OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini 대 Qwen: Qwen3.6 Plus
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 Plus(US$1.14 / 100만 토큰 (≈ ₩1,533))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Qwen: Qwen3.6 Plus | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | Qwen |
| 입력 | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179) | US$1.14 / 100만 토큰 (≈ ₩1,533) |
| 출력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$6.83 / 100만 토큰 (≈ ₩9,198) |
| 캐시 읽기 | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) | - |
| 웹 검색 | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) | - |
| 캐시 쓰기 | - | US$1.42 / 100만 토큰 (≈ ₩1,916) |
| 컨텍스트 윈도우 | 400,000 | 1,000,000 |
| 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. 2. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini의 입력 토큰 가격이 23% 더 저렴합니다.
- Qwen: Qwen3.6 Plus는(은) 2.5배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini에서 US$0.00438, Qwen: Qwen3.6 Plus에서 US$0.00455입니다.
자세히 보기
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini는 OpenAI가 만들었으며 코딩 지향적인 이름을 가진 텍스트 모델로 자리 잡고 있습니다. Qwen: Qwen3.6 Plus는 Qwen이 만들었으며 역시 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 채팅 스타일 모델로 제공되므로, 개발자 관점에서 주요 결정은 어느 플랫폼에서 왔는지가 아니라 어떤 동작과 한도가 작업에 맞는지입니다. 두 모델은 서로 다른 시기에 출시되었으며, GPT-5.1-Codex-Mini는 2025년 11월에, Qwen3.6 Plus는 2026년 4월에 등장했습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력 모달리티입니다. Qwen3.6 Plus는 더 큰 컨텍스트 윈도우를 가지며, GPT-5.1-Codex-Mini의 40만 토큰에 비해 100만 토큰이므로 단일 요청에 훨씬 더 많은 자료를 담을 수 있습니다. Qwen3.6 Plus는 또한 텍스트와 이미지와 함께 비디오를 입력 모달리티로 받아들이는 반면, GPT-5.1-Codex-Mini는 텍스트와 이미지만 받아들입니다. 가격 측면에서는 GPT-5.1-Codex-Mini가 입력에서 더 저렴한 옵션이며, 출력 가격은 둘 다 비슷합니다. 어느 모델도 도구, 구조화된 출력 또는 추론을 독점적으로 제공한다고 설명되지 않으므로, 여기서 그것들은 결정 요인이 아닙니다. 파라미터 목록은 실제로 다릅니다. GPT-5.1-Codex-Mini는 reasoning_effort, verbosity, max_completion_tokens를 노출하는 반면, Qwen3.6 Plus는 temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs와 같은 샘플링 제어를 노출합니다.
실용적인 선택을 위해서는 작업이 코드 중심이고 입력 비용을 낮게 유지하고 싶을 때, 그리고 추론 노력과 verbosity 제어가 모델이 답하기 전에 얼마나 많은 작업을 할지 조정하는 데 유용할 때 GPT-5.1-Codex-Mini를 선택하세요. 또한 입력이 텍스트와 이미지이고 40만 토큰의 컨텍스트로 충분할 때 자연스러운 선택입니다. 더 큰 컨텍스트 윈도우가 필요할 때, 텍스트와 이미지와 함께 비디오를 입력할 때, 또는 temperature, top_p, top_k 및 페널티 파라미터를 통한 세밀한 샘플링 제어를 원할 때 Qwen3.6 Plus를 선택하세요. 파이프라인이 logprobs 또는 top_logprobs에 의존한다면, Qwen3.6 Plus가 그것들을 노출하는 모델입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 API가 OpenAI 호환 방식이므로 동일하게 작동합니다. 클라이언트를 같은 base URL로 지정하고, 같은 chat completions 스타일 요청 본문을 보내며, 모델 id만 변경하면 됩니다. OpenAI 모델에는 "openai/gpt-5.1-codex-mini"를, Qwen 모델에는 "qwen/qwen3.6-plus"를 사용하세요. 인증과 messages 배열의 형태를 포함한 나머지 모든 것은 그대로 유지됩니다. 따라서 두 모델을 자체 워크로드에 대해 테스트하고 요청별 또는 환경별로 전환하는 비용이 저렴합니다.
다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 비용과 코딩 작업 때문에 GPT-5.1-Codex-Mini로 정했지만 요청에 매우 큰 문서 집합이나 비디오 입력이 필요하다면, Qwen3.6 Plus가 통합을 변경하지 않고도それを 처리합니다. 반대로 컨텍스트와 샘플링 제어 때문에 Qwen3.6 Plus를 사용하고 있지만 작업이 입력 가격이 중요한 단순한 텍스트와 이미지 작업이라면, GPT-5.1-Codex-Mini가 더 저렴한 입력 선택입니다. 출력 가격은 비슷하므로, 입력 측면과 모달리티 및 컨텍스트 한도가 결정을 이끌어야 합니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/gpt-5.1-codex-mini"에서 "qwen/qwen3.6-plus"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-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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