Mistral: Devstral 2 2512 kontra Z.ai: GLM 4.5V
Porównanie Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)) i Z.ai: GLM 4.5V (2,10 USD / 1M tokenów (≈ 8,23 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 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Dostawca | Mistral | Z.ai |
| Wejście | 1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł) | 2,10 USD / 1M tokenów (≈ 8,23 zł) |
| Wyjście | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) | 6,30 USD / 1M tokenów (≈ 24,68 zł) |
| Odczyt z cache | 0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł) | 0,39 USD / 1M tokenów (≈ 1,51 zł) |
| Okno kontekstu | 262 144 | 65 536 |
| Maks. wyjście | 209 715 | 16 384 |
| Wejście | text, file | text, image |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 9 gru 2025 | 11 sie 2025 |
Najważniejsze różnice
- Mistral: Devstral 2 2512 jest o 33% tańszy na tokenach wejściowych.
- Z.ai: GLM 4.5V jest o 10% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Mistral: Devstral 2 2512 przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (262 144 tokenów).
- Tylko Mistral: Devstral 2 2512 obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko Z.ai: GLM 4.5V obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00490 USD z Mistral: Devstral 2 2512 i 0,00525 USD z Z.ai: GLM 4.5V.
Szczegółowo
Mistral: Devstral 2 2512 jest tworzony przez Mistral, a Z.ai: GLM 4.5V jest tworzony przez Z.ai. Oba są wymienione na api14 jako modele tekstowe, co oznacza, że ostateczna odpowiedź, którą otrzymasz z któregokolwiek z nich, jest tekstem. Devstral 2 2512 został wydany przez swojego dostawcę 2025-12-09, natomiast GLM 4.5V został wydany 2025-08-11. Pochodzą od różnych dostawców o różnych priorytetach projektowych, więc wybór między nimi dotyczy głównie kształtu danych wejściowych i ilości kontekstu, który musisz wysłać.
Najwyraźniejszy podział dotyczy modalności wejściowych i długości kontekstu. Devstral 2 2512 akceptuje tekst i pliki oraz ma okno kontekstu wynoszące 262144 tokeny. GLM 4.5V akceptuje tekst i obrazy, z oknem kontekstu wynoszącym 65536 tokenów. Zatem Devstral 2 2512 daje znacznie większy kontekst, co ma znaczenie, gdy wprowadzasz długie dokumenty, duże pliki lub rozszerzoną historię rozmowy. GLM 4.5V jest tym, po który warto sięgnąć, gdy dane wejściowe zawierają obrazy, ponieważ Devstral 2 2512 nie wymienia danych wejściowych w postaci obrazów. Jeśli chodzi o parametry, Devstral 2 2512 obsługuje structured outputs, czego GLM 4.5V nie wymienia, natomiast GLM 4.5V obsługuje reasoning i include_reasoning, czego Devstral 2 2512 nie wymienia. Oba obsługują tools i tool_choice, więc wywoływanie funkcji jest dostępne po obu stronach. GLM 4.5V udostępnia również top_k i repetition_penalty, czego Devstral 2 2512 nie wymienia.
W praktycznej pracy wybierz Devstral 2 2512, gdy zadanie jest mocno tekstowe lub plikowe, a prompt jest długi: duże pliki kodu, repozytoria wieloplikowe, długie specyfikacje lub cokolwiek, gdzie chcesz, aby model emitował ścisły kształt JSON poprzez structured outputs. Wybierz GLM 4.5V, gdy zadanie obejmuje obraz wraz z tekstem, na przykład odczyt zrzutu ekranu, diagramu lub zeskanowanej strony, albo gdy chcesz, aby model ujawnił swoje kroki rozumowania. Jeśli Twoje obciążenie to zwykły tekst bez obrazów i mieści się wygodnie w 65536 tokenach, oba są viable, a czynnikami decydującymi stają się cena i to, czy potrzebujesz structured outputs czy reasoning. Jeśli chodzi o cenę, Devstral 2 2512 jest tańszy z dwóch dla danych wejściowych, natomiast GLM 4.5V jest tańszy dla danych wyjściowych, więc lepsza oferta zależy od stosunku danych wejściowych do wyjściowych. Tabela cen na żywo na tej stronie zawiera aktualne liczby.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie do endpointu chat completions ze swoim kluczem api14 i ustawiasz pole model na id, którego chcesz użyć. Aby użyć modelu Mistral, ustaw model na "mistralai/devstral-2512". Aby użyć modelu Z.ai, ustaw go na "z-ai/glm-4.5v". Wszystko inne w treści żądania pozostaje takie samo: messages, temperature, max_tokens i reszta. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii w id modelu, więc możesz je porównać na własnym ruchu bez przepisywania integracji.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "mistralai/devstral-2512" na "z-ai/glm-4.5v", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4