OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini mot Qwen: Qwen3.6 27B
En jämförelse sida vid sida av OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini (0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,65 kr)) och Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 US$ / 1M textdelar (≈ 15,58 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Qwen: Qwen3.6 27B | |
|---|---|---|
| Leverantör | OpenAI | Qwen |
| Indata | 0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,65 kr) | 1,58 US$ / 1M textdelar (≈ 15,58 kr) |
| Utdata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 69,23 kr) | 9,45 US$ / 1M textdelar (≈ 93,47 kr) |
| Cacheläsning | 0,11 US$ / 1M textdelar (≈ 1,04 kr) | - |
| Webbsökning | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 346,17 kr) | - |
| Kontextfönster | 400 000 | 262 144 |
| Max utdata | 128 000 | 65 536 |
| Indata | image, text | text, image, video |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 13 nov. 2025 | 27 apr. 2026 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini är 44% billigare på indata-tokens.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini är 26% billigare på utdata-tokens.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini läser 1.5× mer kontext (400 000 tokens).
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00438 US$ med OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini och 0,00630 US$ med Qwen: Qwen3.6 27B.
Mer i detalj
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini tillverkas av OpenAI och är en textutdatamodell inriktad på kodorienterat arbete. Qwen: Qwen3.6 27B tillverkas av Qwen och är också en textutdatamodell, med ett mindre parameteravtryck antytt av namnet. Båda tillhandahålls via api14 som OpenAI-kompatibla chattmodeller, så från ett klientintegrationsperspektiv beter de sig på samma sätt. Den största skillnaden vid en snabb blick är att OpenAI-modellen släpptes 2025-11-13, medan Qwen-modellen har ett leverantörsrelease-datum på 2026-04-27.
De två modellerna skiljer sig mest i kontextlängd och indatamodaliteter. GPT-5.1-Codex-Mini accepterar bild- och textindata och har ett kontextfönster på 400000 tokens, vilket är det större av de två. Qwen3.6 27B accepterar text-, bild- och videoindata, så den är den enda av paret som kan ta video direkt, men dess kontextfönster är 262144 tokens. Båda ger endast textutdata. När det gäller parametrar exponerar Qwen-modellen en bredare samplingsyta, inklusive temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs och stop, medan OpenAI-modellen exponerar resonemangskontroller som reasoning_effort och verbosity tillsammans med max_completion_tokens. Båda stöder tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed och include_reasoning, så ingen av dem har exklusivt lås på verktygsanrop eller strukturerad utdata.
För praktiskt val, välj GPT-5.1-Codex-Mini när jobbet involverar långa indata, stora kodförråd, långa dokument eller kontext över flera filer som drar nytta av det större fönstret, och när du vill använda reglagen reasoning_effort och verbosity för att styra hur mycket modellen tänker. Den är också billigare av de två både på indata och utdata, så den är den naturliga standarden för högvolym- eller kostnadskänsliga arbetsbelastningar. Välj Qwen3.6 27B när dina indata innehåller video, eller när du behöver finmaskig samplingskontroll som temperature, top_p, top_k, min_p, straff, logit_bias eller logprobs för uppgifter som klassificering, extrahering med begränsad avkodning, eller experiment där du vill inspektera sannolikheter på token-nivå. Om din pipeline endast är text och bild och ryms inom 262144 tokens kan vilken modell som helst göra jobbet, och de avgörande faktorerna blir pris och den specifika parameteruppsättning du är beroende av.
Att anropa någon av modellerna via api14 är samma förfrågningsform, eftersom gatewayen är OpenAI-kompatibel. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en chattavslutningsförfrågan med dina meddelanden, verktyg och andra parametrar, och ändrar endast modell-id-strängen. Använd "openai/gpt-5.1-codex-mini" för OpenAI-modellen och "qwen/qwen3.6-27b" för Qwen-modellen. Allt annat, inklusive autentisering, förfrågningsvägen och svarsformatet, förblir detsamma, så att byta mellan dem är en enradsändring och du kan A/B-testa dem bakom en konfigurationsflagga.
Det finns fortfarande fall där Qwen-modellen är det bättre valet även om OpenAI-modellen är billigare och har den större kontexten. Om dina indata innehåller video är Qwen3.6 27B den enda av de två som accepterar det. Om du förlitar dig på samplingsparametrar som GPT-5.1-Codex-Mini inte listar, som temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias eller logprobs, då är Qwen3.6 27B modellen som exponerar dem. I dessa situationer väger modalitets- eller parameterkravet tyngre än pris- och kontextfördelarna, och Qwen-modellen är det korrekta valet.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "openai/gpt-5.1-codex-mini" till "qwen/qwen3.6-27b", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4