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.

Perceptron Mk1 vs Qwen2.5 Coder 32B Instruct: cena API, kontekst i funkcje · api14

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

Porównanie Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)) i Qwen2.5 Coder 32B Instruct (2,31 USD / 1M tokenów (≈ 9,05 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Dostawca	Perceptron	Qwen
Wejście	0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)	2,31 USD / 1M tokenów (≈ 9,05 zł)
Wyjście	5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł)	3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł)
Okno kontekstu	32 768	32 768
Maks. wyjście	8192	29 491
Wejście	text, image, video	text
Wyjście	text	text
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	12 maj 2026	11 lis 2024

Najważniejsze różnice

Perceptron: Perceptron Mk1 jest o 77% tańszy na tokenach wejściowych.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct jest o 33% tańszy na tokenach wyjściowych.
Tylko Perceptron: Perceptron Mk1 obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
Tylko Perceptron: Perceptron Mk1 obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00315 USD z Perceptron: Perceptron Mk1 i 0,00406 USD z Qwen2.5 Coder 32B Instruct.

Szczegółowo

Perceptron Mk1 to model tekstowy od Perceptron, wydany 2026-05-12. Qwen2.5 Coder 32B Instruct to model tekstowy od Qwen, wydany 2024-11-11. Oba są udostępniane przez api14 w kategorii tekst, a oba przyjmują podpowiedzi tekstowe i zwracają wynik tekstowy, więc na poziomie podstawowej struktury żądania i odpowiedzi są wymienne.

Modele różnią się tym, co przyjmują i co udostępniają. Perceptron Mk1 przyjmuje dane wejściowe w postaci obrazu i wideo obok tekstu, natomiast Qwen2.5 Coder 32B Instruct przyjmuje wyłącznie tekst. Oba mają długość kontekstu 32768 tokenów, więc nie ma istotnej różnicy w tym, ile można wysłać w jednym wywołaniu. Perceptron Mk1 jako jedyny z tych dwóch obsługuje ustrukturyzowane wyniki i jako jedyny obsługuje rozumowanie, a jego lista parametrów obejmuje include_reasoning i reasoning. Qwen2.5 Coder 32B Instruct udostępnia natomiast szerszy zestaw kontroli próbkowania i formatowania, w tym logit_bias, min_p, repetition_penalty, response_format, seed i stop. Żaden z modeli nie jest wymieniony jako obsługujący narzędzia.

Dla dewelopera wybierającego między nimi czynnikiem decydującym jest zwykle dane wejściowe. Jeśli zadanie obejmuje zrzuty ekranu, diagramy, klatki z wideo lub inny materiał wizualny, który model musi odczytać, Perceptron Mk1 jest tym, który może go przyjąć, a także może zwracać ustrukturyzowany wynik i udostępniać rozumowanie, co pasuje do ekstrakcji, klasyfikacji i wieloetapowej analizy, gdy chcesz, aby pośredni tok myślenia był widoczny. Jeśli zadanie jest czysto tekstowe, a zwłaszcza jeśli dotyczy kodu, Qwen2.5 Coder 32B Instruct daje dokładniejszą kontrolę nad generowaniem poprzez seed, stop, logit_bias i repetition_penalty, co ma znaczenie, gdy potrzebujesz powtarzalnego lub ściśle ograniczonego wyniku. Jeśli chodzi o koszt, Perceptron Mk1 jest tańszy na wejściu, a Qwen2.5 Coder 32B Instruct jest tańszy na wyjściu, więc lepsza wartość zależy od tego, czy obciążenie jest intensywne na wejściu, czy na wyjściu. Sprawdź bieżącą tabelę cen, aby poznać aktualne liczby.

Wywoływanie któregokolwiek z modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Wysyłasz żądanie ukończenia czatu do tego samego punktu końcowego z tą samą autoryzacją, a zmienia się tylko identyfikator modelu. Użyj perceptron/perceptron-mk1 dla Perceptron Mk1 i qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct dla Qwen2.5 Coder 32B Instruct. Wszystko inne w treści żądania, takie jak messages, temperature i max_tokens, pozostaje bez zmian, choć parametry, których dany model nie wymienia, nie będą miały zastosowania. Dzięki temu przełączanie między nimi to zmiana jednej linii, więc możesz kierować różne żądania do różnych modeli bez przepisywania klienta.

Nadal istnieją przypadki, w których lepszym wyborem jest drugi model. Jeśli potrzebujesz ustrukturyzowanych wyników lub rozumowania, Qwen2.5 Coder 32B Instruct ich nie oferuje, więc Perceptron Mk1 jest jedyną opcją. Jeśli potrzebujesz seed, stop, logit_bias lub repetition_penalty, Perceptron Mk1 ich nie wymienia, więc należy wywołać Qwen2.5 Coder 32B Instruct. A jeśli twój wynik jest długi i za niego płacisz, ceny po stronie wyjścia sprzyjają Qwen2.5 Coder 32B Instruct, podczas gdy praca intensywna na wejściu sprzyja Perceptron Mk1.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "perceptron/perceptron-mk1" na "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Perceptron: Perceptron Mk1: szczegóły i piaskownica →Qwen2.5 Coder 32B Instruct: 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": "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 kontra Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań