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Devstral 2 2512 vs Qwen3.5-27B: precio de la API, contexto y funciones · api14

Mistral: Devstral 2 2512 contra Qwen: Qwen3.5-27B

Una comparativa lado a lado de Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,25 €)) y Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,82 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Mistral: Devstral 2 2512	Qwen: Qwen3.5-27B
Proveedor	Mistral	Qwen
Entrada	1,40 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,25 €)	0,91 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,82 €)
Salida	7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,27 €)	9,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 8,15 €)
Lectura de caché	0,14 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €)	-
Ventana de contexto	262.144	262.144
Salida máxima	209.715	81.920
Entrada	text, file	text, image, video
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	9 dic 2025	25 feb 2026

Diferencias clave

Qwen: Qwen3.5-27B es 35% más barato en tokens de entrada.
Mistral: Devstral 2 2512 es 23% más barato en tokens de salida.
Solo Qwen: Qwen3.5-27B admite control del esfuerzo de razonamiento.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00490 US$ con Mistral: Devstral 2 2512 y 0,00546 US$ con Qwen: Qwen3.5-27B.

En detalle

Mistral: Devstral 2 2512 es creado por Mistral, y Qwen: Qwen3.5-27B es creado por Qwen. Ambos son modelos de generación de texto, lo que significa que ambos reciben entrada y devuelven texto, y ambos se sirven a través de api14 bajo la misma interfaz compatible con OpenAI. Devstral 2 2512 fue lanzado por su proveedor el 2025-12-09, mientras que Qwen3.5-27B tiene una fecha de lanzamiento del proveedor del 2026-02-25, por lo que el modelo Qwen es el más nuevo de los dos.

Los dos modelos comparten una ventana de contexto de 262144 tokens, por lo que ninguno tiene ventaja ahí. Donde divergen es en las modalidades de entrada y las opciones de ajuste. Devstral 2 2512 acepta entrada de texto y archivos, mientras que Qwen3.5-27B acepta entrada de texto, imagen y video, lo que hace que el modelo Qwen sea el indicado cuando tu prompt incluye medios visuales. Qwen3.5-27B también expone controles de razonamiento (include_reasoning y reasoning) que Devstral 2 2512 no lista, junto con logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k y repetition_penalty. Devstral 2 2512 lista un conjunto de parámetros más pequeño, pero ambos modelos admiten tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty y presence_penalty, por lo que el llamado a funciones y la salida estructurada funcionan en cualquiera de los dos.

Para un desarrollador que elige entre ellos, la decisión generalmente se reduce al tipo de entrada y la forma del costo en lugar del contexto bruto. Si tu tarea es trabajo de código o texto sobre archivos grandes, Devstral 2 2512 maneja la entrada de archivos directamente y es la opción más barata en tokens de salida, lo que importa cuando el modelo escribe respuestas largas. Si tu tarea involucra imágenes o video, o quieres trazas de razonamiento y controles de muestreo más finos como top_k, min_p o logprobs, Qwen3.5-27B es el adecuado, y es la opción más barata en tokens de entrada, lo que importa cuando envías prompts grandes. Cuando ambos podrían funcionar, evalúa si tu tráfico es intensivo en entrada o en salida, ya que los dos modelos son más baratos en lados opuestos de esa división.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la puerta de enlace es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu solicitud habitual de chat completions, y estableces el campo model a "mistralai/devstral-2512" o "qwen/qwen3.5-27b". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, incluidos messages, tools y response_format, permanece como está. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo, por lo que puedes comparar ambos con tu propia carga de trabajo sin reescribir el código de integración.

Hay casos en los que el modelo que no elegiste sigue siendo la mejor opción. Si necesitas salida de razonamiento o entrada de imagen y video, Devstral 2 2512 no puede atender esa solicitud, por lo que Qwen3.5-27B gana independientemente del precio. Si necesitas entrada de archivos y tu carga de trabajo está dominada por salida generada, Qwen3.5-27B es la opción más débil en costo, y Devstral 2 2512 es el valor predeterminado sensato. Consulta la tabla de precios en vivo en esta página para conocer las tarifas actuales antes de comprometerte, ya que el lado más barato depende de tu relación entrada-salida.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "mistralai/devstral-2512" a "qwen/qwen3.5-27b": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Mistral: Devstral 2 2512 →Detalles y entorno de pruebas de Qwen: Qwen3.5-27B →

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);

Mistral: Devstral 2 2512 contra Qwen: Qwen3.5-27B

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

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