Usiamo i cookie. Cookie e memoria del browser ti mantengono connesso e ricordano le tue preferenze. Con il tuo consenso misuriamo anche come viene usato il sito. Puoi in qualsiasi momento. Consulta la nostra cookie policy.

Sei nuovo? Scopri come funziona Un tour di 1 minuto tra banco di prova, modelli e la tua chiave API.

Devstral 2 2512 vs Qwen3.5-27B: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

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

Un confronto fianco a fianco tra Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €)) e Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 USD / 1M token (≈ 0,81 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Mistral: Devstral 2 2512	Qwen: Qwen3.5-27B
Fornitore	Mistral	Qwen
Ingresso	1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €)	0,91 USD / 1M token (≈ 0,81 €)
Uscita	7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €)	9,10 USD / 1M token (≈ 8,10 €)
Lettura cache	0,14 USD / 1M token (≈ 0,12 €)	-
Finestra di contesto	262.144	262.144
Output massimo	209.715	81.920
Ingresso	text, file	text, image, video
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	9 dic 2025	25 feb 2026

Differenze principali

Qwen: Qwen3.5-27B costa il 35% in meno sui token di input.
Mistral: Devstral 2 2512 costa il 23% in meno sui token di output.
Solo Qwen: Qwen3.5-27B supporta controllo del livello di ragionamento.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00490 USD con Mistral: Devstral 2 2512 e 0,00546 USD con Qwen: Qwen3.5-27B.

Nel dettaglio

Mistral: Devstral 2 2512 è realizzato da Mistral, e Qwen: Qwen3.5-27B è realizzato da Qwen. Entrambi sono modelli di generazione di testo, il che significa che entrambi accettano input e restituiscono testo, ed entrambi sono serviti tramite api14 sotto la stessa interfaccia compatibile con OpenAI. Devstral 2 2512 è stato rilasciato dal suo provider il 2025-12-09, mentre Qwen3.5-27B ha una data di rilascio del provider del 2026-02-25, quindi il modello Qwen è il più recente dei due.

I due modelli condividono una finestra di contesto di 262144 token, quindi nessuno dei due ha un vantaggio in questo. Dove divergono è nelle modalità di input e nelle opzioni di tuning. Devstral 2 2512 accetta input di testo e file, mentre Qwen3.5-27B accetta input di testo, immagine e video, il che rende il modello Qwen quello da scegliere quando il tuo prompt include contenuti visivi. Qwen3.5-27B espone anche controlli di reasoning (include_reasoning e reasoning) che Devstral 2 2512 non elenca, insieme a logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k e repetition_penalty. Devstral 2 2512 elenca un insieme di parametri più piccolo, ma entrambi i modelli supportano tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty e presence_penalty, quindi il function calling e l'output strutturato funzionano su entrambi i lati.

Per uno sviluppatore che sceglie tra i due, la decisione di solito si riduce al tipo di input e alla forma dei costi piuttosto che al contesto grezzo. Se il tuo compito è lavoro su codice o testo su file di grandi dimensioni, Devstral 2 2512 gestisce direttamente l'input di file ed è l'opzione più economica sui token di output, il che conta quando il modello scrive risposte lunghe. Se il tuo compito coinvolge immagini o video, oppure vuoi tracce di reasoning e controlli di campionamento più fini come top_k, min_p o logprobs, Qwen3.5-27B è la scelta adatta, ed è l'opzione più economica sui token di input, il che conta quando invii prompt di grandi dimensioni. Quando entrambi potrebbero funzionare, valuta se il tuo traffico è pesante in input o in output, dato che i due modelli sono più economici su lati opposti di questa divisione.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii la tua solita richiesta di chat completions, e imposti il campo model su "mistralai/devstral-2512" o "qwen/qwen3.5-27b". Tutto il resto nel corpo della richiesta, inclusi messages, tools e response_format, resta com'è. Passare da uno all'altro è un cambiamento di una riga all'id del modello, quindi puoi confrontare entrambi sul tuo carico di lavoro senza riscrivere il codice di integrazione.

Ci sono casi in cui il modello che non hai scelto è comunque la scelta migliore. Se hai bisogno di output di reasoning o di input di immagini e video, Devstral 2 2512 non può servire quella richiesta, quindi Qwen3.5-27B vince indipendentemente dal prezzo. Se hai bisogno di input di file e il tuo carico di lavoro è dominato dall'output generato, Qwen3.5-27B è la scelta più debole sul costo, e Devstral 2 2512 è il default sensato. Controlla la tabella dei prezzi live su questa pagina per le tariffe attuali prima di impegnarti, dato che il lato più economico dipende dal tuo rapporto input-output.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "mistralai/devstral-2512" a "qwen/qwen3.5-27b", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Mistral: Devstral 2 2512: dettagli e banco di prova →Qwen: Qwen3.5-27B: dettagli e banco di prova →

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 contro Qwen: Qwen3.5-27B

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

Altri confronti