Mistral: Devstral 2 2512 대 Z.ai: GLM 4.5V
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Mistral: Devstral 2 2512(US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887))와(과) Z.ai: GLM 4.5V(US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Mistral: Devstral 2 2512 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Mistral | Z.ai |
| 입력 | US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887) | US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830) |
| 출력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$6.30 / 100만 토큰 (≈ ₩8,490) |
| 캐시 읽기 | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) | US$0.39 / 100만 토큰 (≈ ₩519) |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 65,536 |
| 최대 출력 | 209,715 | 16,384 |
| 입력 | text, file | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 12. 9. | 2025. 8. 11. |
주요 차이점
- Mistral: Devstral 2 2512의 입력 토큰 가격이 33% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 4.5V의 출력 토큰 가격이 10% 더 저렴합니다.
- Mistral: Devstral 2 2512는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Mistral: Devstral 2 2512만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) Z.ai: GLM 4.5V만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Mistral: Devstral 2 2512에서 US$0.00490, Z.ai: GLM 4.5V에서 US$0.00525입니다.
자세히 보기
Mistral: Devstral 2 2512는 Mistral이 만들었고, Z.ai: GLM 4.5V는 Z.ai가 만들었습니다. 둘 다 api14에 텍스트 모델로 등록되어 있으며, 이는 둘 중 어느 쪽에서든 최종적으로 받는 답변이 텍스트라는 뜻입니다. Devstral 2 2512는 제공자가 2025-12-09에 출시했고, GLM 4.5V는 2025-08-11에 출시했습니다. 서로 다른 설계 우선순위를 가진 다른 벤더의 제품이므로, 둘 사이의 선택은 대부분 입력의 형태와 얼마나 많은 컨텍스트를 보내야 하는지에 달려 있습니다.
가장 뚜렷한 차이는 입력 모달리티와 컨텍스트 길이에 있습니다. Devstral 2 2512는 텍스트와 파일을 받으며, 262144 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖습니다. GLM 4.5V는 텍스트와 이미지를 받으며, 컨텍스트 윈도우는 65536 토큰입니다. 따라서 Devstral 2 2512가 훨씬 더 큰 컨텍스트를 제공하며, 이는 긴 문서, 큰 파일 또는 긴 대화 기록을 넣을 때 중요합니다. 입력에 이미지가 포함된다면 GLM 4.5V를 선택해야 합니다. Devstral 2 2512는 이미지 입력을 나열하지 않기 때문입니다. 파라미터 측면에서 Devstral 2 2512는 structured outputs를 지원하지만 GLM 4.5V는 이를 나열하지 않으며, GLM 4.5V는 reasoning과 include_reasoning을 지원하지만 Devstral 2 2512는 이를 나열하지 않습니다. 둘 다 tools와 tool_choice를 지원하므로 함수 호출은 양쪽 모두에서 사용할 수 있습니다. GLM 4.5V는 또한 top_k와 repetition_penalty를 노출하지만 Devstral 2 2512는 이를 나열하지 않습니다.
실무에서는 작업이 텍스트나 파일 위주이고 프롬프트가 길 때 Devstral 2 2512를 선택하세요. 큰 코드 파일, 여러 파일로 된 저장소, 긴 명세서, 또는 모델이 structured outputs를 통해 엄격한 JSON 형태를 출력하기를 원하는 모든 경우입니다. 작업에 텍스트와 함께 이미지가 포함될 때, 예를 들어 스크린샷, 다이어그램 또는 스캔한 페이지를 읽을 때, 또는 모델이 추론 단계를 노출하기를 원할 때는 GLM 4.5V를 선택하세요. 워크로드가 이미지 없는 순수 텍스트이고 65536 토큰 안에 여유 있게 들어간다면 둘 다 사용 가능하며, 결정 요인은 가격과 structured outputs 또는 reasoning이 필요한지 여부가 됩니다. 가격 측면에서 Devstral 2 2512는 입력에서 둘 중 더 저렴하고, GLM 4.5V는 출력에서 더 저렴하므로, 더 나은 거래는 입력 대 출력 비율에 따라 달라집니다. 이 페이지의 실시간 가격 표에 현재 수치가 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, api14 키와 함께 chat completions 엔드포인트로 요청을 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하세요. Mistral의 모델을 사용하려면 model을 "mistralai/devstral-2512"로 설정하세요. Z.ai의 모델을 사용하려면 "z-ai/glm-4.5v"로 설정하세요. 요청 본문의 나머지 모든 것은 동일하게 유지됩니다. messages, temperature, max_tokens 등입니다. 둘 사이를 전환하는 것은 model id를 한 줄 바꾸는 일이므로, 통합을 다시 작성하지 않고도 자체 트래픽에서 비교할 수 있습니다.
선택한 후에도 다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 긴 컨텍스트 때문에 Devstral 2 2512로 시작했지만 프롬프트에 이미지가 포함되어 있는 것으로 밝혀지면, 이를 받아들이는 쪽은 GLM 4.5V입니다. 이미지 입력 때문에 GLM 4.5V로 시작했지만 문서가 65536 토큰을 넘어가면, 더 큰 윈도우를 위해 Devstral 2 2512가 필요합니다. 그리고 structured outputs가 필요하다면 Devstral 2 2512를 가리키고, 가시적인 추론이 필요하다면 GLM 4.5V를 가리킵니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "mistralai/devstral-2512"에서 "z-ai/glm-4.5v"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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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