Mistral: Devstral 2 2512 बनाम Z.ai: GLM 4.5V
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Mistral: Devstral 2 2512 ($1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35)) और Z.ai: GLM 4.5V ($2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Mistral: Devstral 2 2512 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Mistral | Z.ai |
| इनपुट | $1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35) | $2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53) |
| आउटपुट | $7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76) | $6.30 / 1M टोकन (≈ ₹595.58) |
| कैश रीड | $0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24) | $0.39 / 1M टोकन (≈ ₹36.40) |
| संदर्भ विंडो | 2,62,144 | 65,536 |
| अधिकतम आउटपुट | 2,09,715 | 16,384 |
| इनपुट | text, file | text, image |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 9 दिस॰ 2025 | 11 अग॰ 2025 |
मुख्य अंतर
- Mistral: Devstral 2 2512 इनपुट tokens पर 33% सस्ता है।
- Z.ai: GLM 4.5V आउटपुट tokens पर 10% सस्ता है।
- Mistral: Devstral 2 2512 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
- सिर्फ Mistral: Devstral 2 2512 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
- सिर्फ Z.ai: GLM 4.5V 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 Z.ai: GLM 4.5V के साथ $0.00525 है।
विस्तार से
Mistral: Devstral 2 2512 को Mistral ने बनाया है, और Z.ai: GLM 4.5V को Z.ai ने बनाया है। दोनों api14 पर text models के रूप में सूचीबद्ध हैं, जिसका अर्थ है कि किसी भी एक से आपको मिलने वाला अंतिम उत्तर text है। Devstral 2 2512 को इसके provider ने 2025-12-09 को जारी किया था, जबकि GLM 4.5V को 2025-08-11 को जारी किया गया था। ये अलग अलग vendors से आते हैं जिनकी design प्राथमिकताएँ अलग हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव मुख्यतः आपके input के स्वरूप और आपको कितना context भेजना है, इस बारे में है।
सबसे स्पष्ट अंतर input modalities और context length में है। Devstral 2 2512 text और files स्वीकार करता है, और इसमें 262144 tokens का context window है। GLM 4.5V text और images स्वीकार करता है, जिसमें 65536 tokens का context window है। इसलिए Devstral 2 2512 आपको काफी बड़े अंतर से बड़ा context देता है, जो तब मायने रखता है जब आप लंबे documents, बड़ी files या विस्तारित conversation history डाल रहे हों। GLM 4.5V तब चुनने वाला model है जब आपके input में images शामिल हों, क्योंकि Devstral 2 2512 image input सूचीबद्ध नहीं करता। parameters पर, Devstral 2 2512 structured outputs का समर्थन करता है, जो GLM 4.5V सूचीबद्ध नहीं करता, जबकि GLM 4.5V reasoning और include_reasoning का समर्थन करता है, जो Devstral 2 2512 सूचीबद्ध नहीं करता। दोनों tools और tool_choice का समर्थन करते हैं, इसलिए function calling किसी भी तरफ उपलब्ध है। GLM 4.5V top_k और repetition_penalty भी उजागर करता है, जो Devstral 2 2512 सूचीबद्ध नहीं करता।
व्यावहारिक काम के लिए, Devstral 2 2512 चुनें जब कार्य text या file भारी हो और prompt लंबा हो: बड़ी code files, multi file repositories, लंबी specifications, या ऐसा कुछ भी जहाँ आप चाहते हैं कि model structured outputs के माध्यम से सख्त JSON स्वरूप उत्पन्न करे। GLM 4.5V चुनें जब कार्य में text के साथ image शामिल हो, जैसे screenshot, diagram या scanned page पढ़ना, या जब आप चाहते हैं कि model अपने reasoning steps उजागर करे। यदि आपका workload सादा text है जिसमें कोई images नहीं हैं और 65536 tokens के भीतर आराम से आ जाता है, तो दोनों व्यवहार्य हैं, और निर्णायक कारक price और यह हो जाता है कि आपको structured outputs चाहिए या reasoning। price पर, Devstral 2 2512 input के लिए दोनों में सस्ता है, जबकि GLM 4.5V output के लिए सस्ता है, इसलिए बेहतर सौदा आपके input to output अनुपात पर निर्भर करता है। इस पृष्ठ पर live price table में वर्तमान संख्याएँ हैं।
api14 के माध्यम से किसी भी model को call करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI compatible है। आप अपने client को api14 base URL पर point करते हैं, अपने api14 key के साथ अपना request chat completions endpoint पर भेजते हैं, और model field को उस id पर set करते हैं जो आप चाहते हैं। Mistral के model का उपयोग करने के लिए, model को "mistralai/devstral-2512" पर set करें। Z.ai के model का उपयोग करने के लिए, इसे "z-ai/glm-4.5v" पर set करें। request body में बाकी सब कुछ वही रहता है: messages, temperature, max_tokens और बाकी। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, इसलिए आप अपने integration को फिर से लिखे बिना उन्हें अपने ही traffic पर तुलना कर सकते हैं।
ऐसे मामले हैं जहाँ चुनाव करने के बाद भी दूसरा model बेहतर विकल्प रहता है। यदि आप Devstral 2 2512 पर इसके लंबे context के कारण शुरू करते हैं लेकिन आपके prompt में image शामिल निकलती है, तो GLM 4.5V वह है जो इसे स्वीकार करता है। यदि आप image input के लिए GLM 4.5V पर शुरू करते हैं लेकिन आपका document 65536 tokens से बड़ा हो जाता है, तो आपको बड़े window के लिए Devstral 2 2512 चाहिए होगा। और यदि आपको structured outputs चाहिए, तो वह Devstral 2 2512 की ओर इशारा करता है, जबकि दिखाई देने वाले reasoning की आवश्यकता GLM 4.5V की ओर इशारा करती है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "mistralai/devstral-2512" से "z-ai/glm-4.5v" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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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