Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 대 Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview(US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,187))와(과) Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15(US$0.91 / 100만 토큰 (≈ ₩1,235))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Qwen | |
| 입력 | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,187) | US$0.91 / 100만 토큰 (≈ ₩1,235) |
| 출력 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,123) | US$5.46 / 100만 토큰 (≈ ₩7,407) |
| 캐시 읽기 | US$0.09 / 100만 토큰 (≈ ₩119) | - |
| 캐시 쓰기 | US$0.29 / 100만 토큰 (≈ ₩396) | - |
| 추론 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,123) | - |
| 오디오 입력 | US$1.75 / 100만 토큰 (≈ ₩2,374) | - |
| 이미지 | US$0.000001 / 이미지 (≈ ₩0.00119) | - |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,477) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 65,536 | 65,536 |
| 입력 | text, image, video, file, audio | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 3. 3. | 2026. 2. 16. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview에서 US$0.00350, Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15에서 US$0.00364입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview는 Google의 텍스트 모델이며, 모델 ID google/gemini-3.1-flash-lite-preview로 등록되어 있습니다. Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15는 Qwen의 텍스트 모델이며, 모델 ID qwen/qwen3.5-plus-02-15로 등록되어 있습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 출력을 갖춘 채팅 스타일 모델로 제공되므로 호출자 관점에서는 코드에서 동일한 슬롯을 차지합니다. 즉, 대화 내용을 입력하면 텍스트를 반환받습니다. 제공업체의 출시일은 서로 가깝습니다. Gemini 모델은 2026-03-03, Qwen 모델은 2026-02-16으로, 둘 다 최근에 출시된 호스팅 모델 세대에 속합니다.
가장 명확한 차이점은 입력으로 무엇을 제공할 수 있는지에 있습니다. Gemini 3.1 Flash Lite Preview는 텍스트, 이미지, 비디오, 파일 및 오디오 입력을 허용하는 반면, Qwen3.5 Plus는 텍스트, 이미지 및 비디오를 허용합니다. 파이프라인이 오디오 클립이나 업로드된 문서를 파일 부분으로 전달해야 하는 경우, Gemini 모델은 이를 지원하지만 Qwen 모델은 지원하지 않습니다. 컨텍스트 길이는 비슷합니다. Gemini는 1,048,576 토큰, Qwen은 1,000,000 토큰으로, 둘 다 매우 큰 입력을 처리할 수 있으며 실질적인 목적으로는 의미 있게 더 크지 않습니다. 파라미터 측면에서는 temperature, top_p, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools 및 reasoning controls을 포함하여 기대할 수 있는 핵심 기능에서 두 모델이 겹칩니다. Qwen은 frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs 및 top_logprobs를 추가로 제공하는데, 이는 토큰 수준의 확률이나 기본 설정을 넘어서는 샘플링 제어에 의존하는 경우 중요합니다. 정성적 가격 필드는 입력과 출력 비용을 동일하게 표시하므로, 어느 쪽도 계획할 때 더 저렴한 선택지는 아닙니다.
작업 선택은 입력 측면에서 시작하십시오. 오디오를 수집하거나 텍스트 및 이미지와 함께 임의의 업로드된 파일을 일급 입력으로 취급하는 것을 구축하는 경우, Gemini 3.1 Flash Lite Preview가 자연스러운 선택입니다. 왜냐하면 이 두 모델 중 유일하게 해당 모달리티를 명시하고 있기 때문입니다. 입력이 텍스트, 이미지 및 비디오로만 구성된다면 두 모델 모두 사용 가능하며, 결정은 샘플링 및 내부 검사로 이동합니다. Qwen3.5 Plus는 페널티, stop 시퀀스, top_k 및 logprob 출력을 제공하는데, 이는 생성 동작을 튜닝하거나 특정 토큰이 선택된 이유를 디버깅할 때 유용합니다. 추론 제어가 필요한 경우, 두 모델 모두 이를 노출하므로 이는 동점 결정 요인이 아닙니다. 텍스트와 이미지에 대한 간단한 장문 컨텍스트 작업의 경우 어느 모델을 사용해도 되며, 사용자의 자체 평가에서 선호하는 제공업체의 출력 스타일을 기준으로 결정할 수 있습니다.
api14를 통해 둘 중 하나를 호출하는 방식은 API가 OpenAI와 호환되기 때문에 동일하게 작동합니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 키를 보내며, 이미 알고 있는 채팅 완성 형식을 사용하면 됩니다. 두 모델 간에 달라지는 유일한 점은 모델 ID 문자열입니다. Gemini 모델에는 google/gemini-3.1-flash-lite-preview를, Qwen 모델에는 qwen/qwen3.5-plus-02-15를 사용하십시오. 메시지 배열, 역할 구조, 도구 정의, 응답 파싱 등 다른 모든 것은 동일하게 유지됩니다. 이는 두 모델을 단일 구성 값 뒤에 유지하고 요청별 또는 환경별로 전환할 수 있으며 통합의 나머지 부분을 건드릴 필요가 없음을 의미합니다.
Gemini의 추가 모달리티가 필요하지 않더라도 Qwen3.5 Plus를 사용할 이유는 여전히 있습니다. 애플리케이션이 logprobs 또는 top_logprobs에 의존하거나, 출력을 형성하기 위해 frequency 및 presence 페널티와 top_k에 의존하는 경우, 해당 파라미터는 Qwen 모델에 나열되어 있고 Gemini 모델에는 나열되어 있지 않습니다. 그러한 상황에서는 입력 모달리티에 관계없이 Qwen 모델이 더 적합합니다. 왜냐하면 필요한 제어 기능이 단순히 거기에 제공되기 때문입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-3.1-flash-lite-preview"에서 "qwen/qwen3.5-plus-02-15"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/qwen3.5-plus-02-15",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
더 많은 비교
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha 대 Tencent: Hy4