Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 対 Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
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 (≈ ￥138)）とQwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15（$0.91 / 100万トークン (≈ ￥144)）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: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Qwen | |
| 入力 | $0.88 / 100万トークン (≈ ￥138) | $0.91 / 100万トークン (≈ ￥144) |
| 出力 | $5.25 / 100万トークン (≈ ￥829) | $5.46 / 100万トークン (≈ ￥862) |
| 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 (≈ ￥829) | - |
| 音声入力 | $1.75 / 100万トークン (≈ ￥276) | - |
| 画像 | $0.000001 / 画像 (≈ ￥0.000138) | - |
| ウェブ検索 | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,734) | - |
| コンテキストウィンドウ | 1,048,576 | 1,000,000 |
| 最大出力 | 65,536 | 65,536 |
| 入力 | text, image, video, file, audio | text, image, video |
| 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 | 2026/02/16 |
主な違い
- 入力料金はどちらもほぼ同じです。
- 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: Qwen3.5 Plus 2026-02-15で$0.00364です。
詳しく見る
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview は Google のテキストモデルで、モデル ID google/gemini-3.1-flash-lite-preview として登録されています。Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 は Qwen のテキストモデルで、モデル ID qwen/qwen3.5-plus-02-15 として登録されています。どちらも api14 を通じてチャット形式のモデルとして提供され、テキストを出力するため、呼び出し側から見るとコード内では同じ枠を占めます。つまり、会話を送るとテキストが返ってきます。プロバイダーのリリース日は近く、Gemini モデルが 2026-03-03、Qwen モデルが 2026-02-16 で、どちらも同じ最近の世代のホスト型モデルに位置づけられます。
最も明確な違いは、入力として何を渡せるかにあります。Gemini 3.1 Flash Lite Preview 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、Qwen3.5 Plus はテキスト、画像、動画を受け付けます。パイプラインで音声クリップやアップロードされたドキュメントをファイルパーツとして渡す必要がある場合、Gemini モデルは対応しており、Qwen モデルは対応していません。コンテキスト長は近く、Gemini が 1,048,576 トークン、Qwen が 1,000,000 トークンなので、どちらも非常に大きな入力を保持でき、実用上どちらかが意味的に大きいということはありません。パラメーターについては、両者は想定される中核セットで重複しており、temperature、top_p、max_tokens、seed、response_format、structured_outputs、tool_choice、tools、reasoning コントロールが含まれます。Qwen は frequency_penalty、presence_penalty、stop、top_k、logprobs、top_logprobs を追加しており、トークンレベルの確率や基本を超えたサンプリング制御に依存する場合に重要です。定性的な価格フィールドでは入力と出力のコストが引き分けとされているため、どちらも計画時に考慮すべき意味で安価な選択肢ではありません。
タスクの選択については、入力側から始めてください。音声を取り込むもの、または任意のアップロードファイルをテキストや画像と同様に第一級の入力として扱うものを構築する場合、Gemini 3.1 Flash Lite Preview が自然な選択です。2 つのうちこれらのモダリティを記載しているのはこれだけだからです。入力がテキスト、画像、動画のみであれば、どちらも実行可能であり、判断はサンプリングと内省に移ります。Qwen3.5 Plus はペナルティ、停止シーケンス、top_k、logprob 出力を提供し、生成動作を調整したり、特定のトークンが選ばれた理由をデバッグしたりするときに役立ちます。reasoning コントロールが必要な場合、どちらも公開しているため、それは決め手にはなりません。テキストと画像に対する単純な長コンテキスト作業であれば、どちらのモデルでも対応でき、自身の評価でどちらのプロバイダーの出力スタイルを好むかに基づいて決められます。
どちらを api14 経由で呼び出す場合も、API が OpenAI 互換であるため同じように動作します。クライアントを api14 のベース URL に向け、キーを送信し、すでに知っている chat completions の形式を使用します。2 つのモデル間で変わるのはモデル ID 文字列だけです。Gemini モデルには google/gemini-3.1-flash-lite-preview を、Qwen モデルには qwen/qwen3.5-plus-02-15 を使用します。それ以外はすべて、messages 配列、role 構造、ツール定義、レスポンス解析は同一のままです。つまり、両方を単一の設定値の背後に置き、統合の残りの部分に触れることなく、リクエストごとまたは環境ごとに切り替えられます。
Gemini の追加モダリティが不要な場合でも、Qwen3.5 Plus を選ぶ理由はあります。アプリケーションが logprobs や top_logprobs、または出力を形成するための frequency と presence のペナルティおよび top_k に依存している場合、これらのパラメーターは Qwen モデルには記載されており、Gemini モデルには記載されていません。その状況では、必要なコントロールがそこにあるだけに、入力モダリティの問題に関係なく Qwen モデルの方が適しています。
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/qwen3.5-plus-02-15"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/qwen3.5-plus-02-15",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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