OpenAI: gpt-oss-20b 대 Qwen: Qwen3.7 Flash
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 OpenAI: gpt-oss-20b(US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142))와(과) Qwen: Qwen3.7 Flash(US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| OpenAI: gpt-oss-20b | Qwen: Qwen3.7 Flash | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | Qwen |
| 입력 | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) |
| 출력 | US$0.45 / 100만 토큰 (≈ ₩617) | US$0.45 / 100만 토큰 (≈ ₩617) |
| 캐시 읽기 | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) | US$0.02 / 100만 토큰 (≈ ₩28) |
| 캐시 쓰기 | - | US$0.13 / 100만 토큰 (≈ ₩180) |
| 컨텍스트 윈도우 | 131,072 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 117,964 | 65,536 |
| 입력 | text | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 8. 5. | 2026. 7. 27. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- Qwen: Qwen3.7 Flash는(은) 7.6배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: gpt-oss-20b만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 OpenAI: gpt-oss-20b에서 US$0.000333, Qwen: Qwen3.7 Flash에서 US$0.000333입니다.
자세히 보기
OpenAI: gpt-oss-20b는 2025-08-05에 출시된 OpenAI의 텍스트 모델입니다. Qwen: Qwen3.7 Flash는 2026-07-27에 출시된 Qwen의 텍스트 모델입니다. 둘 다 동일한 OpenAI 호환 표면을 통해 api14로 제공되므로, 둘 중 어느 것을 선택할지는 연결 방식의 차이가 아니라 여러분의 작업이 실제로 무엇을 필요로 하는지에 따라 결정됩니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력 모달리티입니다. Qwen3.7 Flash는 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 받아들이며 1,000,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지는데, 이는 둘 중 더 큰 쪽입니다. gpt-oss-20b는 텍스트만 받아들이며 131,072 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가집니다. 가격 면에서는 입력과 출력 모두 두 모델이 거의 같으므로 비용은 여기서 결정 요인이 아닙니다. gpt-oss-20b가 두드러지는 지점은 구조화된 출력입니다. 구조화된 출력을 지원하는 쪽은 이 모델이며, 파라미터 목록도 전반적으로 더 넓습니다. 두 모델이 공유하는 샘플링 및 도구 제어 외에도 frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, reasoning_effort, repetition_penalty, stop, top_k, top_logprobs를 포함합니다. Qwen3.7 Flash는 더 작은 집합을 지원하며, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs, top_p를 포함합니다.
둘 중 하나를 고르는 개발자에게 실용적인 규칙은 이러한 사실에서 따라옵니다. 입력이 길거나 이미지나 비디오를 포함한다면 Qwen3.7 Flash가 자연스러운 선택입니다. 둘 중 그러한 모달리티를 받아들이는 유일한 모델이고 백만 토큰 윈도우를 가진 유일한 모델이기 때문입니다. 작업이 텍스트 입력과 텍스트 출력이고 구조화된 출력에 의존하거나 logit_bias, min_p, top_k, reasoning_effort 같은 더 세밀한 샘플링 및 페널티 제어에 의존한다면 gpt-oss-20b가 더 잘 맞습니다. 둘 다 도구 호출과 추론 제어를 제공하므로, 에이전트 스타일 워크로드와 추론 스타일 워크로드 자체만으로는 어느 한쪽을 선호할 이유가 되지 않습니다.
어느 모델이든 api14를 통해 호출하는 방식은 동일합니다. 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, OpenAI chat completions 형태로 요청을 보내고, model 필드를 설정합니다. OpenAI 모델을 사용하려면 model을 "openai/gpt-oss-20b"로 설정합니다. Qwen 모델을 사용하려면 model을 "qwen/qwen3.7-flash"로 설정합니다. 기본적인 경우에는 요청에서 다른 무엇도 바꿀 필요가 없습니다. 같은 messages 배열, 같은 헤더, 같은 응답 파싱입니다. 한쪽만 나열하는 파라미터에 의존한다면 그 요청은 그쪽에 유지하세요. 지원되지 않는 파라미터를 보내는 것이 실제로 두 모델이 갈리는 유일한 지점이기 때문입니다.
다른 모델이 더 나은 경우도 여전히 있습니다. 이미 구조화된 출력과 폭넓은 샘플링 제어를 중심으로 구축했다면 Qwen3.7 Flash로 전환하는 것은 그것들을 포기하는 것을 의미하므로, 짧은 텍스트 작업에서도 gpt-oss-20b가 더 나은 선택으로 남습니다. 반대로 텍스트 프롬프트가 매우 크거나 파이프라인이 텍스트와 함께 스크린샷이나 클립을 수집한다면 gpt-oss-20b는 그러한 입력을 전혀 받을 수 없고, Qwen3.7 Flash가 둘 중 유일한 옵션입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/gpt-oss-20b"에서 "qwen/qwen3.7-flash"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/qwen3.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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