Devstral 2 2512 vs Qwen3.5-27B: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

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

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Mistral: Devstral 2 2512 ($1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35)) और Qwen: Qwen3.5-27B ($0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Mistral: Devstral 2 2512	Qwen: Qwen3.5-27B
प्रोवाइडर	Mistral	Qwen
इनपुट	$1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35)	$0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)
आउटपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)	$9.10 / 1M टोकन (≈ ₹860.29)
कैश रीड	$0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24)	-
संदर्भ विंडो	2,62,144	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	2,09,715	81,920
इनपुट	text, file	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	9 दिस॰ 2025	25 फ़र॰ 2026

मुख्य अंतर

Qwen: Qwen3.5-27B इनपुट tokens पर 35% सस्ता है।
Mistral: Devstral 2 2512 आउटपुट tokens पर 23% सस्ता है।
सिर्फ Qwen: Qwen3.5-27B reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Mistral: Devstral 2 2512 के साथ $0.00490 और Qwen: Qwen3.5-27B के साथ $0.00546 है।

विस्तार से

Mistral: Devstral 2 2512 को Mistral ने बनाया है, और Qwen: Qwen3.5-27B को Qwen ने बनाया है। दोनों टेक्स्ट जनरेशन मॉडल हैं, यानी दोनों इनपुट लेते हैं और टेक्स्ट लौटाते हैं, और दोनों एक ही OpenAI-संगत इंटरफ़ेस के तहत api14 के माध्यम से परोसा जाते हैं। Devstral 2 2512 को इसके प्रदाता ने 2025-12-09 को जारी किया था, जबकि Qwen3.5-27B की प्रदाता जारी तिथि 2026-02-25 है, इसलिए Qwen मॉडल दोनों में नया है।

दोनों मॉडल 262144 टोकन की समान कॉन्टेक्स्ट विंडो साझा करते हैं, इसलिए उस मामले में किसी को भी बढ़त नहीं है। जहां वे अलग होते हैं वह इनपुट मोडालिटी और ट्यूनिंग विकल्पों में है। Devstral 2 2512 टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, जबकि Qwen3.5-27B टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, जिससे Qwen मॉडल वह विकल्प बन जाता है जिसे तब चुनना चाहिए जब आपके प्रॉम्प्ट में विज़ुअल मीडिया शामिल हो। Qwen3.5-27B उन रीज़निंग कंट्रोल्स (include_reasoning और reasoning) को भी उजागर करता है जो Devstral 2 2512 सूचीबद्ध नहीं करता, साथ ही logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k और repetition_penalty भी। Devstral 2 2512 एक छोटा पैरामीटर सेट सूचीबद्ध करता है, लेकिन दोनों मॉडल tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty और presence_penalty का समर्थन करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट दोनों तरफ काम करते हैं।

दोनों के बीच चुनाव करने वाले डेवलपर के लिए, निर्णय आमतौर पर कच्चे कॉन्टेक्स्ट के बजाय इनपुट प्रकार और लागत के स्वरूप पर निर्भर करता है। यदि आपका कार्य बड़ी फ़ाइलों पर कोड या टेक्स्ट का काम है, तो Devstral 2 2512 फ़ाइल इनपुट को सीधे संभालता है और आउटपुट टोकन पर सस्ता विकल्प है, जो तब मायने रखता है जब मॉडल लंबी प्रतिक्रियाएं लिखता है। यदि आपके कार्य में इमेज या वीडियो शामिल हैं, या आप रीज़निंग ट्रेस और top_k, min_p या logprobs जैसे बारीक सैंपलिंग कंट्रोल चाहते हैं, तो Qwen3.5-27B उपयुक्त है, और यह इनपुट टोकन पर सस्ता विकल्प है, जो तब मायने रखता है जब आप बड़े प्रॉम्प्ट भेजते हैं। जब दोनों काम कर सकते हों, तो तौलें कि आपका ट्रैफ़िक इनपुट-भारी है या आउटपुट-भारी, क्योंकि दोनों मॉडल उस विभाजन के विपरीत पक्षों पर सस्ते हैं।

किसी भी मॉडल को api14 के माध्यम से कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपना सामान्य चैट कम्प्लीशन्स अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को "mistralai/devstral-2512" या "qwen/qwen3.5-27b" पर सेट करते हैं। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, जिसमें messages, tools और response_format शामिल हैं, वैसा ही रहता है। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, इसलिए आप इंटीग्रेशन कोड फिर से लिखे बिना दोनों को अपने वर्कलोड के विरुद्ध बेंचमार्क कर सकते हैं।

ऐसे मामले भी हैं जहां जो मॉडल आपने नहीं चुना वह फिर भी बेहतर विकल्प है। यदि आपको रीज़निंग आउटपुट या इमेज और वीडियो इनपुट चाहिए, तो Devstral 2 2512 वह अनुरोध पूरा नहीं कर सकता, इसलिए कीमत की परवाह किए बिना Qwen3.5-27B जीतता है। यदि आपको फ़ाइल इनपुट चाहिए और आपके वर्कलोड पर जनरेट किया गया आउटपुट हावी है, तो Qwen3.5-27B लागत पर कमजोर विकल्प है, और Devstral 2 2512 समझदारी भरा डिफ़ॉल्ट है। प्रतिबद्ध होने से पहले मौजूदा दरों के लिए इस पेज पर लाइव मूल्य तालिका देखें, क्योंकि सस्ता पक्ष आपके इनपुट-से-आउटपुट अनुपात पर निर्भर करता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "mistralai/devstral-2512" से "qwen/qwen3.5-27b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Mistral: Devstral 2 2512 विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen3.5-27B विवरण और प्लेग्राउंड →

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 बनाम Qwen: Qwen3.5-27B

स्पेसिफिकेशन

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