OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini kontra Qwen: Qwen3.6 27B
Porównanie OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini (0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,43 zł)) i Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 USD / 1M tokenów (≈ 6,17 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Qwen: Qwen3.6 27B | |
|---|---|---|
| Dostawca | OpenAI | Qwen |
| Wejście | 0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,43 zł) | 1,58 USD / 1M tokenów (≈ 6,17 zł) |
| Wyjście | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) | 9,45 USD / 1M tokenów (≈ 37,02 zł) |
| Odczyt z cache | 0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł) | - |
| Okno kontekstu | 400 000 | 262 144 |
| Maks. wyjście | 128 000 | 65 536 |
| Wejście | image, text | text, image, video |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 13 lis 2025 | 27 kwi 2026 |
Najważniejsze różnice
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini jest o 44% tańszy na tokenach wejściowych.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini jest o 26% tańszy na tokenach wyjściowych.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini przyjmuje 1.5× więcej kontekstu (400 000 tokenów).
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00438 USD z OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini i 0,00630 USD z Qwen: Qwen3.6 27B.
Szczegółowo
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini jest tworzony przez OpenAI i jest modelem generującym tekst, ukierunkowanym na pracę z kodem. Qwen: Qwen3.6 27B jest tworzony przez Qwen i również jest modelem generującym tekst, z mniejszym zapotrzebowaniem na parametry, co sugeruje jego nazwa. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu zgodne z OpenAI, więc z punktu widzenia integracji klienta działają w ten sam sposób. Główna różnica na pierwszy rzut oka polega na tym, że model OpenAI został wydany 2025-11-13, podczas gdy model Qwen ma datę wydania przez dostawcę 2026-04-27.
Oba modele różnią się najbardziej długością kontekstu i modalnościami wejściowymi. GPT-5.1-Codex-Mini przyjmuje dane wejściowe w postaci obrazu i tekstu oraz ma okno kontekstu wynoszące 400000 tokenów, które jest większe z tych dwóch. Qwen3.6 27B przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu i wideo, więc jako jedyny z tej pary może bezpośrednio przyjmować wideo, ale jego okno kontekstu wynosi 262144 tokeny. Oba generują wyłącznie tekst. Jeśli chodzi o parametry, model Qwen udostępnia szerszy zakres próbkowania, w tym temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs i stop, podczas gdy model OpenAI udostępnia mechanizmy sterowania rozumowaniem, takie jak reasoning_effort i verbosity, obok max_completion_tokens. Oba obsługują tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed i include_reasoning, więc żaden nie ma wyłączności na wywoływanie narzędzi ani ustrukturyzowane dane wyjściowe.
W praktycznym wyborze sięgnij po GPT-5.1-Codex-Mini, gdy zadanie obejmuje długie dane wejściowe, duże repozytoria, obszerne dokumenty lub kontekst wielu plików, który korzysta z większego okna, oraz gdy chcesz użyć pokręteł reasoning_effort i verbosity, aby dostroić, ile rozumowania wykonuje model. Jest także tańszy z tych dwóch zarówno na wejściu, jak i na wyjściu, więc jest naturalnym domyślnym wyborem dla obciążeń o dużym wolumenie lub wrażliwych na koszty. Sięgnij po Qwen3.6 27B, gdy dane wejściowe obejmują wideo lub gdy potrzebujesz precyzyjnej kontroli próbkowania, takiej jak temperature, top_p, top_k, min_p, kary, logit_bias lub logprobs, do zadań takich jak klasyfikacja, ekstrakcja z ograniczonym dekodowaniem albo eksperymenty, w których chcesz sprawdzać prawdopodobieństwa na poziomie tokenów. Jeśli Twój potok obejmuje tylko tekst i obraz oraz mieści się w 262144 tokenach, każde z tych modeli może wykonać zadanie, a czynnikami decydującymi stają się cena i konkretny zestaw parametrów, od którego zależą Twoje rozwiązania.
Wywołanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 ma ten sam kształt żądania, ponieważ brama jest zgodna z OpenAI. Kierujesz klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie ukończenia czatu ze swoimi wiadomościami, narzędziami i innymi parametrami, a zmieniasz tylko ciąg identyfikatora modelu. Użyj "openai/gpt-5.1-codex-mini" dla modelu OpenAI i "qwen/qwen3.6-27b" dla modelu Qwen. Wszystko inne, w tym uwierzytelnianie, ścieżka żądania i format odpowiedzi, pozostaje takie samo, więc przełączanie między nimi to zmiana jednej linii, a możesz je porównywać A/B za flagą konfiguracji.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "openai/gpt-5.1-codex-mini" na "qwen/qwen3.6-27b", 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/qwen3.6-27b",
"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