Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 対 Qwen: Qwen2.5 VL 72B 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Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct（$2.80 / 100万トークン (≈ ￥443)）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 | Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Qwen | |
| 入力 | $0.88 / 100万トークン (≈ ￥139) | $2.80 / 100万トークン (≈ ￥443) |
| 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) | $1.40 / 100万トークン (≈ ￥222) |
| 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 | 128,000 |
| 最大出力 | 65,536 | 115,200 |
| 入力 | text, image, video, file, audio | text, image |
| 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 | 2025/02/01 |
主な違い
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Previewは入力トークンが69%安くなっています。
- Qwen: Qwen2.5 VL 72B 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8.2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。
- 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、Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructで$0.00455です。
詳しく見る
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview は Google のモデルで、text カテゴリに分類され、プロバイダーから最初に登場したのは 2026-03-03 です。Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct は Qwen のモデルで、同じく text カテゴリに属し、プロバイダーでのリリース日は 2025-02-01 です。どちらも api14 を通じて text 出力モデルとして提供されるため、両者の選択は、それぞれが入力をどう扱い、どれだけの余地を与えるかで決まります。
最大の違いはコンテキストと入力モダリティです。Gemini 3.1 Flash Lite Preview は text、image、video、file、audio 入力を受け付け、コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、これは両者の中で大きい方です。Qwen2.5 VL 72B Instruct は text と image のみを受け付け、コンテキストウィンドウは 128,000 トークンです。また Gemini 3.1 Flash Lite Preview は、このペアの中で唯一 tool calling と reasoning の制御を公開しており、そのパラメータ一覧には tools、tool_choice、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning が含まれます。構造化出力については両者に意味のある違いはなく、どちらも response_format、temperature、top_p、max_tokens、seed を設定できます。一方で Qwen2.5 VL 72B Instruct は、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、logit_bias、logprobs、top_logprobs、top_k、stop を含む、より幅広いサンプリングと検査のつまみを提供します。価格では、Gemini 3.1 Flash Lite Preview が入力で安い選択肢であり、Qwen2.5 VL 72B Instruct が出力で安い選択肢です。
実務では、長い文書、大規模なコードベース、複合メディアを扱う作業には Gemini 3.1 Flash Lite Preview を選んでください。text に加えて video、audio、file を受け取れ、扱えるコンテキストもはるかに大きいからです。また、モデルにツールを呼び出させたい場合や、reasoning を有効にしてその量を調整したい場合にもこちらが適しています。入力が text と image で 128,000 トークンで足りる場合、出力コストを重視する場合、あるいは penalty、top_k、logit_bias、log probability 出力を通じてサンプリングをより細かく制御したい場合には Qwen2.5 VL 72B Instruct を選んでください。ワークロードが主に短いプロンプトによる画像理解で、生成コストを気にしているなら、Gemini 3.1 Flash Lite Preview の方が入力で安くても、Qwen2.5 VL 72B Instruct の方がより適しています。
どちらのモデルも api14 を通じた呼び出し方は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを同じエンドポイントに向け、同じ chat completions 形式のリクエストボディを送り、変更するのは model id だけです。Google のモデルには google/gemini-3.1-flash-lite-preview を、Qwen のモデルには qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct を使います。それ以外はすべて、messages、images、parameters が同じ形のままなので、切り替えは 1 行の変更で済み、統合コードを書き直すことなく自分のデータで結果を比較できます。
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/qwen2.5-vl-72b-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/qwen2.5-vl-72b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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