Qwen-Omni Turbo vs GPT-Realtime-2.1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen-Omni Turbo de Alibaba et GPT-Realtime-2.1 de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Qwen-Omni Turbo propose une fenêtre de contexte de 32.8K tokens au tarif de $0.30/$1.20 par million de tokens, tandis que GPT-Realtime-2.1 offre 128K tokens de contexte à $32.00/$64.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Qwen-Omni Turbo
Modèle Audio et Vocal NatifQwen-Omni Turbo de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 33K, une vitesse de 90 tokens/s, un indice d’intelligence d
$0.30 / 1M
$1.20 / 1M
32.8K tokens
N/A
GPT-Realtime-2.1
Modèle Audio et Vocal NatifGPT-Realtime-2.1 de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 90 tokens/s, un indice d’intelligence
$32.00 / 1M
$64.00 / 1M
128K tokens
62%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Qwen-Omni Turbo is 70.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-Realtime-2.1 has a larger context window (128K vs 33K tokens).
- GPT-Realtime-2.1 is faster at 90 tok/s vs 90 tok/s.
| Caractéristique | Qwen-Omni Turbo | GPT-Realtime-2.1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 74 | 65 |
Provider | Alibaba | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.30 / 1M | $32.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $64.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.20 / 1M | $15.04 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 62% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 70% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $3.20 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen-Omni Turbo · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 33K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 69% · Arena Elo 1235)
- Débit rapide de 90 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 380 ms
- Tarification API optimisée ($0.3/$1.2 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
GPT-Realtime-2.1 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 70%)
- Débit rapide de 90 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 320 ms
- Tarification API optimisée ($32/$64 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen-Omni Turbo | GPT-Realtime-2.1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $6.66 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 26K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 14K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Qwen-Omni Turbo | GPT-Realtime-2.1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-omni-turbo-instruct | gpt-realtime-2-1 |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-01 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | November 2024 | February 2026 |
| Architecture | End-to-End Omni-Modal Multimodal Transformer | Real-time speech-to-speech multimodal transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.3/1M in) across full 33K window | Flat rate ($32/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Automatic prefix caching at $3.2/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Alibaba Production Safety & Alignment Verified | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision, audio | audio, text |
| Output Modalities | text, audio | audio, text |
Qwen-Omni Turbo vs GPT-Realtime-2.1: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen-Omni Turbo or GPT-Realtime-2.1?
Qwen-Omni Turbo is more intelligent. It scores 74 compared with 65 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Qwen-Omni Turbo is cheaper at $0.20 per 1M tokens blended, compared with $15.04 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-Realtime-2.1 has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.38s.
Which model has a larger context window?
GPT-Realtime-2.1 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.
Verdict
Qwen-Omni Turbo (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-Realtime-2.1 (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Qwen-Omni Turbo domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Qwen-Omni Turbo assure un débit supérieur et Qwen-Omni Turbo offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Qwen-Omni Turbo ou GPT-Realtime-2.1 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen-Omni Turbo prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Qwen-Omni Turbo et GPT-Realtime-2.1 ?+
Qwen-Omni Turbo est facturé $0.30 / $1.20 par million de tokens (entrée/sortie) contre $32.00 / $64.00 pour GPT-Realtime-2.1. En coût pondéré, Qwen-Omni Turbo est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Qwen-Omni Turbo prend en charge 32.8K tokens contre 128K tokens pour GPT-Realtime-2.1. Côté vitesse de génération, Qwen-Omni Turbo est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Alibaba et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).