Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.

Nowy tutaj? Zobacz, jak to działa Minutowa wycieczka po piaskownicy, modelach i Twoim kluczu API.

Devstral 2 2512 vs Mistral Medium 3.1: cena API, kontekst i funkcje · api14

Mistral: Devstral 2 2512 kontra Mistral: Mistral Medium 3.1

Porównanie Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)) i Mistral: Mistral Medium 3.1 (1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	Mistral: Devstral 2 2512	Mistral: Mistral Medium 3.1
Dostawca	Mistral	Mistral
Wejście	1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)	1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)
Wyjście	7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł)	7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł)
Odczyt z cache	0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł)	0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł)
Okno kontekstu	262 144	131 072
Maks. wyjście	209 715	104 857
Wejście	text, file	text, image, file
Wyjście	text	text
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	9 gru 2025	13 sie 2025

Najważniejsze różnice

Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
Mistral: Devstral 2 2512 przyjmuje 2.0× więcej kontekstu (262 144 tokenów).
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00490 USD z Mistral: Devstral 2 2512 i 0,00490 USD z Mistral: Mistral Medium 3.1.

Szczegółowo

Mistral: Devstral 2 2512 i Mistral: Mistral Medium 3.1 to oba modele generowania tekstu stworzone przez Mistral i oba są udostępniane przez api14. Devstral 2 2512 jest nowszym z tych dwóch, datowanym na 2025-12-09, podczas gdy Mistral Medium 3.1 pochodzi z 2025-08-13. W katalogu api14 oba znajdują się w kategorii tekstowej i oba przyjmują prompt oraz zwracają tekst. Żaden z nich nie jest wyspecjalizowanym modelem mowy, embeddingów ani generowania obrazów, więc jeśli wybierasz między nimi, porównujesz dwa ogólnego przeznaczenia backendy czatu i uzupełniania od tego samego dostawcy, różniące się głównie rozmiarem kontekstu, akceptowanymi typami danych wejściowych oraz tym, jak nowy jest każdy z nich.

Najwyraźniejszy podział dotyczy długości kontekstu. Devstral 2 2512 akceptuje 262144 tokeny, czyli dwa razy więcej niż 131072 tokeny akceptowane przez Mistral Medium 3.1. Jeśli Twój prompt zawiera duże repozytorium, długi zestaw dokumentów lub obszerną historię rozmowy, większe okno jest realnym ograniczeniem, a nie udogodnieniem, ponieważ wszystko powyżej limitu musi zostać obcięte, podsumowane lub podzielone między wywołania. Drugi podział dotyczy modalności danych wejściowych. Devstral 2 2512 przyjmuje tekst i pliki. Mistral Medium 3.1 przyjmuje tekst, obrazy i pliki, więc jest jedynym z tej dwójki, który może przyjąć zrzut ekranu, diagram lub zeskanowaną stronę bezpośrednio jako dane wejściowe w postaci obrazu. Oba generują wyłącznie tekst. Jeśli chodzi o cenę, oba są mniej więcej takie same pod względem danych wejściowych i mniej więcej takie same pod względem danych wyjściowych, więc koszt nie jest tu użytecznym kryterium rozstrzygającym, a żaden model nie udostępnia możliwości, której brakuje drugiemu, w zakresie narzędzi, ustrukturyzowanych danych wyjściowych czy rozumowania poza tym, co pokazuje wspólna lista parametrów.

W codziennej pracy wybierz Devstral 2 2512, gdy Twoje zadanie jest duże objętościowo, a nie zróżnicowane pod względem danych wejściowych: całe bazy kodu, długie pliki logów, refaktoryzacje wielu plików, długo działające pętle agentów, które gromadzą kontekst, lub dowolny przepływ pracy, w którym w przeciwnym razie byłbyś zmuszony dzielić dane na fragmenty. Wybierz Mistral Medium 3.1, gdy prompt zawiera obraz, taki jak makieta interfejsu, którą chcesz opisać, wykres, który chcesz odczytać, lub sfotografowany dokument, który chcesz przepisać na tekst, oraz gdy otaczający kontekst mieści się wygodnie w jego mniejszym oknie. Jeśli zadanie wymaga zarówno dużego okna, jak i obrazu, musisz zdecydować, które ograniczenie możesz obejść: zmniejsz rozdzielczość lub wstępnie wyodrębnij obraz dla Devstral 2 2512 albo skompresuj tekst dla Mistral Medium 3.1.

Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 korzysta z tego samego interfejsu zgodnego z OpenAI. Skieruj swojego klienta na bazowy URL api14, wyślij swoje zwykłe żądanie uzupełnienia czatu i ustaw pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Zmień "mistralai/devstral-2512" na "mistralai/mistral-medium-3.1" lub z powrotem, a nic innego w żądaniu nie musi się zmieniać, ponieważ oba akceptują te same parametry, w tym temperature, top_p, max_tokens, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools i tool_choice. Strumieniowanie, wywołania narzędzi i dane wyjściowe w stylu JSON działają tak samo w obu, więc przełączenie na potrzeby eksperymentu to zmiana jednej linii.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "mistralai/devstral-2512" na "mistralai/mistral-medium-3.1", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Mistral: Devstral 2 2512: szczegóły i piaskownica →Mistral: Mistral Medium 3.1: szczegóły i piaskownica →

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": "mistralai/mistral-medium-3.1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Mistral: Devstral 2 2512 kontra Mistral: Mistral Medium 3.1

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań