inclusionAI: Ling 3.1 Flash 대 Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 inclusionAI: Ling 3.1 Flash(US$0.16 / 100만 토큰 (≈ ₩214))와(과) Qwen: Qwen2.5 7B Instruct(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩475))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| 제공업체 | inclusionAI | Qwen |
| 입력 | US$0.16 / 100만 토큰 (≈ ₩214) | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩475) |
| 출력 | US$0.47 / 100만 토큰 (≈ ₩641) | US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩950) |
| 캐시 읽기 | US$0.03 / 100만 토큰 (≈ ₩43) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,000,000 | 32,768 |
| 최대 출력 | 262,144 | 29,491 |
| 입력 | text | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 2. | 2024. 10. 16. |
주요 차이점
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash의 입력 토큰 가격이 55% 더 저렴합니다.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash의 출력 토큰 가격이 32% 더 저렴합니다.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash는(은) 30.5배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 추론 강도 조절은(는) inclusionAI: Ling 3.1 Flash만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 inclusionAI: Ling 3.1 Flash에서 US$0.000394, Qwen: Qwen2.5 7B Instruct에서 US$0.000700입니다.
자세히 보기
inclusionAI: Ling 3.1 Flash는 inclusionAI의 텍스트 모델로, 2026-10-02에 출시되었습니다. Qwen: Qwen2.5 7B Instruct는 Qwen의 텍스트 모델로, 2024-10-16에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 카테고리의 채팅 모델로 제공되므로, 기본 사용 수준에서는 스택에서 같은 자리를 차지합니다. 메시지를 보내면 텍스트를 돌려받습니다. 라우팅 결정에 중요한 차이는 컨텍스트 크기, 각 모델이 노출하는 파라미터 표면, 그리고 가격 방향입니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트입니다. Ling 3.1 Flash는 최대 1,000,000 토큰을 허용하는 반면, Qwen2.5 7B Instruct는 32,768을 허용합니다. 이는 큰 격차이며, 단일 요청에 무엇을 넣을 수 있는지를 바꿉니다. 전체 저장소, 긴 문서 세트, 또는 확장된 대화 기록은 Ling 3.1 Flash에 들어가지만, Qwen2.5 7B Instruct에서는 청킹이나 검색이 필요합니다. 두 모델 모두 텍스트 입력과 텍스트 출력이므로, 어느 쪽도 이미지나 오디오 처리를 추가하지 않습니다. 파라미터에서는 Ling 3.1 Flash가 reasoning과 include_reasoning을 지원하며, Qwen2.5 7B Instruct는 지원하지 않으므로, 단계별 내부 추론은 Ling 쪽에서만 사용할 수 있습니다. 둘 다 tools와 tool_choice를 지원하고, 둘 다 structured_outputs와 response_format을 지원하므로, 함수 호출과 스키마 제약 출력은 어느 쪽에서든 사용할 수 있습니다. Ling 3.1 Flash는 또한 logit_bias, logprobs, top_logprobs를 노출하며, Qwen2.5 7B Instruct는 이를 노출하지 않습니다. 토큰 수준 확률을 검사한다면 이는 중요합니다. 가격에서는 Ling 3.1 Flash가 입력에서 둘 중 더 저렴하고, Qwen2.5 7B Instruct가 출력에서 둘 중 더 저렴합니다.
작업 선택은 보내야 하는 입력에서 시작하세요. 프롬프트가 대규모 코퍼스, 긴 대화 기록, 또는 맞추기 위해 검색 계층이 필요한 어떤 것이라면, 컨텍스트 윈도우 때문에 Ling 3.1 Flash가 자연스러운 선택이며, 추론 지원은 모델이 중간 단계를 거치는 것이 도움이 되는 다단계 문제에 유용합니다. 워크로드가 짧은 프롬프트와 긴 생성 답변이라면, 가격의 출력 측면이 더 중요하며, Qwen2.5 7B Instruct가 그곳에서 더 저렴한 옵션입니다. Qwen2.5 7B Instruct는 또한 32,768 토큰 윈도우로 충분하고 추론 흔적이나 토큰 수준 로그 확률이 필요 없는 단순한 지시 수행, 추출, 분류, 짧은 형식 생성에 합리적인 기본값입니다. 두 모델 모두 모달리티에 의해 단일 사용 사례로 제한되지 않습니다. 둘 다 텍스트 전용이므로, 결정은 컨텍스트, 추론, 그리고 토큰 청구서의 어느 쪽이 트래픽을 지배하는지로 귀결됩니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, messages 배열과 함께 표준 chat completions 요청을 보내고, model 필드를 설정합니다. 둘 사이의 유일한 변경은 그 문자열입니다. Ling 3.1 Flash에는 inclusionai/ling-3.1-flash를 사용하고, Qwen2.5 7B Instruct에는 qwen/qwen-2.5-7b-instruct를 사용합니다. 기존 OpenAI SDK 코드, 메시지 형식, 응답 파싱은 그대로 유지됩니다. 도구, 구조화된 출력, 샘플링 파라미터를 사용한다면, 평소처럼 요청 본문에 전달하되, reasoning, logit_bias, logprobs는 Ling 모델에만 적용된다는 점을 기억하세요. 모델 id가 단일 스위치이므로, 두 클라이언트 구현을 유지하지 않고도 둘 다 하나의 인터페이스 뒤에 두고 요청별로 라우팅하거나, 하나를 다른 하나의 폴백으로 실행할 수 있습니다.
더 작은 윈도우에도 불구하고 Qwen2.5 7B Instruct가 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 프롬프트가 짧고 완성이 길다면, 더 낮은 출력 가격 때문에 더 경제적인 선택이 되며, 추론 흔적, 로그 확률, 백만 토큰 컨텍스트가 필요 없다면, Ling 3.1 Flash의 추가 파라미터 표면은 아무것도 사주지 않습니다. 태깅, 짧은 요약, 간단한 채팅 응답 같은 높은 볼륨의 낮은 복잡도 작업에서는 Qwen2.5 7B Instruct가 출력 측면에서 더 낮은 비용으로 요구 사항을 충족합니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "inclusionai/ling-3.1-flash"에서 "qwen/qwen-2.5-7b-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-2.5-7b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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