Perceptron Mk1 vs Qwen2.5 Coder 32B Instruct: 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।

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

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Perceptron: Perceptron Mk1 ($0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)) और Qwen2.5 Coder 32B Instruct ($2.31 / 1M टोकन (≈ ₹218.38)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen2.5 Coder 32B Instruct
प्रोवाइडर	Perceptron	Qwen
इनपुट	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$2.31 / 1M टोकन (≈ ₹218.38)
आउटपुट	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)	$3.50 / 1M टोकन (≈ ₹330.88)
संदर्भ विंडो	32,768	32,768
अधिकतम आउटपुट	8,192	29,491
इनपुट	text, image, video	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	12 मई 2026	11 नव॰ 2024

मुख्य अंतर

Perceptron: Perceptron Mk1 इनपुट tokens पर 77% सस्ता है।
Qwen2.5 Coder 32B Instruct आउटपुट tokens पर 33% सस्ता है।
सिर्फ Perceptron: Perceptron Mk1 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ Perceptron: Perceptron Mk1 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Perceptron: Perceptron Mk1 के साथ $0.00315 और Qwen2.5 Coder 32B Instruct के साथ $0.00406 है।

विस्तार से

Perceptron Mk1, Perceptron का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 2026-05-12 को जारी किया गया। Qwen2.5 Coder 32B Instruct, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 2024-11-11 को जारी किया गया। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत परोसा जाता है, और दोनों टेक्स्ट प्रॉम्प्ट स्वीकार करते हैं और टेक्स्ट आउटपुट लौटाते हैं, इसलिए बुनियादी अनुरोध और प्रतिक्रिया के स्वरूप के स्तर पर वे विनिमेय हैं।

दोनों में अंतर इस बात में है कि वे क्या स्वीकार करते हैं और क्या प्रदर्शित करते हैं। Perceptron Mk1 टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज और वीडियो इनपुट भी लेता है, जबकि Qwen2.5 Coder 32B Instruct केवल टेक्स्ट लेता है। दोनों में कॉन्टेक्स्ट लंबाई 32768 टोकन सूचीबद्ध है, इसलिए एक कॉल में आप कितना भेज सकते हैं, इसमें कोई अर्थपूर्ण अंतर नहीं है। Perceptron Mk1 दोनों में से एकमात्र है जो स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का समर्थन करता है और एकमात्र है जो रीज़निंग का समर्थन करता है, और इसकी पैरामीटर सूची में include_reasoning और reasoning शामिल हैं। इसके बजाय Qwen2.5 Coder 32B Instruct सैंपलिंग और फॉर्मेटिंग नियंत्रणों का एक व्यापक सेट प्रदर्शित करता है, जिसमें logit_bias, min_p, repetition_penalty, response_format, seed और stop शामिल हैं। किसी भी मॉडल को टूल्स का समर्थन करने वाला सूचीबद्ध नहीं किया गया है।

दोनों में से चुनने वाले डेवलपर के लिए, निर्णायक कारक आमतौर पर इनपुट होता है। यदि आपके कार्य में स्क्रीनशॉट, आरेख, वीडियो के फ्रेम, या कोई अन्य दृश्य सामग्री शामिल है जिसे मॉडल को पढ़ना है, तो Perceptron Mk1 वह है जो इसे स्वीकार कर सकता है, और यह स्ट्रक्चर्ड आउटपुट भी लौटा सकता है और रीज़निंग भी प्रदर्शित कर सकता है, जो एक्सट्रैक्शन, वर्गीकरण और मल्टी स्टेप विश्लेषण के लिए उपयुक्त है जहाँ आप मध्यवर्ती सोच को सामने लाना चाहते हैं। यदि आपका कार्य विशुद्ध रूप से टेक्स्टual है और विशेष रूप से यदि यह कोड है, तो Qwen2.5 Coder 32B Instruct आपको seed, stop, logit_bias और repetition_penalty के माध्यम से जनरेशन पर बेहतर नियंत्रण देता है, जो तब मायने रखता है जब आपको प्रतिलिपि योग्य या कसकर सीमित आउटपुट चाहिए। लागत पर, Perceptron Mk1 इनपुट पर सस्ता है और Qwen2.5 Coder 32B Instruct आउटपुट पर सस्ता है, इसलिए बेहतर मूल्य इस बात पर निर्भर करता है कि आपका वर्कलोड इनपुट भारी है या आउटपुट भारी। वर्तमान संख्याओं के लिए लाइव मूल्य तालिका देखें।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप उसी एंडपॉइंट पर उसी प्रमाणीकरण के साथ चैट कम्प्लीशन्स अनुरोध भेजते हैं, और केवल मॉडल आईडी बदलती है। Perceptron Mk1 के लिए perceptron/perceptron-mk1 और Qwen2.5 Coder 32B Instruct के लिए qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct का उपयोग करें। आपके अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, जैसे messages, temperature और max_tokens, वहीं रहता है, हालांकि जो पैरामीटर एक मॉडल सूचीबद्ध नहीं करता वे उस पर लागू नहीं होंगे। यह दोनों के बीच स्विच करने को एक पंक्ति का परिवर्तन बनाता है, इसलिए आप अपने क्लाइंट को फिर से लिखे बिना विभिन्न अनुरोधों को विभिन्न मॉडलों पर रूट कर सकते हैं।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ दूसरा मॉडल बेहतर विकल्प है। यदि आपको स्ट्रक्चर्ड आउटपुट या रीज़निंग चाहिए, तो Qwen2.5 Coder 32B Instruct ये प्रदान नहीं करता, इसलिए Perceptron Mk1 एकमात्र विकल्प है। यदि आपको seed, stop, logit_bias या repetition_penalty चाहिए, तो Perceptron Mk1 इन्हें सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए Qwen2.5 Coder 32B Instruct वह है जिसे कॉल करना है। और यदि आपका आउटपुट लंबा है और आप उसके लिए भुगतान कर रहे हैं, तो आउटपुट पक्ष मूल्य निर्धारण Qwen2.5 Coder 32B Instruct के पक्ष में है, जबकि इनपुट भारी कार्य Perceptron Mk1 के पक्ष में है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "perceptron/perceptron-mk1" से "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Perceptron: Perceptron Mk1 विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen2.5 Coder 32B Instruct 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/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 बनाम Qwen2.5 Coder 32B Instruct

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