inclusionAI: Ling 3.1 Flash karşı Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
inclusionAI: Ling 3.1 Flash ($0,26 / 1M token (≈ ₺13,15)) ve Qwen: Qwen2.5 7B Instruct ($0,35 / 1M token (≈ ₺17,53)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Qwen: Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | inclusionAI | Qwen |
| Girdi | $0,26 / 1M token (≈ ₺13,15) | $0,35 / 1M token (≈ ₺17,53) |
| Çıktı | $0,79 / 1M token (≈ ₺39,44) | $0,70 / 1M token (≈ ₺35,05) |
| Önbellek okuma | $0,05 / 1M token (≈ ₺2,63) | - |
| Bağlam penceresi | 1.000.000 | 32.768 |
| Maks. çıktı | 262.144 | 29.491 |
| Girdi | text | text |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 2 Eki 2026 | 16 Eki 2024 |
Temel farklar
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash girdi tokenlarında 25% daha ucuz.
- Qwen: Qwen2.5 7B Instruct çıktı tokenlarında 11% daha ucuz.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash 30.5× daha fazla bağlam okur (1.000.000 token).
- akıl yürütme düzeyi kontrolü özelliğini yalnızca inclusionAI: Ling 3.1 Flash destekler.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek inclusionAI: Ling 3.1 Flash ile $0,000656, Qwen: Qwen2.5 7B Instruct ile $0,000700 tutar.
Ayrıntılı bakış
inclusionAI: Ling 3.1 Flash, inclusionAI tarafından 2026-10-02 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Qwen: Qwen2.5 7B Instruct, Qwen tarafından 2024-10-16 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Her ikisi de api14 üzerinden metin kategorisinde sohbet modeli olarak sunulur, dolayısıyla temel kullanım düzeyinde yığınınızda aynı yeri kaplarlar: mesaj gönderirsiniz, metin alırsınız. Yönlendirme kararı için önemli olan farklar bağlam boyutu, her birinin sunduğu parametre yüzeyi ve fiyat yönüdür.
En net ayrım bağlamdır. Ling 3.1 Flash 1.000.000 tokene kadar kabul eder, Qwen2.5 7B Instruct ise 32.768. Bu büyük bir farktır ve tek bir isteğe neler koyabileceğinizi değiştirir: tüm depolar, uzun belge kümeleri veya genişletilmiş konuşma geçmişleri Ling 3.1 Flash içine sığar, ancak Qwen2.5 7B Instruct üzerinde parçalama veya geri getirme gerektirir. Her iki model de metin girişi ve metin çıkışıdır, dolayısıyla hiçbiri görüntü veya ses işleme eklemez. Parametrelerde Ling 3.1 Flash reasoning ve include_reasoning destekler, Qwen2.5 7B Instruct desteklemez, dolayısıyla adım adım içsel akıl yürütme yalnızca Ling tarafında mevcuttur. Her ikisi de tools ve tool_choice destekler ve her ikisi de structured_outputs ve response_format destekler, dolayısıyla işlev çağrısı ve şema kısıtlı çıktı her iki şekilde de kullanılabilir. Ling 3.1 Flash ayrıca logit_bias, logprobs ve top_logprobs sunar, Qwen2.5 7B Instruct sunmaz, bu da token düzeyinde olasılıkları inceliyorsanız önemlidir. Fiyatta Ling 3.1 Flash giriş için ikisinin arasında daha ucuz olanıdır, Qwen2.5 7B Instruct ise çıkış için ikisinin arasında daha ucuz olanıdır.
Görev seçimi için göndermeniz gereken girdiden başlayın. İstemınız büyük bir külliyat, uzun bir transkript veya yalnızca sığdırmak için geri getirme katmanı gerektirecek herhangi bir şeyse, bağlam penceresi nedeniyle Ling 3.1 Flash doğal seçimdir ve akıl yürütme desteği, modelin ara adımlardan geçmesinin faydalı olduğu çok adımlı problemlerde yardımcı olur. İş yükünüz kısa istemler ve uzun üretilen yanıtlardan oluşuyorsa fiyatın çıkış tarafı daha önemlidir ve Qwen2.5 7B Instruct orada daha ucuz seçenektir. Qwen2.5 7B Instruct ayrıca 32.768 token penceresinin bolca yettiği ve akıl yürütme izlerine veya token düzeyinde log olasılıklarına ihtiyaç duymadığınız basit talimat takibi, çıkarım, sınıflandırma ve kısa biçimli üretim için makul bir varsayılan seçenektir. Hiçbir model modallık nedeniyle tek bir kullanım durumuyla sınırlı değildir, çünkü her ikisi de yalnızca metindir, dolayısıyla karar bağlam, akıl yürütme ve trafiğinizde token faturasının hangi tarafının baskın olduğuna bağlıdır.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü API OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirirsiniz, messages dizinizle standart bir sohbet tamamlama isteği gönderirsiniz ve model alanını ayarlarsınız. İkisi arasındaki tek değişiklik bu dizedir: Ling 3.1 Flash için inclusionai/ling-3.1-flash ve Qwen2.5 7B Instruct için qwen/qwen-2.5-7b-instruct kullanın. Mevcut OpenAI SDK kodunuz, mesaj biçiminiz ve yanıt ayrıştırmanız olduğu gibi kalır. Araçlar, yapılandırılmış çıktılar veya örnekleme parametreleri kullanıyorsanız, bunları her zamanki gibi istek gövdesinde iletin, reasoning, logit_bias ve logprobs öğelerinin yalnızca Ling modeli için geçerli olduğunu unutmayın. Model kimliği tek anahtar olduğu için, iki istemci uygulaması bakımı yapmadan her ikisini tek bir arayüzün arkasında tutup istek başına yönlendirebilir veya birini diğeri için yedek olarak çalıştırabilirsiniz.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "inclusionai/ling-3.1-flash" yerine "qwen/qwen-2.5-7b-instruct" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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-2.5-7b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Diğer karşılaştırmalar
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha karşı Tencent: Hy4