Mistral: Devstral 2 2512 contre Z.ai: GLM 4.5V
Un comparatif côte à côte de Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 $US / 1M jetons (≈ 1,25 €)) et Z.ai: GLM 4.5V (2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €)) 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 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Mistral | Z.ai |
| Entrée | 1,40 $US / 1M jetons (≈ 1,25 €) | 2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €) |
| Sortie | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | 6,30 $US / 1M jetons (≈ 5,61 €) |
| Lecture du cache | 0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,12 €) | 0,39 $US / 1M jetons (≈ 0,34 €) |
| Fenêtre de contexte | 262 144 | 65 536 |
| Sortie max. | 209 715 | 16 384 |
| Entrée | text, file | text, image |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 9 déc. 2025 | 11 août 2025 |
Principales différences
- Mistral: Devstral 2 2512 est 33% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Z.ai: GLM 4.5V est 10% moins cher sur les tokens de sortie.
- Mistral: Devstral 2 2512 lit 4.0× plus de contexte (262 144 tokens).
- Seul Mistral: Devstral 2 2512 prend en charge la sortie JSON structurée.
- Seul Z.ai: GLM 4.5V 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 0,00525 $US avec Z.ai: GLM 4.5V.
En détail
Mistral : Devstral 2 2512 est créé par Mistral, et Z.ai : GLM 4.5V est créé par Z.ai. Les deux sont répertoriés sur api14 comme modèles texte, ce qui signifie que la réponse finale que vous obtenez de l'un ou l'autre est du texte. Devstral 2 2512 a été publié par son fournisseur le 2025-12-09, tandis que GLM 4.5V a été publié le 2025-08-11. Ils proviennent de fournisseurs différents avec des priorités de conception différentes, donc le choix entre eux dépend surtout de la forme de votre entrée et de la quantité de contexte que vous devez envoyer.
La séparation la plus claire se situe dans les modalités d'entrée et la longueur du contexte. Devstral 2 2512 accepte le texte et les fichiers, et il dispose d'une fenêtre de contexte de 262144 tokens. GLM 4.5V accepte le texte et les images, avec une fenêtre de contexte de 65536 tokens. Donc Devstral 2 2512 vous offre le plus grand contexte avec une large marge, ce qui compte lorsque vous alimentez de longs documents, de grands fichiers ou un historique de conversation étendu. GLM 4.5V est celui à privilégier lorsque votre entrée contient des images, puisque Devstral 2 2512 ne liste pas l'entrée d'images. Sur les paramètres, Devstral 2 2512 prend en charge les structured outputs, ce que GLM 4.5V ne liste pas, tandis que GLM 4.5V prend en charge reasoning et include_reasoning, ce que Devstral 2 2512 ne liste pas. Les deux prennent en charge tools et tool_choice, donc l'appel de fonctions est disponible des deux côtés. GLM 4.5V expose aussi top_k et repetition_penalty, que Devstral 2 2512 ne liste pas.
Pour le travail pratique, choisissez Devstral 2 2512 lorsque la tâche est fortement orientée texte ou fichiers et que le prompt est long : grands fichiers de code, dépôts multi-fichiers, longues spécifications, ou tout ce pour quoi vous voulez que le modèle produise une forme JSON stricte via les structured outputs. Choisissez GLM 4.5V lorsque la tâche implique une image accompagnée de texte, comme lire une capture d'écran, un diagramme ou une page scannée, ou lorsque vous voulez que le modèle expose ses étapes de raisonnement. Si votre charge de travail est du texte simple sans images et tient confortablement dans 65536 tokens, les deux sont viables, et les facteurs décisifs deviennent le prix et le fait que vous ayez besoin ou non de structured outputs ou de raisonnement. Sur le prix, Devstral 2 2512 est le moins cher des deux pour l'entrée, tandis que GLM 4.5V est moins cher pour la sortie, donc la meilleure affaire dépend de votre ratio entrée sur sortie. Le tableau des prix en direct sur cette page contient les chiffres actuels.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez votre requête au point de terminaison chat completions avec votre clé api14, et définissez le champ model sur l'id que vous voulez. Pour utiliser le modèle de Mistral, définissez le model sur "mistralai/devstral-2512". Pour utiliser le modèle de Z.ai, définissez-le sur "z-ai/glm-4.5v". Tout le reste dans le corps de la requête reste identique : messages, temperature, max_tokens et le reste. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'id du modèle, donc vous pouvez les comparer sur votre propre trafic sans réécrire votre intégration.
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 "z-ai/glm-4.5v" : 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": "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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