Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview tegen Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Een vergelijking naast elkaar van Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78)) en Qwen2.5 Coder 32B Instruct (US$ 2,31 / 1M tekstdelen (≈ € 2,07)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Qwen | |
| Invoer | US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78) | US$ 2,31 / 1M tekstdelen (≈ € 2,07) |
| Uitvoer | US$ 5,25 / 1M tekstdelen (≈ € 4,70) | US$ 3,50 / 1M tekstdelen (≈ € 3,14) |
| Cache lezen | US$ 0,09 / 1M tekstdelen (≈ € 0,08) | - |
| Cache schrijven | US$ 0,29 / 1M tekstdelen (≈ € 0,26) | - |
| Redeneren | US$ 5,25 / 1M tekstdelen (≈ € 4,70) | - |
| Audio-invoer | US$ 1,75 / 1M tekstdelen (≈ € 1,57) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000001 / afbeelding (≈ € 0,000000784) | - |
| Webzoeken | US$ 49,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 43,91) | - |
| Contextvenster | 1.048.576 | 32.768 |
| Maximale output | 65.536 | 29.491 |
| Invoer | text, image, video, file, audio | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 3 mrt 2026 | 11 nov 2024 |
Belangrijkste verschillen
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview is 62% goedkoper op inputtokens.
- Qwen2.5 Coder 32B Instruct is 33% goedkoper op outputtokens.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview leest 32.0× meer context (1.048.576 tokens).
- Alleen Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Alleen Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00350 met Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview en US$ 0,00406 met Qwen2.5 Coder 32B Instruct.
In detail
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview is een tekstmodel van Google, uitgebracht als preview op 2026-03-03. Qwen2.5 Coder 32B Instruct is een tekstmodel van Qwen, uitgebracht op 2024-11-11. Beide worden aangeboden op api14 onder de categorie tekst, dus op het eerste gezicht bezetten ze dezelfde plek in een verzoek: je stuurt een prompt en krijgt tekst terug. De verschillen komen naar voren in wat elk model accepteert, hoeveel het tegelijk kan bevatten en welke verzoekparameters het respecteert.
De duidelijkste splitsing is context en modaliteit. Gemini 3.1 Flash Lite Preview heeft een contextvenster van 1.048.576 tokens, terwijl Qwen2.5 Coder 32B Instruct er 32.768 heeft, dus Gemini bevat veel meer in één aanroep. Gemini accepteert ook tekst, afbeelding, video, bestand en audio als invoer, terwijl Qwen2.5 Coder 32B Instruct alleen tekst accepteert. Aan de parameterkant ondersteunt Gemini tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort en include_reasoning, en Qwen2.5 Coder 32B Instruct doet dat niet. Qwen2.5 Coder 32B Instruct biedt in plaats daarvan frequency_penalty, logit_bias, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop en top_k, die Gemini niet vermeldt. Beide accepteren max_tokens, temperature, top_p, seed en response_format.
Voor taakselectie zijn de beslissende factoren het invoertype, de contextgrootte en of je tool calls of gestructureerde uitvoer nodig hebt. Als je verzoek een afbeelding, een video, een bestand of audio bevat, of als de prompt plus opgehaalde context grofweg boven de 32k tokens uitkomt, is Gemini 3.1 Flash Lite Preview degene die het aankan. Hetzelfde geldt als je wilt dat het model tools aanroept, gestructureerde uitvoer produceert of reasoning effort blootlegt. Qwen2.5 Coder 32B Instruct past bij tekst-only werk dat binnen 32k tokens blijft, en de extra sampling-besturingen (frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias, stop) geven je fijnere controle over herhaling en stopgedrag wanneer je de uitvoer afstemt. Qua prijs is Gemini de goedkopere invoerkant en Qwen de goedkopere uitvoerkant, dus de kostenbalans verschuift met je verhouding tussen invoer en uitvoer; de live prijstabel op deze pagina bevat de actuele cijfers.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt een chat completions-verzoek met je messages en zet het model-veld op "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" of "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct". Verder hoeft er niets aan de vorm van het verzoek te veranderen voor een basistekstaanroep. Als je overstapt op Gemini, kun je tools, tool_choice, structured_outputs, reasoning of reasoning_effort toevoegen; als je overstapt op Qwen, kun je frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias of stop toevoegen. Houd de parameterset afgestemd op het model dat je aanroept, aangezien elk model alleen de parameters accepteert die ervoor worden vermeld.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" naar "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct", prompts, streaming en tools blijven werken.
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-coder-32b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4