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Devstral 2 2512 vs GLM 4.5V：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Mistral: Devstral 2 2512 対 Z.ai: GLM 4.5V

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Mistral: Devstral 2 2512（$1.40 / 100万トークン (≈ ￥221)）とZ.ai: GLM 4.5V（$2.10 / 100万トークン (≈ ￥331)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Mistral: Devstral 2 2512	Z.ai: GLM 4.5V
プロバイダー	Mistral	Z.ai
入力	$1.40 / 100万トークン (≈ ￥221)	$2.10 / 100万トークン (≈ ￥331)
出力	$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)	$6.30 / 100万トークン (≈ ￥994)
キャッシュ読み取り	$0.14 / 100万トークン (≈ ￥22)	$0.39 / 100万トークン (≈ ￥61)
コンテキストウィンドウ	262,144	65,536
最大出力	209,715	16,384
入力	text, file	text, image
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2025/12/09	2025/08/11

主な違い

Mistral: Devstral 2 2512は入力トークンが33%安くなっています。
Z.ai: GLM 4.5Vは出力トークンが10%安くなっています。
Mistral: Devstral 2 2512は4.0倍長いコンテキスト（262,144トークン）を読み取れます。
構造化JSON出力に対応しているのはMistral: Devstral 2 2512だけです。
推論の強度の調整に対応しているのはZ.ai: GLM 4.5Vだけです。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Mistral: Devstral 2 2512で$0.00490、Z.ai: GLM 4.5Vで$0.00525です。

詳しく見る

Mistral: Devstral 2 2512 は Mistral によって作られ、Z.ai: GLM 4.5V は Z.ai によって作られています。どちらも api14 にテキストモデルとして掲載されています。つまり、どちらから返ってくる最終的な回答もテキストです。Devstral 2 2512 はプロバイダーによって 2025-12-09 にリリースされ、GLM 4.5V は 2025-08-11 にリリースされました。これらは設計上の優先事項が異なる別々のベンダーから提供されているため、どちらを選ぶかは主に入力の形と、どれだけのコンテキストを送る必要があるかによって決まります。

最も明確な違いは入力モダリティとコンテキスト長にあります。Devstral 2 2512 はテキストとファイルを受け付け、262144 トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。GLM 4.5V はテキストと画像を受け付け、コンテキストウィンドウは 65536 トークンです。したがって、Devstral 2 2512 の方がはるかに大きなコンテキストを提供し、これは長い文書、大きなファイル、または長い会話履歴を入力する場合に重要です。GLM 4.5V は、入力に画像が含まれる場合に選ぶべきものです。Devstral 2 2512 は画像入力を掲載していないためです。パラメータについては、Devstral 2 2512 は structured outputs をサポートしていますが、GLM 4.5V は掲載していません。一方、GLM 4.5V は reasoning と include_reasoning をサポートしていますが、Devstral 2 2512 は掲載していません。どちらも tools と tool_choice をサポートしているため、関数呼び出しはどちらでも利用できます。GLM 4.5V は top_k と repetition_penalty も公開していますが、Devstral 2 2512 は掲載していません。

実務では、タスクがテキストまたはファイル中心で、プロンプトが長い場合には Devstral 2 2512 を選んでください。大きなコードファイル、複数ファイルのリポジトリ、長い仕様書、または structured outputs を通じてモデルに厳密な JSON 形式を出力させたいものなどが該当します。GLM 4.5V は、スクリーンショット、図、スキャンしたページを読む場合など、テキストと一緒に画像が関わるタスクの場合、またはモデルに推論ステップを公開させたい場合に選んでください。ワークロードが画像のないプレーンテキストで、65536 トークン以内に余裕を持って収まるなら、どちらも利用可能であり、決め手は価格と、structured outputs または reasoning が必要かどうかになります。価格については、Devstral 2 2512 は入力で 2 つの中で安く、GLM 4.5V は出力で安いため、どちらがより得かは入力と出力の比率によって決まります。このページのライブ価格表に現在の数値があります。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、api14 キーを使って chat completions エンドポイントにリクエストを送り、model フィールドを使用したい id に設定します。Mistral のモデルを使うには、model を "mistralai/devstral-2512" に設定します。Z.ai のモデルを使うには、"z-ai/glm-4.5v" に設定します。リクエストボディのその他の部分は同じままです。messages、temperature、max_tokens などです。2 つの切り替えは model id の 1 行変更で済むため、統合を書き直すことなく、自分のトラフィックで比較できます。

選択した後でも、もう一方のモデルの方が適している場合があります。長いコンテキストを理由に Devstral 2 2512 を使い始めたものの、プロンプトに画像が含まれることが分かった場合、それを受け付けるのは GLM 4.5V です。画像入力のために GLM 4.5V を使い始めたものの、文書が 65536 トークンを超えて大きくなった場合、より大きなウィンドウのために Devstral 2 2512 が必要になります。また、structured outputs が必要なら Devstral 2 2512 が適しており、可視的な reasoning が必要なら GLM 4.5V が適しています。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"mistralai/devstral-2512"から"z-ai/glm-4.5v"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Mistral: Devstral 2 2512の詳細とプレイグラウンド →Z.ai: GLM 4.5Vの詳細とプレイグラウンド →

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);

Mistral: Devstral 2 2512 対 Z.ai: GLM 4.5V

仕様

主な違い

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