OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini 대 Qwen: Qwen3.6 27B
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini(US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179))와(과) Qwen: Qwen3.6 27B(US$1.58 / 100만 토큰 (≈ ₩2,123))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Qwen: Qwen3.6 27B | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | Qwen |
| 입력 | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179) | US$1.58 / 100만 토큰 (≈ ₩2,123) |
| 출력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$9.45 / 100만 토큰 (≈ ₩12,736) |
| 캐시 읽기 | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) | - |
| 웹 검색 | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 400,000 | 262,144 |
| 최대 출력 | 128,000 | 65,536 |
| 입력 | image, text | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 11. 13. | 2026. 4. 27. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini의 입력 토큰 가격이 44% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini의 출력 토큰 가격이 26% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini는(은) 1.5배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini에서 US$0.00438, Qwen: Qwen3.6 27B에서 US$0.00630입니다.
자세히 보기
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini는 OpenAI가 만들었으며 코드 지향 작업을 목표로 하는 텍스트 출력 모델입니다. Qwen: Qwen3.6 27B는 Qwen이 만들었으며 역시 텍스트 출력 모델이고, 이름에서 암시되듯 더 작은 파라미터 규모를 가집니다. 둘 다 api14를 통해 OpenAI 호환 채팅 모델로 제공되므로, 클라이언트 통합 관점에서는 동일하게 동작합니다. 한눈에 보이는 주요 차이는 OpenAI 모델은 2025-11-13에 출시되었고, Qwen 모델은 제공자 릴리스 날짜가 2026-04-27이라는 점입니다.
두 모델은 컨텍스트 길이와 입력 모달리티에서 가장 크게 다릅니다. GPT-5.1-Codex-Mini는 이미지와 텍스트 입력을 받으며 컨텍스트 윈도우가 400000 토큰으로 둘 중 더 큽니다. Qwen3.6 27B는 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 받으므로 둘 중 유일하게 비디오를 직접 받을 수 있지만, 컨텍스트 윈도우는 262144 토큰입니다. 둘 다 텍스트만 출력합니다. 파라미터 측면에서 Qwen 모델은 temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, stop을 포함한 더 넓은 샘플링 표면을 노출하는 반면, OpenAI 모델은 max_completion_tokens와 함께 reasoning_effort, verbosity 같은 추론 제어를 노출합니다. 둘 다 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, include_reasoning을 지원하므로, 어느 쪽도 도구 호출이나 구조화 출력을 독점하지 않습니다.
실용적인 선택 기준으로, 긴 입력, 대규모 리포지토리, 장문 문서 또는 더 큰 윈도우가 유리한 다중 파일 컨텍스트가 관련된 작업에는 GPT-5.1-Codex-Mini를 선택하고, 모델이 얼마나 많은 사고를 할지 조정하기 위해 reasoning effort와 verbosity 노브를 원할 때도 선택하십시오. 또한 입력과 출력 모두에서 둘 중 더 저렴하므로, 대량 또는 비용 민감 워크로드의 자연스러운 기본값입니다. 입력에 비디오가 포함되거나, 분류, 제약 디코딩을 동반한 추출, 또는 토큰 수준 확률을 검사하려는 실험 같은 작업을 위해 temperature, top_p, top_k, min_p, 페널티, logit_bias, logprobs 같은 세밀한 샘플링 제어가 필요할 때는 Qwen3.6 27B를 선택하십시오. 파이프라인이 텍스트와 이미지만 다루고 262144 토큰 안에 들어간다면 어느 모델이든 작업을 수행할 수 있으며, 결정 요인은 가격과 의존하는 특정 파라미터 집합이 됩니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 요청 형태는 동일합니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환이기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 메시지, 도구 및 기타 파라미터와 함께 채팅 완료 요청을 보내고, 모델 id 문자열만 변경하면 됩니다. OpenAI 모델에는 "openai/gpt-5.1-codex-mini"를 사용하고 Qwen 모델에는 "qwen/qwen3.6-27b"를 사용하십시오. 인증, 요청 경로, 응답 형식을 포함한 나머지 모든 것은 동일하게 유지되므로, 둘 사이 전환은 한 줄 변경이며 구성 플래그 뒤에서 A/B 테스트할 수 있습니다.
OpenAI 모델이 더 저렴하고 더 큰 컨텍스트를 가짐에도 Qwen 모델이 더 나은 선택인 경우가 여전히 있습니다. 입력에 비디오가 포함된다면 Qwen3.6 27B가 둘 중 유일하게 이를 받습니다. GPT-5.1-Codex-Mini가 나열하지 않는 샘플링 파라미터, 예를 들어 temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias, logprobs에 의존한다면 Qwen3.6 27B가 이를 노출하는 모델입니다. 그러한 상황에서는 모달리티 또는 파라미터 요구 사항이 가격과 컨텍스트 이점을 능가하므로, Qwen 모델이 올바른 선택입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/gpt-5.1-codex-mini"에서 "qwen/qwen3.6-27b"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/qwen3.6-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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