コンテキストウィンドウ | 1,048,576 | 32,768 |
| 最大出力 | 65,536 | 29,491 |
| 入力 | text, image, video, file, audio | text |
| 出力 | text | text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/03/03 | 2024/11/11 |
主な違い
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Previewは入力トークンが62%安くなっています。
- Qwen2.5 Coder 32B Instructは出力トークンが33%安くなっています。
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Previewは32.0倍長いコンテキスト（1,048,576トークン）を読み取れます。
- ツール呼び出しに対応しているのはGoogle: Gemini 3.1 Flash Lite Previewだけです。
- 構造化JSON出力に対応しているのはGoogle: Gemini 3.1 Flash Lite Previewだけです。
- 推論の強度の調整に対応しているのはGoogle: Gemini 3.1 Flash Lite Previewだけです。
- 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Google: Gemini 3.1 Flash Lite Previewで$0.00350、Qwen2.5 Coder 32B Instructで$0.00406です。
詳しく見る
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Previewは、2026-03-03にプレビューとしてリリースされたGoogleのテキストモデルです。Qwen2.5 Coder 32B Instructは、2024-11-11にリリースされたQwenのテキストモデルです。どちらもapi14上でtextカテゴリとして提供されているため、表面的にはリクエスト内で同じスロットを占めます。プロンプトを送信するとテキストが返ってきます。違いは、各モデルが何を受け付けるか、一度にどれだけ保持できるか、そしてどのリクエストパラメータを尊重するかに現れます。
最も明確な違いはコンテキストとモダリティです。Gemini 3.1 Flash Lite Previewのコンテキストウィンドウは1,048,576トークンであるのに対し、Qwen2.5 Coder 32B Instructは32,768トークンなので、Geminiは1回の呼び出しで遥かに多くを保持できます。またGeminiはテキスト、画像、動画、ファイル、音声の入力を受け付けますが、Qwen2.5 Coder 32B Instructはテキストのみを受け付けます。パラメータ面では、Geminiはtools、tool_choice、structured_outputs、response_format、reasoning、reasoning_effort、include_reasoningをサポートしますが、Qwen2.5 Coder 32B Instructはサポートしません。代わりにQwen2.5 Coder 32B Instructはfrequency_penalty、logit_bias、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、stop、top_kを公開しており、Geminiはこれらを列挙していません。どちらもmax_tokens、temperature、top_p、seed、response_formatを受け付けます。
タスクの選択において決め手となる要素は、入力タイプ、コンテキストサイズ、そしてツール呼び出しや構造化出力が必要かどうかです。リクエストに画像、動画、ファイル、音声が含まれる場合、またはプロンプトと取得したコンテキストがおよそ32kトークンを超える場合、それを受け取れるのはGemini 3.1 Flash Lite Previewです。モデルにツールを呼び出させたい、構造化出力を出させたい、またはreasoning effortを公開したい場合も同様です。Qwen2.5 Coder 32B Instructは、32kトークン以内に収まるテキストのみの作業に適しており、その追加のサンプリング制御(frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、min_p、top_k、logit_bias、stop)により、出力を調整する際に繰り返しと停止の挙動をより細かく制御できます。価格については、Geminiは入力側が安く、Qwenは出力側が安いため、コストのバランスは入力と出力の比率によって変わります。このページのライブ価格表に現在の数値があります。
どちらのモデルもapi14経由での呼び出しは同じように機能します。APIがOpenAI互換だからです。クライアントをapi14のベースURLに向け、messagesを含むchat completionsリクエストを送信し、modelフィールドを「google/gemini-3.1-flash-lite-preview」または「qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct」に設定します。基本的なテキスト呼び出しでは、リクエストの形を他に変更する必要はありません。Geminiに切り替える場合は、tools、tool_choice、structured_outputs、reasoning、reasoning_effortを追加できます。Qwenに切り替える場合は、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、min_p、top_k、logit_bias、stopを追加できます。各モデルは自身に列挙されたパラメータのみを受け付けるため、パラメータセットは呼び出すモデルに合わせてください。
それでもQwen2.5 Coder 32B Instructの方が良い選択となるケースがあります。ワークロードがテキストのみで、32kトークン以内に収まり、repetition_penaltyやtop_kなど、それが公開するサンプリング制御を特に求めている場合、Geminiにはない調整つまみを提供します。また出力側が安いため、出力トークンが支配的な生成中心のテキストタスクでは、より経済的な選択となり得ます。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"google/gemini-3.1-flash-lite-preview"から"qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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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