Mistral: Devstral 2 2512 contre Qwen: Qwen3.5-27B
Un comparatif côte à côte de Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 $US / 1M jetons (≈ 1,25 €)) et Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,82 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Mistral: Devstral 2 2512 | Qwen: Qwen3.5-27B | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Mistral | Qwen |
| Entrée | 1,40 $US / 1M jetons (≈ 1,25 €) | 0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,82 €) |
| Sortie | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,27 €) | 9,10 $US / 1M jetons (≈ 8,15 €) |
| Lecture du cache | 0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 262 144 | 262 144 |
| Sortie max. | 209 715 | 81 920 |
| Entrée | text, file | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 9 déc. 2025 | 25 févr. 2026 |
Principales différences
- Qwen: Qwen3.5-27B est 35% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Mistral: Devstral 2 2512 est 23% moins cher sur les tokens de sortie.
- Seul Qwen: Qwen3.5-27B prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00490 $US avec Mistral: Devstral 2 2512 et 0,00546 $US avec Qwen: Qwen3.5-27B.
En détail
Mistral : Devstral 2 2512 est créé par Mistral, et Qwen : Qwen3.5-27B est créé par Qwen. Les deux sont des modèles de génération de texte, ce qui signifie que les deux prennent une entrée et renvoient du texte, et les deux sont servis via api14 sous la même interface compatible OpenAI. Devstral 2 2512 a été publié par son fournisseur le 2025-12-09, tandis que Qwen3.5-27B porte une date de publication fournisseur du 2026-02-25, donc le modèle Qwen est le plus récent des deux.
Les deux modèles partagent une fenêtre de contexte de 262144 tokens, donc aucun n'a d'avantage sur ce point. Là où ils divergent, c'est dans les modalités d'entrée et les options de réglage. Devstral 2 2512 accepte les entrées texte et fichier, tandis que Qwen3.5-27B accepte les entrées texte, image et vidéo, ce qui fait du modèle Qwen celui à privilégier lorsque votre prompt inclut des médias visuels. Qwen3.5-27B expose aussi des contrôles de raisonnement (include_reasoning et reasoning) que Devstral 2 2512 ne liste pas, ainsi que logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k et repetition_penalty. Devstral 2 2512 liste un ensemble de paramètres plus restreint, mais les deux modèles prennent en charge tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty et presence_penalty, donc l'appel de fonctions et la sortie structurée fonctionnent des deux côtés.
Pour un développeur qui choisit entre les deux, la décision se résume généralement au type d'entrée et à la structure des coûts plutôt qu'au contexte brut. Si votre tâche est du travail de code ou de texte sur de gros fichiers, Devstral 2 2512 gère directement l'entrée fichier et est l'option la moins chère sur les tokens de sortie, ce qui compte lorsque le modèle écrit de longues réponses. Si votre tâche implique des images ou de la vidéo, ou si vous voulez des traces de raisonnement et des contrôles d'échantillonnage plus fins comme top_k, min_p ou logprobs, Qwen3.5-27B est le bon choix, et c'est l'option la moins chère sur les tokens d'entrée, ce qui compte lorsque vous envoyez de gros prompts. Lorsque les deux pourraient convenir, évaluez si votre trafic est dominé par l'entrée ou par la sortie, puisque les deux modèles sont moins chers sur des côtés opposés de cette répartition.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car la passerelle est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, vous envoyez votre requête habituelle de complétions de chat, et vous définissez le champ model sur "mistralai/devstral-2512" ou "qwen/qwen3.5-27b". Tout le reste dans le corps de la requête, y compris messages, tools et response_format, reste tel quel. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'id du modèle, donc vous pouvez comparer les deux sur votre propre charge de travail sans réécrire le code d'intégration.
Il y a des cas où le modèle que vous n'avez pas choisi reste le meilleur choix. Si vous avez besoin d'une sortie de raisonnement ou d'une entrée image et vidéo, Devstral 2 2512 ne peut pas servir cette requête, donc Qwen3.5-27B l'emporte quel que soit le prix. Si vous avez besoin d'une entrée fichier et que votre charge de travail est dominée par la sortie générée, Qwen3.5-27B est le choix le plus faible en coût, et Devstral 2 2512 est la valeur par défaut sensée. Consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour les tarifs actuels avant de vous engager, car le côté le moins cher dépend de votre ratio entrée-sortie.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "mistralai/devstral-2512" par "qwen/qwen3.5-27b" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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