Mistral: Devstral 2 2512 contra Z.ai: GLM 4.5V
Una comparativa lado a lado de Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,25 €)) y Z.ai: GLM 4.5V (2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €)) 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 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Proveedor | Mistral | Z.ai |
| Entrada | 1,40 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,25 €) | 2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €) |
| Salida | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) | 6,30 US$ / 1M fragmentos (≈ 5,61 €) |
| Lectura de caché | 0,14 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,12 €) | 0,39 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,34 €) |
| Ventana de contexto | 262.144 | 65.536 |
| Salida máxima | 209.715 | 16.384 |
| Entrada | text, file | text, image |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 9 dic 2025 | 11 ago 2025 |
Diferencias clave
- Mistral: Devstral 2 2512 es 33% más barato en tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 4.5V es 10% más barato en tokens de salida.
- Mistral: Devstral 2 2512 lee 4.0× más contexto (262.144 tokens).
- Solo Mistral: Devstral 2 2512 admite salida JSON estructurada.
- Solo Z.ai: GLM 4.5V 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 0,00525 US$ con Z.ai: GLM 4.5V.
En detalle
Mistral: Devstral 2 2512 está hecho por Mistral, y Z.ai: GLM 4.5V está hecho por Z.ai. Ambos figuran en api14 como modelos de texto, lo que significa que la respuesta final que recibes de cualquiera de los dos es texto. Devstral 2 2512 fue lanzado por su proveedor el 2025-12-09, mientras que GLM 4.5V fue lanzado el 2025-08-11. Provienen de proveedores distintos con prioridades de diseño diferentes, así que la elección entre ellos se trata principalmente de la forma de tu entrada y de cuánto contexto necesitas enviar.
La división más clara está en las modalidades de entrada y la longitud del contexto. Devstral 2 2512 acepta texto y archivos, y tiene una ventana de contexto de 262144 tokens. GLM 4.5V acepta texto e imágenes, con una ventana de contexto de 65536 tokens. Así que Devstral 2 2512 te da el contexto más grande por un margen amplio, lo cual importa cuando estás introduciendo documentos largos, archivos grandes o historial de conversación extendido. GLM 4.5V es al que debes recurrir cuando tu entrada incluye imágenes, ya que Devstral 2 2512 no lista entrada de imágenes. En cuanto a parámetros, Devstral 2 2512 admite salidas estructuradas, que GLM 4.5V no lista, mientras que GLM 4.5V admite reasoning e include_reasoning, que Devstral 2 2512 no lista. Ambos admiten tools y tool_choice, así que el llamado a funciones está disponible en cualquiera de los dos lados. GLM 4.5V también expone top_k y repetition_penalty, que Devstral 2 2512 no lista.
Para trabajo práctico, elige Devstral 2 2512 cuando la tarea sea intensiva en texto o archivos y el prompt sea largo: archivos de código grandes, repositorios con múltiples archivos, especificaciones largas, o cualquier cosa donde quieras que el modelo emita una forma JSON estricta mediante salidas estructuradas. Elige GLM 4.5V cuando la tarea involucre una imagen junto con texto, como leer una captura de pantalla, un diagrama o una página escaneada, o cuando quieras que el modelo exponga sus pasos de razonamiento. Si tu carga de trabajo es texto plano sin imágenes y cabe cómodamente dentro de 65536 tokens, ambos son viables, y los factores decisivos pasan a ser el precio y si necesitas salidas estructuradas o razonamiento. En cuanto al precio, Devstral 2 2512 es el más barato de los dos para entrada, mientras que GLM 4.5V es más barato para salida, así que la mejor oferta depende de tu relación entrada a salida. La tabla de precios en vivo en esta página tiene los números actuales.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu solicitud al endpoint de chat completions con tu clave de api14, y estableces el campo model al id que quieras. Para usar el modelo de Mistral, establece el model a "mistralai/devstral-2512". Para usar el modelo de Z.ai, establécelo a "z-ai/glm-4.5v". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud permanece igual: messages, temperature, max_tokens y el resto. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea al id del modelo, así que puedes compararlos con tu propio tráfico sin reescribir tu integración.
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 "z-ai/glm-4.5v": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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);
Más comparativas
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contra Tencent: Hy4