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Perceptron Mk1 vs Qwen2.5 VL 72B Instruct: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 대 Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Perceptron: Perceptron Mk1(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))와(과) Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct(US$2.80 / 100만 토큰 (≈ ₩3,774))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
제공업체	Perceptron	Qwen
입력	US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708)	US$2.80 / 100만 토큰 (≈ ₩3,774)
출력	US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075)	US$3.50 / 100만 토큰 (≈ ₩4,717)
캐시 읽기	-	US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887)
컨텍스트 윈도우	32,768	128,000
최대 출력	8,192	115,200
입력	text, image, video	text, image
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2026. 5. 12.	2025. 2. 1.

주요 차이점

Perceptron: Perceptron Mk1의 입력 토큰 가격이 81% 더 저렴합니다.
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct의 출력 토큰 가격이 33% 더 저렴합니다.
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct는(은) 3.9배 더 긴 컨텍스트(128,000 토큰)를 읽습니다.
추론 강도 조절은(는) Perceptron: Perceptron Mk1만 지원합니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Perceptron: Perceptron Mk1에서 US$0.00315, Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct에서 US$0.00455입니다.

자세히 보기

퍼셉트론: Perceptron Mk1은 Perceptron이 만들었고, Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct는 Qwen이 만들었습니다. 둘 다 api14에 텍스트 모델로 등록되어 있습니다. 즉, 어느 쪽에서든 돌려받는 것은 텍스트입니다. 차이는 입력 쪽과, 작업할 수 있는 여유 공간을 얼마나 주는지에 있습니다.

Perceptron Mk1은 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받는 반면, Qwen2.5 VL 72B Instruct는 텍스트와 이미지는 받지만 비디오는 받지 않습니다. 그래서 둘 중 움직이는 영상을 볼 수 있는 쪽은 Perceptron Mk1뿐입니다. 컨텍스트 윈도는 반대 방향을 가리킵니다. Qwen2.5 VL 72B Instruct는 128000 토큰을 지원하는데, 이는 Perceptron Mk1이 지원하는 32768 토큰보다 상당히 큽니다. 추론과 관련해서는 Perceptron Mk1이 추론 관련 파라미터를 노출하는 쪽입니다. 따라서 모델이 추론을 보여주거나 이를 제어하기를 원한다면, 그쪽을 봐야 합니다. 가격에서는 Perceptron Mk1이 입력에서 더 저렴한 옵션이고, Qwen2.5 VL 72B Instruct는 출력에서 더 저렴합니다. 따라서 총액은 보내는 텍스트의 양과 생성하는 양에 따라 달라집니다.

비디오가 관련된 작업이라면 Perceptron Mk1이 명확한 선택입니다. Qwen2.5 VL 72B Instruct는 비디오 입력을 전혀 받을 수 없기 때문입니다. 긴 문서, 큰 코드베이스 덤프, 긴 대화 기록처럼 매우 많은 양의 텍스트가 관련된 작업이라면 Qwen2.5 VL 72B Instruct가 훨씬 더 많은 컨텍스트를 제공해 그것을 담을 수 있습니다. 중간 길이의 이미지 더하기 텍스트 작업이라면 둘 다 처리할 수 있고, 결정은 추론 제어(Perceptron Mk1)를 원하는지, 아니면 더 큰 윈도와 Qwen2.5 VL 72B Instruct가 지원하는 더 넓은 샘플링 및 출력 파라미터 집합(logit_bias, logprobs, seed, stop 포함)을 원하는지에 달려 있습니다. 워크로드가 대부분 짧은 프롬프트와 긴 생성 답변이라면, Qwen2.5 VL 72B Instruct의 더 저렴한 출력이 더 중요할 수 있습니다.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, 키를 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하면 됩니다. Perceptron Mk1을 사용하려면 model을 perceptron/perceptron-mk1로 설정하세요. Qwen2.5 VL 72B Instruct를 사용하려면 model을 qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct로 설정하세요. 요청 형태에서 달라져야 할 다른 것은 없으므로, 둘 사이를 전환하는 것은 설정이나 요청 본문에서 한 줄만 고치는 일입니다. 코드에 두 개의 상수를 두고 호출마다 바꿔 끼우거나, 런타임에 작업 유형별로 라우팅할 수 있습니다.

처음에 고르지 않은 모델이 더 나은 경우도 여전히 있습니다. 비디오 입력 때문에 Perceptron Mk1로 시작했는데 실제 워크로드가 비디오 없이 긴 텍스트인 것으로 드러났다면, Qwen2.5 VL 72B Instruct가 더 큰 컨텍스트 윈도 때문에 더 잘 맞습니다. 컨텍스트 크기 때문에 Qwen2.5 VL 72B Instruct로 시작했는데 추론 제어가 필요하다면, 그것을 제공하는 쪽은 Perceptron Mk1입니다. 확정하기 전에 페이지의 실시간 가격표를 확인하세요. 더 저렴한 쪽이 입력과 출력에서 다르기 때문입니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "perceptron/perceptron-mk1"에서 "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

Perceptron: Perceptron Mk1 상세 정보 및 플레이그라운드 →Qwen: Qwen2.5 VL 72B 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/qwen2.5-vl-72b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 대 Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

사양

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