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Perceptron Mk1 vs Qwen2.5 Coder 32B Instruct: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 대 Qwen2.5 Coder 32B Instruct

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Perceptron: Perceptron Mk1(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))와(과) Qwen2.5 Coder 32B Instruct(US$2.31 / 100만 토큰 (≈ ₩3,113))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen2.5 Coder 32B Instruct
제공업체	Perceptron	Qwen
입력	US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708)	US$2.31 / 100만 토큰 (≈ ₩3,113)
출력	US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075)	US$3.50 / 100만 토큰 (≈ ₩4,717)
컨텍스트 윈도우	32,768	32,768
최대 출력	8,192	29,491
입력	text, image, video	text
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2026. 5. 12.	2024. 11. 11.

주요 차이점

Perceptron: Perceptron Mk1의 입력 토큰 가격이 77% 더 저렴합니다.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct의 출력 토큰 가격이 33% 더 저렴합니다.
구조화된 JSON 출력은(는) Perceptron: Perceptron Mk1만 지원합니다.
추론 강도 조절은(는) Perceptron: Perceptron Mk1만 지원합니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Perceptron: Perceptron Mk1에서 US$0.00315, Qwen2.5 Coder 32B Instruct에서 US$0.00406입니다.

자세히 보기

Perceptron Mk1은 Perceptron의 텍스트 모델로, 2026-05-12에 출시되었습니다. Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 Qwen의 텍스트 모델로, 2024-11-11에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 카테고리로 제공되며, 둘 다 텍스트 프롬프트를 받아 텍스트 출력을 반환하므로, 기본 요청 및 응답 형태 수준에서는 서로 교체 가능합니다.

두 모델은 받아들이는 것과 노출하는 것에서 차이가 있습니다. Perceptron Mk1은 텍스트와 함께 이미지 및 비디오 입력을 받는 반면, Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 텍스트만 받습니다. 둘 다 컨텍스트 길이가 32768 토큰으로 표시되므로, 한 번의 호출로 보낼 수 있는 양에는 의미 있는 차이가 없습니다. Perceptron Mk1은 둘 중 유일하게 구조화된 출력을 지원하고 유일하게 추론을 지원하며, 파라미터 목록에 include_reasoning과 reasoning이 포함됩니다. Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 대신 logit_bias, min_p, repetition_penalty, response_format, seed, stop을 포함한 더 넓은 샘플링 및 포맷팅 제어를 노출합니다. 어느 모델도 도구 지원으로 표시되지 않습니다.

둘 중 하나를 선택하는 개발자에게 결정 요인은 보통 입력입니다. 작업에 스크린샷, 다이어그램, 비디오 프레임 또는 모델이 읽어야 하는 기타 시각 자료가 포함된다면, Perceptron Mk1이 그것을 받아들일 수 있는 모델이며, 구조화된 출력을 반환하고 추론을 노출할 수도 있어, 중간 사고를 드러내고 싶은 추출, 분류 및 다단계 분석에 적합합니다. 작업이 순전히 텍스트이고 특히 코드라면, Qwen2.5 Coder 32B Instruct가 seed, stop, logit_bias, repetition_penalty를 통해 생성에 대한 더 세밀한 제어를 제공하며, 이는 재현 가능하거나 엄격하게 제한된 출력이 필요할 때 중요합니다. 비용에서는 Perceptron Mk1이 입력에서 더 저렴하고 Qwen2.5 Coder 32B Instruct가 출력에서 더 저렴하므로, 더 나은 가성비는 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 달려 있습니다. 현재 수치는 실시간 가격표를 확인하세요.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 동일한 엔드포인트에 동일한 인증으로 채팅 완성 요청을 보내며, 바뀌는 것은 모델 id뿐입니다. Perceptron Mk1에는 perceptron/perceptron-mk1을, Qwen2.5 Coder 32B Instruct에는 qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct를 사용하세요. messages, temperature, max_tokens 등 요청 본문의 다른 모든 것은 그대로 유지되지만, 한 모델이 나열하지 않은 파라미터는 그 모델에 적용되지 않습니다. 따라서 둘 사이 전환은 한 줄 변경으로 가능하며, 클라이언트를 다시 작성하지 않고도 서로 다른 요청을 서로 다른 모델로 라우팅할 수 있습니다.

다른 모델이 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 구조화된 출력이나 추론이 필요하다면 Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 이를 제공하지 않으므로 Perceptron Mk1이 유일한 옵션입니다. seed, stop, logit_bias 또는 repetition_penalty가 필요하다면 Perceptron Mk1은 이를 나열하지 않으므로 Qwen2.5 Coder 32B Instruct를 호출해야 합니다. 그리고 출력이 길고 그에 대한 비용을 지불한다면 출력 측 가격은 Qwen2.5 Coder 32B Instruct에 유리하고, 입력이 많은 작업은 Perceptron Mk1에 유리합니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "perceptron/perceptron-mk1"에서 "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

Perceptron: Perceptron Mk1 상세 정보 및 플레이그라운드 →Qwen2.5 Coder 32B Instruct 상세 정보 및 플레이그라운드 →

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/qwen-2.5-coder-32b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 대 Qwen2.5 Coder 32B Instruct

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주요 차이점

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