Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview kontra Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
Porównanie Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,44 zł)) i Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct (2,80 USD / 1M tokenów (≈ 11,02 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 | Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct | |
|---|---|---|
| Dostawca | Qwen | |
| Wejście | 0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,44 zł) | 2,80 USD / 1M tokenów (≈ 11,02 zł) |
| Wyjście | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,67 zł) | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,78 zł) |
| Odczyt z cache | 0,09 USD / 1M tokenów (≈ 0,34 zł) | 1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,51 zł) |
| Zapis do cache | 0,29 USD / 1M tokenów (≈ 1,15 zł) | - |
| Rozumowanie | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,67 zł) | - |
| Audio na wejściu | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,89 zł) | - |
| Obraz | 0,000001 USD / obraz (≈ 0,00000344 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 192,91 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 128 000 |
| Maks. wyjście | 65 536 | 115 200 |
| Wejście | text, image, video, file, audio | text, image |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 3 mar 2026 | 1 lut 2025 |
Najważniejsze różnice
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview jest o 69% tańszy na tokenach wejściowych.
- Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct jest o 33% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview przyjmuje 8.2× 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 sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00350 USD z Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview i 0,00455 USD z Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct.
Szczegółowo
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview to model Google, wymieniony w kategorii tekst, który po raz pierwszy pojawił się u dostawcy 2026-03-03. Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct pochodzi od Qwen, również należy do kategorii tekst i ma datę wydania przez dostawcę 2025-02-01. Oba są udostępniane przez api14 jako modele wyjścia tekstowego, więc wybór między nimi sprowadza się do tego, jak każdy z nich obsługuje dane wejściowe i ile daje ci miejsca.
Największa różnica dotyczy kontekstu i modalności wejściowych. Gemini 3.1 Flash Lite Preview przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu, wideo, pliku i dźwięku oraz oferuje okno kontekstu o rozmiarze 1,048,576 tokenów, które jest większe z tych dwóch. Qwen2.5 VL 72B Instruct przyjmuje tylko tekst i obraz, z oknem kontekstu o rozmiarze 128,000 tokenów. Gemini 3.1 Flash Lite Preview jest także jedynym z tej pary, który udostępnia wywoływanie narzędzi i kontrolę rozumowania, ponieważ jego lista parametrów obejmuje tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort i include_reasoning. W przypadku danych wyjściowych strukturalnych oba nie różnią się w istotny sposób i oba pozwalają ustawić response_format, temperature, top_p, max_tokens i seed. Qwen2.5 VL 72B Instruct zamiast tego daje szerszy zestaw pokręteł próbkowania i inspekcji, w tym frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, top_k i stop. Jeśli chodzi o cenę, Gemini 3.1 Flash Lite Preview jest tańszą opcją dla danych wejściowych, a Qwen2.5 VL 72B Instruct jest tańszą opcją dla danych wyjściowych.
W praktycznej pracy sięgnij po Gemini 3.1 Flash Lite Preview, gdy zadanie obejmuje długie dokumenty, duże bazy kodu lub multimedia, ponieważ może przyjmować wideo, dźwięk i pliki obok tekstu oraz ma znacznie więcej kontekstu do wykorzystania. To także wybór, gdy potrzebujesz, aby model wywoływał narzędzia, albo gdy chcesz włączyć rozumowanie i dostroić, ile go otrzymujesz. Wybierz Qwen2.5 VL 72B Instruct, gdy twoje dane wejściowe to tekst plus obrazy, a 128,000 tokenów wystarcza, oraz gdy zależy ci na koszcie danych wyjściowych lub chcesz mieć dokładniejszą kontrolę nad próbkowaniem poprzez kary, top_k, logit_bias i dane wyjściowe prawdopodobieństw logarytmicznych. Jeśli twoje obciążenie pracą to głównie rozumienie obrazu z krótkimi podpowiedziami i pilnujesz wydatków na generowanie, Qwen2.5 VL 72B Instruct pozostaje lepszym dopasowaniem, nawet jeśli Gemini 3.1 Flash Lite Preview jest tańszy na danych wejściowych.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na ten sam punkt końcowy, wysyłasz to samo ciało żądania w stylu uzupełnień czatu i zmieniasz tylko identyfikator modelu. Użyj google/gemini-3.1-flash-lite-preview dla modelu Google i qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct dla modelu Qwen. Wszystko inne, twoje wiadomości, twoje obrazy, twoje parametry, pozostaje w tym samym kształcie, więc przełączanie między nimi to zmiana jednej linii i możesz porównywać wyniki na własnych danych bez przepisywania kodu integracji.
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/qwen2.5-vl-72b-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/qwen2.5-vl-72b-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