Mistral: Devstral 2 2512 vs. Qwen: Qwen3.5-27B
Ein direkter Vergleich von Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,25 €)) und Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,81 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Mistral: Devstral 2 2512 | Qwen: Qwen3.5-27B | |
|---|---|---|
| Anbieter | Mistral | Qwen |
| Eingabe | 1,40 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,25 €) | 0,91 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,81 €) |
| Ausgabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | 9,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 8,10 €) |
| Cache-Lesen | 0,14 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,12 €) | - |
| Kontextfenster | 262.144 | 262.144 |
| Max. Ausgabe | 209.715 | 81.920 |
| Eingabe | text, file | text, image, video |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 09.12.2025 | 25.02.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Qwen: Qwen3.5-27B ist bei Eingabe-Tokens 35% günstiger.
- Mistral: Devstral 2 2512 ist bei Ausgabe-Tokens 23% günstiger.
- Nur Qwen: Qwen3.5-27B unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Mistral: Devstral 2 2512 0,00490 $ und mit Qwen: Qwen3.5-27B 0,00546 $.
Im Detail
Mistral: Devstral 2 2512 wird von Mistral erstellt, und Qwen: Qwen3.5-27B wird von Qwen erstellt. Beide sind Textgenerierungsmodelle, das heißt beide nehmen Eingaben entgegen und geben Text zurück, und beide werden über api14 unter derselben OpenAI-kompatiblen Schnittstelle bereitgestellt. Devstral 2 2512 wurde von seinem Anbieter am 2025-12-09 veröffentlicht, während Qwen3.5-27B ein Anbieter-Veröffentlichungsdatum von 2026-02-25 trägt, sodass das Qwen-Modell das neuere der beiden ist.
Die beiden Modelle teilen sich ein Kontextfenster von 262144 Tokens, sodass keines dort einen Vorteil hat. Wo sie sich unterscheiden, sind die Eingabemodalitäten und die Tuning-Optionen. Devstral 2 2512 akzeptiert Text- und Dateieingabe, während Qwen3.5-27B Text-, Bild- und Videoeingabe akzeptiert, was das Qwen-Modell zur ersten Wahl macht, wenn Ihr Prompt visuelle Medien enthält. Qwen3.5-27B bietet außerdem Reasoning-Steuerungen (include_reasoning und reasoning), die Devstral 2 2512 nicht auflistet, zusammen mit logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k und repetition_penalty. Devstral 2 2512 listet einen kleineren Parametersatz auf, aber beide Modelle unterstützen tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty und presence_penalty, sodass Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgabe auf beiden Seiten funktionieren.
Für einen Entwickler, der zwischen ihnen wählt, läuft die Entscheidung meist auf den Eingabetyp und die Kostenstruktur hinaus statt auf den rohen Kontext. Wenn Ihre Aufgabe Code- oder Textarbeit über große Dateien ist, verarbeitet Devstral 2 2512 Dateieingabe direkt und ist die günstigere Option bei Ausgabe-Tokens, was zählt, wenn das Modell lange Antworten schreibt. Wenn Ihre Aufgabe Bilder oder Videos umfasst, oder Sie Reasoning-Spuren und feinere Sampling-Steuerungen wie top_k, min_p oder logprobs wünschen, ist Qwen3.5-27B die passende Wahl, und es ist die günstigere Option bei Eingabe-Tokens, was zählt, wenn Sie große Prompts senden. Wenn beide funktionieren könnten, wägen Sie ab, ob Ihr Datenverkehr eingabelastig oder ausgabelastig ist, da die beiden Modelle auf entgegengesetzten Seiten dieser Aufteilung günstiger sind.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil das Gateway OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihre übliche Chat-Completions-Anfrage und setzen das Feld model auf "mistralai/devstral-2512" oder "qwen/qwen3.5-27b". Alles andere im Anfrage-Body, einschließlich messages, tools und response_format, bleibt wie es ist. Zwischen den beiden zu wechseln ist eine einzeilige Änderung der Model-ID, sodass Sie beide gegen Ihre eigene Workload benchmarken können, ohne Integrationscode umzuschreiben.
Es gibt Fälle, in denen das Modell, das Sie nicht gewählt haben, immer noch die bessere Wahl ist. Wenn Sie Reasoning-Ausgabe oder Bild- und Videoeingabe benötigen, kann Devstral 2 2512 diese Anfrage nicht bedienen, sodass Qwen3.5-27B unabhängig vom Preis gewinnt. Wenn Sie Dateieingabe benötigen und Ihre Workload von generierter Ausgabe dominiert wird, ist Qwen3.5-27B die schwächere Wahl bei den Kosten, und Devstral 2 2512 ist der sinnvolle Standard. Prüfen Sie die Live-Preistabelle auf dieser Seite auf aktuelle Tarife, bevor Sie sich festlegen, da die günstigere Seite von Ihrem Eingabe-zu-Ausgabe-Verhältnis abhängt.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "mistralai/devstral-2512" auf "qwen/qwen3.5-27b", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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/qwen3.5-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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