Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 대 Qwen2.5 Coder 32B Instruct
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview(US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179))와(과) Qwen2.5 Coder 32B Instruct(US$2.31 / 100만 토큰 (≈ ₩3,113))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Qwen | |
| 입력 | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179) | US$2.31 / 100만 토큰 (≈ ₩3,113) |
| 출력 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) | US$3.50 / 100만 토큰 (≈ ₩4,717) |
| 캐시 읽기 | US$0.09 / 100만 토큰 (≈ ₩118) | - |
| 캐시 쓰기 | US$0.29 / 100만 토큰 (≈ ₩393) | - |
| 추론 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) | - |
| 오디오 입력 | US$1.75 / 100만 토큰 (≈ ₩2,358) | - |
| 이미지 | US$0.000001 / 이미지 (≈ ₩0.00118) | - |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 32,768 |
| 최대 출력 | 65,536 | 29,491 |
| 입력 | text, image, video, file, audio | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 3. 3. | 2024. 11. 11. |
주요 차이점
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview의 입력 토큰 가격이 62% 더 저렴합니다.
- Qwen2.5 Coder 32B Instruct의 출력 토큰 가격이 33% 더 저렴합니다.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview는(은) 32.0배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview에서 US$0.00350, Qwen2.5 Coder 32B Instruct에서 US$0.00406입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview는 2026-03-03에 프리뷰로 출시된 Google의 텍스트 모델입니다. Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 2024-11-11에 출시된 Qwen의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14에서 텍스트 카테고리로 제공되므로, 표면적으로는 요청에서 같은 자리를 차지합니다. 프롬프트를 보내면 텍스트를 돌려받습니다. 차이는 각 모델이 무엇을 받아들이는지, 한 번에 얼마나 많이 담을 수 있는지, 그리고 어떤 요청 파라미터를 존중하는지에서 드러납니다.
가장 뚜렷한 구분은 컨텍스트와 모달리티입니다. Gemini 3.1 Flash Lite Preview의 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰이고, Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 32,768 토큰이므로 Gemini가 단일 호출에서 훨씬 더 많이 담습니다. Gemini는 또한 텍스트, 이미지, 비디오, 파일, 오디오 입력을 받아들이는 반면, Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 텍스트만 받아들입니다. 파라미터 측면에서 Gemini는 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning을 지원하고, Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 지원하지 않습니다. 대신 Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 frequency_penalty, logit_bias, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop, top_k를 노출하며, Gemini는 이를 나열하지 않습니다. 둘 다 max_tokens, temperature, top_p, seed, response_format을 받아들입니다.
작업 선택에서 결정적인 요소는 입력 유형, 컨텍스트 크기, 그리고 도구 호출이나 구조화된 출력이 필요한지 여부입니다. 요청에 이미지, 비디오, 파일, 오디오가 포함되거나, 프롬프트와 검색된 컨텍스트가 대략 32k 토큰을 넘으면, Gemini 3.1 Flash Lite Preview가 이를 감당할 수 있는 모델입니다. 모델이 도구를 호출하거나, 구조화된 출력을 내보내거나, reasoning effort를 노출하기를 원하는 경우에도 마찬가지입니다. Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 32k 토큰 안에 머무는 텍스트 전용 작업에 맞으며, 추가 샘플링 제어(frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias, stop)는 출력을 조정할 때 반복과 중지 동작을 더 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 가격에서는 Gemini가 더 저렴한 입력 측이고 Qwen이 더 저렴한 출력 측이므로, 비용 균형은 입력 대 출력 비율에 따라 달라집니다. 이 페이지의 실시간 가격 표에 현재 수치가 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 메시지와 함께 chat completions 요청을 보내고, model 필드를 "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" 또는 "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct"로 설정합니다. 기본 텍스트 호출에서는 요청 형태의 다른 어떤 것도 바꿀 필요가 없습니다. Gemini로 전환하면 tools, tool_choice, structured_outputs, reasoning, reasoning_effort를 추가할 수 있고, Qwen으로 전환하면 frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias, stop을 추가할 수 있습니다. 각 모델은 자신에 대해 나열된 파라미터만 받아들이므로, 파라미터 집합을 호출하는 모델에 맞게 유지하세요.
여전히 Qwen2.5 Coder 32B Instruct가 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 워크로드가 텍스트 전용이고, 32k 토큰 안에 들어가며, repetition_penalty나 top_k 같은 노출된 샘플링 제어를 특별히 원한다면, Gemini가 제공하지 않는 손잡이를 제공합니다. 또한 더 저렴한 출력 측이므로, 출력 토큰이 지배적인 생성 중심 텍스트 작업에서는 더 경제적인 선택이 될 수 있습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-3.1-flash-lite-preview"에서 "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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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