Mistral: Devstral 2 2512 contro Z.ai: GLM 4.5V
Un confronto fianco a fianco tra Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €)) e Z.ai: GLM 4.5V (2,10 USD / 1M token (≈ 1,88 €)) 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 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Fornitore | Mistral | Z.ai |
| Ingresso | 1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €) | 2,10 USD / 1M token (≈ 1,88 €) |
| Uscita | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,27 €) | 6,30 USD / 1M token (≈ 5,65 €) |
| Lettura cache | 0,14 USD / 1M token (≈ 0,13 €) | 0,39 USD / 1M token (≈ 0,35 €) |
| Finestra di contesto | 262.144 | 65.536 |
| Output massimo | 209.715 | 16.384 |
| Ingresso | text, file | text, image |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 9 dic 2025 | 11 ago 2025 |
Differenze principali
- Mistral: Devstral 2 2512 costa il 33% in meno sui token di input.
- Z.ai: GLM 4.5V costa il 10% in meno sui token di output.
- Mistral: Devstral 2 2512 legge 4.0× più contesto (262.144 token).
- Solo Mistral: Devstral 2 2512 supporta output JSON strutturato.
- Solo Z.ai: GLM 4.5V 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 0,00525 USD con Z.ai: GLM 4.5V.
Nel dettaglio
Mistral: Devstral 2 2512 è realizzato da Mistral, e Z.ai: GLM 4.5V è realizzato da Z.ai. Entrambi sono elencati su api14 come modelli di testo, il che significa che la risposta finale che ricevi da uno dei due è testo. Devstral 2 2512 è stato rilasciato dal suo fornitore il 2025-12-09, mentre GLM 4.5V è stato rilasciato il 2025-08-11. Provengono da fornitori diversi con priorità di progettazione diverse, quindi la scelta tra loro riguarda principalmente la forma del tuo input e la quantità di contesto che devi inviare.
La divisione più netta è nelle modalità di input e nella lunghezza del contesto. Devstral 2 2512 accetta testo e file, e ha una finestra di contesto di 262144 token. GLM 4.5V accetta testo e immagini, con una finestra di contesto di 65536 token. Quindi Devstral 2 2512 ti offre il contesto più grande con un ampio margine, il che conta quando inserisci documenti lunghi, file di grandi dimensioni o cronologia di conversazione estesa. GLM 4.5V è quello da scegliere quando il tuo input include immagini, dato che Devstral 2 2512 non elenca l'input di immagini. Sui parametri, Devstral 2 2512 supporta gli structured outputs, che GLM 4.5V non elenca, mentre GLM 4.5V supporta reasoning e include_reasoning, che Devstral 2 2512 non elenca. Entrambi supportano tools e tool_choice, quindi il function calling è disponibile su entrambi i lati. GLM 4.5V espone anche top_k e repetition_penalty, che Devstral 2 2512 non elenca.
Per il lavoro pratico, scegli Devstral 2 2512 quando il compito è pesante su testo o file e il prompt è lungo: file di codice di grandi dimensioni, repository multi file, specifiche lunghe, o qualsiasi cosa in cui vuoi che il modello emetta una forma JSON rigorosa tramite structured outputs. Scegli GLM 4.5V quando il compito coinvolge un'immagine insieme al testo, come leggere uno screenshot, un diagramma o una pagina scansionata, o quando vuoi che il modello esponga i suoi passaggi di reasoning. Se il tuo carico di lavoro è testo semplice senza immagini e rientra comodamente in 65536 token, entrambi sono validi, e i fattori decisivi diventano il prezzo e se hai bisogno di structured outputs o reasoning. Sul prezzo, Devstral 2 2512 è il più economico dei due per l'input, mentre GLM 4.5V è più economico per l'output, quindi l'offerta migliore dipende dal tuo rapporto input/output. La tabella dei prezzi live su questa pagina ha i numeri attuali.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii la tua richiesta all'endpoint chat completions con la tua chiave api14, e imposti il campo model all'id che vuoi. Per usare il modello di Mistral, imposta il model su "mistralai/devstral-2512". Per usare il modello di Z.ai, impostalo su "z-ai/glm-4.5v". Tutto il resto nel corpo della richiesta rimane uguale: messages, temperature, max_tokens e il resto. Passare da uno all'altro è un cambiamento di una riga all'id del modello, quindi puoi confrontarli sul tuo traffico senza riscrivere la tua integrazione.
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 "z-ai/glm-4.5v", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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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