Mistral: Devstral 2 2512 vs. Z.ai: GLM 4.5V
Ein direkter Vergleich von Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,25 €)) und Z.ai: GLM 4.5V (2,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,87 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Mistral: Devstral 2 2512 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Anbieter | Mistral | Z.ai |
| Eingabe | 1,40 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,25 €) | 2,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,87 €) |
| Ausgabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | 6,30 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 5,61 €) |
| Cache-Lesen | 0,14 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,12 €) | 0,39 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,34 €) |
| Kontextfenster | 262.144 | 65.536 |
| Max. Ausgabe | 209.715 | 16.384 |
| Eingabe | text, file | text, image |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 09.12.2025 | 11.08.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Mistral: Devstral 2 2512 ist bei Eingabe-Tokens 33% günstiger.
- Z.ai: GLM 4.5V ist bei Ausgabe-Tokens 10% günstiger.
- Mistral: Devstral 2 2512 liest 4.0× mehr Kontext (262.144 Tokens).
- Nur Mistral: Devstral 2 2512 unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Nur Z.ai: GLM 4.5V 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 Z.ai: GLM 4.5V 0,00525 $.
Im Detail
Mistral: Devstral 2 2512 wird von Mistral erstellt, und Z.ai: GLM 4.5V wird von Z.ai erstellt. Beide sind auf api14 als Textmodelle gelistet, was bedeutet, dass die endgültige Antwort, die Sie von einem der beiden erhalten, Text ist. Devstral 2 2512 wurde von seinem Anbieter am 2025-12-09 veröffentlicht, während GLM 4.5V am 2025-08-11 veröffentlicht wurde. Sie stammen von verschiedenen Anbietern mit unterschiedlichen Designprioritäten, daher geht es bei der Wahl zwischen ihnen hauptsächlich um die Form Ihrer Eingabe und darum, wie viel Kontext Sie senden müssen.
Die deutlichste Trennung liegt bei den Eingabemodalitäten und der Kontextlänge. Devstral 2 2512 akzeptiert Text und Dateien, und es hat ein Kontextfenster von 262144 Tokens. GLM 4.5V akzeptiert Text und Bilder, mit einem Kontextfenster von 65536 Tokens. Devstral 2 2512 bietet Ihnen also den deutlich größeren Kontext, was wichtig ist, wenn Sie lange Dokumente, große Dateien oder erweiterte Gesprächsverläufe einspeisen. GLM 4.5V ist die Wahl, wenn Ihre Eingabe Bilder enthält, da Devstral 2 2512 keine Bildeingabe auflistet. Bei den Parametern unterstützt Devstral 2 2512 strukturierte Ausgaben, was GLM 4.5V nicht auflistet, während GLM 4.5V reasoning und include_reasoning unterstützt, was Devstral 2 2512 nicht auflistet. Beide unterstützen tools und tool_choice, sodass Funktionsaufrufe auf beiden Seiten verfügbar sind. GLM 4.5V bietet außerdem top_k und repetition_penalty, die Devstral 2 2512 nicht auflistet.
Für die praktische Arbeit wählen Sie Devstral 2 2512, wenn die Aufgabe text- oder dateilastig ist und der Prompt lang ist: große Codedateien, Repositories mit mehreren Dateien, lange Spezifikationen oder alles, bei dem das Modell über strukturierte Ausgaben eine strikte JSON-Form ausgeben soll. Wählen Sie GLM 4.5V, wenn die Aufgabe ein Bild zusammen mit Text umfasst, etwa das Lesen eines Screenshots, eines Diagramms oder einer gescannten Seite, oder wenn Sie möchten, dass das Modell seine Argumentationsschritte offenlegt. Wenn Ihre Arbeitslast reiner Text ohne Bilder ist und bequem in 65536 Tokens passt, sind beide brauchbar, und die entscheidenden Faktoren werden der Preis und ob Sie strukturierte Ausgaben oder Argumentation benötigen. Beim Preis ist Devstral 2 2512 für die Eingabe das günstigere der beiden, während GLM 4.5V für die Ausgabe günstiger ist, sodass das bessere Angebot von Ihrem Verhältnis von Eingabe zu Ausgabe abhängt. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite enthält die aktuellen Zahlen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, da die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihre Anfrage mit Ihrem api14-Schlüssel an den chat completions-Endpunkt und setzen das Feld model auf die ID, die Sie möchten. Um das Modell von Mistral zu verwenden, setzen Sie model auf "mistralai/devstral-2512". Um das Modell von Z.ai zu verwenden, setzen Sie es auf "z-ai/glm-4.5v". Alles andere im Anfragetext bleibt gleich: messages, temperature, max_tokens und der Rest. Das Wechseln zwischen den beiden ist eine Änderung des model id in einer Zeile, sodass Sie sie mit Ihrem eigenen Traffic vergleichen können, ohne Ihre Integration neu zu schreiben.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "mistralai/devstral-2512" auf "z-ai/glm-4.5v", 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": "z-ai/glm-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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