Mistral: Devstral 2 2512 tegen Z.ai: GLM 4.5V
Een vergelijking naast elkaar van Mistral: Devstral 2 2512 (US$ 1,40 / 1M tekstdelen (≈ € 1,25)) en Z.ai: GLM 4.5V (US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Mistral: Devstral 2 2512 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Mistral | Z.ai |
| Invoer | US$ 1,40 / 1M tekstdelen (≈ € 1,25) | US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87) |
| Uitvoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | US$ 6,30 / 1M tekstdelen (≈ € 5,61) |
| Cache lezen | US$ 0,14 / 1M tekstdelen (≈ € 0,12) | US$ 0,39 / 1M tekstdelen (≈ € 0,34) |
| Contextvenster | 262.144 | 65.536 |
| Maximale output | 209.715 | 16.384 |
| Invoer | text, file | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 9 dec 2025 | 11 aug 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Mistral: Devstral 2 2512 is 33% goedkoper op inputtokens.
- Z.ai: GLM 4.5V is 10% goedkoper op outputtokens.
- Mistral: Devstral 2 2512 leest 4.0× meer context (262.144 tokens).
- Alleen Mistral: Devstral 2 2512 ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Alleen Z.ai: GLM 4.5V ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00490 met Mistral: Devstral 2 2512 en US$ 0,00525 met Z.ai: GLM 4.5V.
In detail
Mistral: Devstral 2 2512 is gemaakt door Mistral, en Z.ai: GLM 4.5V is gemaakt door Z.ai. Beide staan op api14 vermeld als tekstmodellen, wat betekent dat het uiteindelijke antwoord dat je van een van beide krijgt tekst is. Devstral 2 2512 werd door zijn provider uitgebracht op 2025-12-09, terwijl GLM 4.5V werd uitgebracht op 2025-08-11. Ze komen van verschillende leveranciers met verschillende ontwerpprioriteiten, dus de keuze tussen hen gaat vooral over de vorm van je invoer en hoeveel context je moet meesturen.
De duidelijkste scheiding zit in invoermodaliteiten en contextlengte. Devstral 2 2512 accepteert tekst en bestanden, en heeft een contextvenster van 262144 tokens. GLM 4.5V accepteert tekst en afbeeldingen, met een contextvenster van 65536 tokens. Dus Devstral 2 2512 geeft je een veel grotere context, wat belangrijk is wanneer je lange documenten, grote bestanden of uitgebreide gespreksgeschiedenis invoert. GLM 4.5V is degene die je pakt wanneer je invoer afbeeldingen bevat, aangezien Devstral 2 2512 geen afbeeldingsinvoer vermeldt. Qua parameters ondersteunt Devstral 2 2512 gestructureerde uitvoer, wat GLM 4.5V niet vermeldt, terwijl GLM 4.5V reasoning en include_reasoning ondersteunt, wat Devstral 2 2512 niet vermeldt. Beide ondersteunen tools en tool_choice, dus function calling is aan beide kanten beschikbaar. GLM 4.5V biedt ook top_k en repetition_penalty, die Devstral 2 2512 niet vermeldt.
Voor praktisch werk kies je Devstral 2 2512 wanneer de taak tekst- of bestandsintensief is en de prompt lang is: grote codebestanden, repositories met meerdere bestanden, lange specificaties, of alles waarbij je wilt dat het model een strikte JSON-vorm uitzendt via gestructureerde uitvoer. Kies GLM 4.5V wanneer de taak een afbeelding naast tekst bevat, zoals het lezen van een schermafbeelding, een diagram of een gescande pagina, of wanneer je wilt dat het model zijn redeneerstappen toont. Als je workload platte tekst is zonder afbeeldingen en comfortabel binnen 65536 tokens past, zijn beide levensvatbaar, en worden de beslissende factoren prijs en of je gestructureerde uitvoer of reasoning nodig hebt. Qua prijs is Devstral 2 2512 de goedkoopste van de twee voor invoer, terwijl GLM 4.5V goedkoper is voor uitvoer, dus de betere deal hangt af van je verhouding tussen invoer en uitvoer. De live prijstabel op deze pagina heeft de actuele cijfers.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt je verzoek naar het chat completions endpoint met je api14 key, en stelt het model-veld in op de id die je wilt. Om Mistral's model te gebruiken, stel je het model in op "mistralai/devstral-2512". Om Z.ai's model te gebruiken, stel je het in op "z-ai/glm-4.5v". Al het andere in de request body blijft hetzelfde: messages, temperature, max_tokens en de rest. Schakelen tussen de twee is een wijziging van één regel in de model-id, zodat je ze kunt vergelijken op je eigen verkeer zonder je integratie te herschrijven.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "mistralai/devstral-2512" naar "z-ai/glm-4.5v", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4