
6つのVision APIモデルを実測:Gemini 2.5、GPT-4.1、Qwen3 VLの画像理解はどう選ぶべきか
Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-4.1 Mini、GPT-4.1 Nano、Qwen3 VL Flash、Qwen3 VL Plusの6つの画像理解APIを実測し、認識精度、レイテンシ、成功画像あたりのコスト、usage signal、失敗パターン、production routingの観点で比較します。
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Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-4.1 Mini、GPT-4.1 Nano、Qwen3 VL Flash、Qwen3 VL Plusの6つの画像理解APIを実測し、認識精度、レイテンシ、成功画像あたりのコスト、usage signal、失敗パターン、production routingの観点で比較します。

qwen3-vl-flash と qwen3-vl-plus を Vision API ワークロードで比較する実運用向けベンチマーク。実際の画像認識精度、latency、tail latency、成功画像あたりのコスト、usage signals、failure modes、production routing を整理します。

qwen3-vl-flash と gpt-4.1-nano を Vision API ワークロードで比較する実運用向けベンチマーク。実際の画像認識精度、latency、tail latency、成功画像あたりのコスト、usage signals、failure modes、production routing を整理します。

qwen3-vl-flash と gpt-4.1-mini を Vision API ワークロードで比較する実運用向けベンチマーク。実際の画像認識精度、latency、tail latency、成功画像あたりのコスト、usage signals、failure modes、production routing を整理します。

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