Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview kontra Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Porównanie Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,43 zł)) i Qwen2.5 Coder 32B Instruct (2,31 USD / 1M tokenów (≈ 9,05 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Qwen2.5 Coder 32B Instruct | |
|---|---|---|
| Dostawca | Qwen | |
| Wejście | 0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,43 zł) | 2,31 USD / 1M tokenów (≈ 9,05 zł) |
| Wyjście | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł) | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł) |
| Odczyt z cache | 0,09 USD / 1M tokenów (≈ 0,34 zł) | - |
| Zapis do cache | 0,29 USD / 1M tokenów (≈ 1,14 zł) | - |
| Rozumowanie | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł) | - |
| Audio na wejściu | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł) | - |
| Obraz | 0,000001 USD / obraz (≈ 0,00000343 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 191,98 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 32 768 |
| Maks. wyjście | 65 536 | 29 491 |
| Wejście | text, image, video, file, audio | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 3 mar 2026 | 11 lis 2024 |
Najważniejsze różnice
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview jest o 62% tańszy na tokenach wejściowych.
- Qwen2.5 Coder 32B Instruct jest o 33% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview przyjmuje 32.0× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Tylko Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00350 USD z Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview i 0,00406 USD z Qwen2.5 Coder 32B Instruct.
Szczegółowo
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview to model tekstowy od Google, wydany jako wersja zapoznawcza 2026-03-03. Qwen2.5 Coder 32B Instruct to model tekstowy od Qwen, wydany 2024-11-11. Oba są udostępniane na api14 w kategorii tekstowej, więc na poziomie powierzchniowym zajmują to samo miejsce w żądaniu: wysyłasz prompt, otrzymujesz tekst z powrotem. Różnice ujawniają się w tym, co każdy model akceptuje, ile może pomieścić naraz i które parametry żądania respektuje.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i modalności. Gemini 3.1 Flash Lite Preview ma okno kontekstowe wynoszące 1 048 576 tokenów, podczas gdy Qwen2.5 Coder 32B Instruct ma 32 768 tokenów, więc Gemini pomieści znacznie więcej w jednym wywołaniu. Gemini akceptuje również dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu, wideo, pliku i dźwięku, podczas gdy Qwen2.5 Coder 32B Instruct akceptuje wyłącznie tekst. Po stronie parametrów Gemini obsługuje tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort i include_reasoning, a Qwen2.5 Coder 32B Instruct nie. Qwen2.5 Coder 32B Instruct zamiast tego udostępnia frequency_penalty, logit_bias, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, stop i top_k, których Gemini nie wymienia. Oba akceptują max_tokens, temperature, top_p, seed i response_format.
Przy wyborze zadania decydującymi czynnikami są typ danych wejściowych, rozmiar kontekstu oraz to, czy potrzebujesz wywołań narzędzi lub ustrukturyzowanych danych wyjściowych. Jeśli Twoje żądanie zawiera obraz, wideo, plik lub dźwięk, albo jeśli prompt wraz z pobranym kontekstem przekracza około 32k tokenów, Gemini 3.1 Flash Lite Preview jest tym, który to przyjmie. To samo dotyczy sytuacji, gdy chcesz, aby model wywoływał narzędzia, generował ustrukturyzowane dane wyjściowe lub ujawniał wysiłek rozumowania. Qwen2.5 Coder 32B Instruct pasuje do pracy wyłącznie tekstowej, która mieści się w 32k tokenów, a jego dodatkowe mechanizmy kontroli próbkowania (frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias, stop) dają Ci dokładniejszą kontrolę nad powtarzaniem i zachowaniem przy zatrzymywaniu, gdy dostrajasz dane wyjściowe. Jeśli chodzi o cenę, Gemini jest tańszy po stronie danych wejściowych, a Qwen po stronie danych wyjściowych, więc bilans kosztów zmienia się wraz z Twoim stosunkiem danych wejściowych do wyjściowych; aktualna tabela cen na tej stronie zawiera bieżące liczby.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie uzupełnień czatu ze swoimi wiadomościami i ustawiasz pole model na "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" lub "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct". Nic innego w kształcie żądania nie musi się zmieniać w przypadku podstawowego wywołania tekstowego. Jeśli przełączysz się na Gemini, możesz dodać tools, tool_choice, structured_outputs, reasoning lub reasoning_effort; jeśli przełączysz się na Qwen, możesz dodać frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, logit_bias lub stop. Utrzymuj zestaw parametrów dopasowany do modelu, który wywołujesz, ponieważ każdy model akceptuje tylko parametry dla niego wymienione.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" na "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4