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Perceptron Mk1 vs Qwen2.5 Coder 32B Instruct: precio de la API, contexto y funciones · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 contra Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Una comparativa lado a lado de Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) y Qwen2.5 Coder 32B Instruct (2,31 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,06 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Proveedor	Perceptron	Qwen
Entrada	0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)	2,31 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,06 €)
Salida	5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €)	3,50 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,12 €)
Ventana de contexto	32.768	32.768
Salida máxima	8192	29.491
Entrada	text, image, video	text
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	12 may 2026	11 nov 2024

Diferencias clave

Perceptron: Perceptron Mk1 es 77% más barato en tokens de entrada.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct es 33% más barato en tokens de salida.
Solo Perceptron: Perceptron Mk1 admite salida JSON estructurada.
Solo Perceptron: Perceptron Mk1 admite control del esfuerzo de razonamiento.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00315 US$ con Perceptron: Perceptron Mk1 y 0,00406 US$ con Qwen2.5 Coder 32B Instruct.

En detalle

Perceptron Mk1 es un modelo de texto de Perceptron, lanzado el 2026-05-12. Qwen2.5 Coder 32B Instruct es un modelo de texto de Qwen, lanzado el 2024-11-11. Ambos se sirven a través de api14 dentro de la categoría text, y ambos aceptan prompts de texto y devuelven salida de texto, así que a nivel de la forma básica de solicitud y respuesta son intercambiables.

Los dos difieren en lo que aceptan y lo que exponen. Perceptron Mk1 acepta entrada de imagen y video junto con texto, mientras que Qwen2.5 Coder 32B Instruct acepta solo texto. Ambos indican una longitud de contexto de 32768 tokens, así que no hay una diferencia significativa en cuánto puedes enviar en una sola llamada. Perceptron Mk1 es el único de los dos que admite salidas estructuradas y el único que admite razonamiento, y su lista de parámetros incluye include_reasoning y reasoning. Qwen2.5 Coder 32B Instruct, en cambio, expone un conjunto más amplio de controles de muestreo y formato, incluidos logit_bias, min_p, repetition_penalty, response_format, seed y stop. Ninguno de los dos modelos figura como compatible con tools.

Para un desarrollador que elige entre ellos, el factor decisivo suele ser la entrada. Si tu tarea implica capturas de pantalla, diagramas, fotogramas de un video o cualquier otro material visual que el modelo necesite leer, Perceptron Mk1 es el que puede aceptarlo, y además puede devolver salida estructurada y exponer razonamiento, lo que se adapta a extracción, clasificación y análisis de varios pasos donde quieres que se muestre el pensamiento intermedio. Si tu tarea es puramente textual y sobre todo si es código, Qwen2.5 Coder 32B Instruct te da un control más fino sobre la generación mediante seed, stop, logit_bias y repetition_penalty, lo que importa cuando necesitas salida reproducible o estrictamente restringida. En cuanto al costo, Perceptron Mk1 es más barato en entrada y Qwen2.5 Coder 32B Instruct es más barato en salida, así que el mejor valor depende de si tu carga de trabajo es intensiva en entrada o en salida. Consulta la tabla de precios en vivo para 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. Envías una solicitud de chat completions al mismo endpoint con la misma autenticación, y lo único que cambia es el id del modelo. Usa perceptron/perceptron-mk1 para Perceptron Mk1 y qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct para Qwen2.5 Coder 32B Instruct. Todo lo demás en tu cuerpo de solicitud, como messages, temperature y max_tokens, se queda donde está, aunque los parámetros que un modelo no incluye no se aplicarán a él. Esto hace que cambiar entre los dos sea un cambio de una línea, así que puedes enrutar diferentes solicitudes a diferentes modelos sin reescribir tu cliente.

Todavía hay casos en los que el otro modelo es la mejor opción. Si necesitas salidas estructuradas o razonamiento, Qwen2.5 Coder 32B Instruct no los ofrece, así que Perceptron Mk1 es la única opción. Si necesitas seed, stop, logit_bias o repetition_penalty, Perceptron Mk1 no los incluye, así que Qwen2.5 Coder 32B Instruct es el que debes llamar. Y si tu salida es larga y estás pagando por ella, el precio del lado de la salida favorece a Qwen2.5 Coder 32B Instruct, mientras que el trabajo intensivo en entrada favorece a Perceptron Mk1.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "perceptron/perceptron-mk1" a "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Perceptron: Perceptron Mk1 →Detalles y entorno de pruebas de Qwen2.5 Coder 32B Instruct →

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/qwen-2.5-coder-32b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 contra Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

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