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Ling 3.1 Flash vs Qwen2.5 7B Instruct：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

inclusionAI: Ling 3.1 Flash 対 Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、inclusionAI: Ling 3.1 Flash（$0.26 / 100万トークン (≈ ￥41)）とQwen: Qwen2.5 7B Instruct（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）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

	inclusionAI: Ling 3.1 Flash	Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
プロバイダー	inclusionAI	Qwen
入力	$0.26 / 100万トークン (≈ ￥41)	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)
出力	$0.79 / 100万トークン (≈ ￥124)	$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)
キャッシュ読み取り	$0.05 / 100万トークン (≈ ￥8)	-
コンテキストウィンドウ	1,000,000	32,768
最大出力	262,144	29,491
入力	text	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	2026/10/02	2024/10/16

主な違い

inclusionAI: Ling 3.1 Flashは入力トークンが25%安くなっています。
Qwen: Qwen2.5 7B Instructは出力トークンが11%安くなっています。
inclusionAI: Ling 3.1 Flashは30.5倍長いコンテキスト（1,000,000トークン）を読み取れます。
推論の強度の調整に対応しているのはinclusionAI: Ling 3.1 Flash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、inclusionAI: Ling 3.1 Flashで$0.000656、Qwen: Qwen2.5 7B Instructで$0.000700です。

詳しく見る

inclusionAI: Ling 3.1 Flash は inclusionAI のテキストモデルで、2026-10-02 にリリースされました。Qwen: Qwen2.5 7B Instruct は Qwen のテキストモデルで、2024-10-16 にリリースされました。どちらも api14 を通じてテキストカテゴリのチャットモデルとして提供されるため、基本的な使用のレベルではスタック内で同じ位置を占めます。メッセージを送信し、テキストを受け取ります。ルーティングの判断で重要な違いは、コンテキストサイズ、それぞれが公開するパラメータの範囲、そして価格の方向性です。

最も明確な分かれ目はコンテキストです。Ling 3.1 Flash は最大 1,000,000 トークンを受け付けますが、Qwen2.5 7B Instruct は 32,768 です。これは大きな差であり、単一のリクエストに何を入れられるかを変えます。リポジトリ全体、長い文書セット、または拡張された会話履歴は Ling 3.1 Flash に収まりますが、Qwen2.5 7B Instruct ではチャンク化または検索が必要になります。どちらのモデルもテキスト入力とテキスト出力なので、どちらも画像や音声の処理を追加しません。パラメータについては、Ling 3.1 Flash は reasoning と include_reasoning をサポートしますが、Qwen2.5 7B Instruct はサポートしないため、段階的な内部推論は Ling 側でのみ利用できます。どちらも tools と tool_choice をサポートし、どちらも structured_outputs と response_format をサポートするため、関数呼び出しとスキーマ制約付き出力はどちらでも利用できます。Ling 3.1 Flash はさらに logit_bias、logprobs、top_logprobs を公開しますが、Qwen2.5 7B Instruct は公開しないため、トークンレベルの確率を検査する場合には重要です。価格については、入力では Ling 3.1 Flash が 2 つの中で安く、出力では Qwen2.5 7B Instruct が 2 つの中で安いです。

タスクの選択については、送信する必要がある入力から始めてください。プロンプトが大規模なコーパス、長い文字起こし、または収めるためだけに検索レイヤーが必要になるようなものであれば、コンテキストウィンドウの理由から Ling 3.1 Flash が自然な選択であり、その reasoning サポートは、モデルが中間ステップを経て作業することで恩恵を受けるマルチステップ問題に役立ちます。ワークロードが短いプロンプトと長い生成回答である場合、価格の出力側がより重要になり、そこでは Qwen2.5 7B Instruct が安い選択肢です。Qwen2.5 7B Instruct は、32,768 トークンのウィンドウで十分であり、reasoning トレースやトークンレベルの対数確率を必要としない、単純な指示追従、抽出、分類、短い形式の生成にとっても妥当なデフォルトです。どちらのモデルもモダリティによって単一のユースケースに制限されません。どちらもテキストのみであるため、判断はコンテキスト、reasoning、そしてトークン請求のどちら側がトラフィックで支配的かに帰着します。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。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 配列を含む標準の chat completions リクエストを送信し、model フィールドを設定します。2 つの間の唯一の変更はその文字列です。Ling 3.1 Flash には inclusionai/ling-3.1-flash を、Qwen2.5 7B Instruct には qwen/qwen-2.5-7b-instruct を使用します。既存の OpenAI SDK コード、メッセージ形式、レスポンス解析はそのままです。tools、structured outputs、またはサンプリングパラメータを使用する場合は、通常どおりリクエストボディで渡し、reasoning、logit_bias、logprobs は Ling モデルにのみ適用されることに留意してください。モデル ID が唯一の切り替えであるため、両方を 1 つのインターフェイスの背後に置いてリクエストごとにルーティングしたり、一方をもう一方のフォールバックとして実行したりでき、2 つのクライアント実装を維持する必要はありません。

より小さなウィンドウであっても、Qwen2.5 7B Instruct の方が良い選択である場合もあります。プロンプトが短く、補完が長い場合、その低い出力価格によりより経済的な選択となり、reasoning トレース、対数確率、または 100 万トークンのコンテキストを必要としない場合、Ling 3.1 Flash の追加のパラメータ範囲は何ももたらしません。タグ付け、短い要約、単純なチャット返信など、高ボリュームで低複雑度のジョブでは、Qwen2.5 7B Instruct が出力側でより低いコストで要件を満たします。

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"inclusionai/ling-3.1-flash"から"qwen/qwen-2.5-7b-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。

inclusionAI: Ling 3.1 Flashの詳細とプレイグラウンド →Qwen: Qwen2.5 7B Instructの詳細とプレイグラウンド →

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-2.5-7b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

inclusionAI: Ling 3.1 Flash 対 Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

仕様

主な違い

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