Mistral: Devstral 2 2512 lawan Z.ai: GLM 4.5V
Perbandingan berdampingan Mistral: Devstral 2 2512 (US$1,40 / 1 jt token (≈ Rp 25.312)) dan Z.ai: GLM 4.5V (US$2,10 / 1 jt token (≈ Rp 37.968)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Mistral: Devstral 2 2512 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Penyedia | Mistral | Z.ai |
| Masukan | US$1,40 / 1 jt token (≈ Rp 25.312) | US$2,10 / 1 jt token (≈ Rp 37.968) |
| Keluaran | US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560) | US$6,30 / 1 jt token (≈ Rp 113.904) |
| Baca cache | US$0,14 / 1 jt token (≈ Rp 2.531) | US$0,39 / 1 jt token (≈ Rp 6.961) |
| Jendela konteks | 262.144 | 65.536 |
| Output maks. | 209.715 | 16.384 |
| Masukan | text, file | text, image |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 9 Des 2025 | 11 Agu 2025 |
Perbedaan utama
- Mistral: Devstral 2 2512 33% lebih murah untuk token input.
- Z.ai: GLM 4.5V 10% lebih murah untuk token output.
- Mistral: Devstral 2 2512 membaca konteks 4.0× lebih banyak (262.144 token).
- Hanya Mistral: Devstral 2 2512 yang mendukung output JSON terstruktur.
- Hanya Z.ai: GLM 4.5V yang mendukung pengaturan tingkat penalaran.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00490 dengan Mistral: Devstral 2 2512 dan US$0,00525 dengan Z.ai: GLM 4.5V.
Lebih mendalam
Mistral: Devstral 2 2512 dibuat oleh Mistral, dan Z.ai: GLM 4.5V dibuat oleh Z.ai. Keduanya terdaftar di api14 sebagai model teks, yang berarti jawaban akhir yang Anda terima dari salah satunya adalah teks. Devstral 2 2512 dirilis oleh penyedianya pada 2025-12-09, sedangkan GLM 4.5V dirilis pada 2025-08-11. Keduanya berasal dari vendor berbeda dengan prioritas desain yang berbeda, jadi pilihan di antara keduanya sebagian besar bergantung pada bentuk input Anda dan seberapa besar konteks yang perlu Anda kirim.
Perbedaan paling jelas ada pada modalitas input dan panjang konteks. Devstral 2 2512 menerima teks dan file, serta memiliki jendela konteks 262144 token. GLM 4.5V menerima teks dan gambar, dengan jendela konteks 65536 token. Jadi Devstral 2 2512 memberi Anda konteks yang jauh lebih besar, yang penting ketika Anda memasukkan dokumen panjang, file besar, atau riwayat percakapan yang panjang. GLM 4.5V adalah pilihan yang tepat ketika input Anda menyertakan gambar, karena Devstral 2 2512 tidak mencantumkan input gambar. Pada parameter, Devstral 2 2512 mendukung structured outputs, yang tidak dicantumkan GLM 4.5V, sedangkan GLM 4.5V mendukung reasoning dan include_reasoning, yang tidak dicantumkan Devstral 2 2512. Keduanya mendukung tools dan tool_choice, jadi function calling tersedia di kedua sisi. GLM 4.5V juga mengekspos top_k dan repetition_penalty, yang tidak dicantumkan Devstral 2 2512.
Untuk pekerjaan praktis, pilih Devstral 2 2512 ketika tugasnya berat teks atau file dan promptnya panjang: file kode besar, repositori multi file, spesifikasi panjang, atau apa pun di mana Anda ingin model menghasilkan bentuk JSON yang ketat melalui structured outputs. Pilih GLM 4.5V ketika tugasnya melibatkan gambar bersama teks, seperti membaca screenshot, diagram, atau halaman hasil pindai, atau ketika Anda ingin model menampilkan langkah penalarannya. Jika beban kerja Anda adalah teks biasa tanpa gambar dan cukup muat dalam 65536 token, keduanya layak, dan faktor penentunya menjadi harga serta apakah Anda memerlukan structured outputs atau reasoning. Pada harga, Devstral 2 2512 lebih murah di antara keduanya untuk input, sedangkan GLM 4.5V lebih murah untuk output, jadi mana yang lebih menguntungkan bergantung pada rasio input terhadap output Anda. Tabel harga langsung di halaman ini memuat angka terkini.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda arahkan klien Anda ke base URL api14, kirim permintaan Anda ke endpoint chat completions dengan kunci api14 Anda, dan setel field model ke id yang Anda inginkan. Untuk menggunakan model Mistral, setel model ke "mistralai/devstral-2512". Untuk menggunakan model Z.ai, setel ke "z-ai/glm-4.5v". Semua hal lain di body permintaan tetap sama: messages, temperature, max_tokens dan sisanya. Beralih di antara keduanya hanya perlu mengubah satu baris pada model id, sehingga Anda dapat membandingkannya pada trafik Anda sendiri tanpa menulis ulang integrasi Anda.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "mistralai/devstral-2512" ke "z-ai/glm-4.5v", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4