OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini tegen Qwen: Qwen3.6 27B
Een vergelijking naast elkaar van OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini (US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78)) en Qwen: Qwen3.6 27B (US$ 1,58 / 1M tekstdelen (≈ € 1,41)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Qwen: Qwen3.6 27B | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | Qwen |
| Invoer | US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78) | US$ 1,58 / 1M tekstdelen (≈ € 1,41) |
| Uitvoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,27) | US$ 9,45 / 1M tekstdelen (≈ € 8,47) |
| Cache lezen | US$ 0,11 / 1M tekstdelen (≈ € 0,09) | - |
| Webzoeken | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,36) | - |
| Contextvenster | 400.000 | 262.144 |
| Maximale output | 128.000 | 65.536 |
| Invoer | image, text | text, image, video |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 13 nov 2025 | 27 apr 2026 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini is 44% goedkoper op inputtokens.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini is 26% goedkoper op outputtokens.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini leest 1.5× meer context (400.000 tokens).
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00438 met OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini en US$ 0,00630 met Qwen: Qwen3.6 27B.
In detail
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini is gemaakt door OpenAI en is een tekstuitvoermodel gericht op codegericht werk. Qwen: Qwen3.6 27B is gemaakt door Qwen en is ook een tekstuitvoermodel, met een kleinere parameteromvang die door de naam wordt gesuggereerd. Beide worden via api14 aangeboden als OpenAI-compatibele chatmodellen, dus vanuit het oogpunt van clientintegratie gedragen ze zich hetzelfde. Het belangrijkste verschil in één oogopslag is dat het OpenAI-model is uitgebracht op 2025-11-13, terwijl het Qwen-model een provider-releasedatum heeft van 2026-04-27.
De twee modellen verschillen het meest in contextlengte en invoermodaliteiten. GPT-5.1-Codex-Mini accepteert beeld- en tekstinvoer en heeft een contextvenster van 400000 tokens, wat het grootste van de twee is. Qwen3.6 27B accepteert tekst-, beeld- en video-invoer, dus het is het enige van het paar dat direct video kan verwerken, maar het contextvenster is 262144 tokens. Beide geven alleen tekst uit. Qua parameters biedt het Qwen-model een breder sampling-oppervlak, waaronder temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs en stop, terwijl het OpenAI-model reasoning-besturingen biedt zoals reasoning_effort en verbosity naast max_completion_tokens. Beide ondersteunen tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed en include_reasoning, dus geen van beide heeft een exclusieve claim op tool calling of gestructureerde uitvoer.
Voor praktische selectie kies je GPT-5.1-Codex-Mini wanneer de taak lange invoer, grote repositories, lange documenten of context over meerdere bestanden betreft die baat heeft bij het grotere venster, en wanneer je de knoppen voor reasoning effort en verbosity wilt gebruiken om af te stemmen hoeveel denkwerk het model doet. Het is ook het goedkoopste van de twee voor zowel invoer als uitvoer, dus het is de natuurlijke standaard voor workloads met hoog volume of kosten gevoeligheid. Kies Qwen3.6 27B wanneer je invoer video bevat, of wanneer je fijnmazige sampling-controle nodig hebt zoals temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, logit_bias of logprobs voor taken zoals classificatie, extractie met beperkte decoding, of experimenten waarbij je waarschijnlijkheden op tokenniveau wilt inspecteren. Als je pipeline alleen tekst en beeld is en binnen 262144 tokens past, kan elk model de taak doen, en worden prijs en de specifieke parameterset waarvan je afhankelijk bent de beslissende factoren.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 heeft dezelfde request-vorm, omdat de gateway OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt een chat completions-request met je messages, tools en andere parameters, en wijzigt alleen de model-id-string. Gebruik "openai/gpt-5.1-codex-mini" voor het OpenAI-model en "qwen/qwen3.6-27b" voor het Qwen-model. Al het andere, waaronder authenticatie, het request-pad en het response-formaat, blijft hetzelfde, dus wisselen tussen hen is een wijziging van één regel en je kunt ze A/B testen achter een config-flag.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "openai/gpt-5.1-codex-mini" naar "qwen/qwen3.6-27b", 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/qwen3.6-27b",
"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