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 VL 72B Instruct: cena API, kontekst i funkcje · api14

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

Porównanie Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)) i Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct (2,80 USD / 1M tokenów (≈ 10,97 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	Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
Dostawca	Perceptron	Qwen
Wejście	0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)	2,80 USD / 1M tokenów (≈ 10,97 zł)
Wyjście	5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł)	3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł)
Odczyt z cache	-	1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)
Okno kontekstu	32 768	128 000
Maks. wyjście	8192	115 200
Wejście	text, image, video	text, image
Wyjście	text	text
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	12 maj 2026	1 lut 2025

Najważniejsze różnice

Perceptron: Perceptron Mk1 jest o 81% tańszy na tokenach wejściowych.
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct jest o 33% tańszy na tokenach wyjściowych.
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct przyjmuje 3.9× więcej kontekstu (128 000 tokenów).
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 0,00455 USD z Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct.

Szczegółowo

Perceptron: Perceptron Mk1 jest tworzony przez Perceptron, a Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct jest tworzony przez Qwen. Oba są wymienione na api14 jako modele tekstowe, co oznacza, że tekst jest tym, co otrzymujesz z powrotem od któregokolwiek z nich. Różnica jest po stronie wejścia i w tym, ile miejsca dają ci do pracy.

Perceptron Mk1 przyjmuje tekst, obrazy i wideo jako dane wejściowe, podczas gdy Qwen2.5 VL 72B Instruct przyjmuje tekst i obrazy, ale nie wideo. To czyni Perceptron Mk1 jedynym z dwóch, który może analizować ruchome nagrania. Okna kontekstu wskazują w drugą stronę: Qwen2.5 VL 72B Instruct obsługuje 128000 tokenów, co jest znacznie większe niż 32768 tokenów obsługiwanych przez Perceptron Mk1. Jeśli chodzi o rozumowanie, Perceptron Mk1 jest tym, który udostępnia parametry związane z rozumowaniem, więc jeśli chcesz, aby model pokazywał lub kontrolował swoje rozumowanie, to jest strona, na którą warto spojrzeć. Jeśli chodzi o cenę, Perceptron Mk1 jest tańszą opcją dla danych wejściowych, podczas gdy Qwen2.5 VL 72B Instruct jest tańszy dla danych wyjściowych, więc suma zależy od tego, ile tekstu wysyłasz w porównaniu do tego, ile generujesz.

W przypadku zadania obejmującego wideo, Perceptron Mk1 jest prostym wyborem, ponieważ Qwen2.5 VL 72B Instruct w ogóle nie może przyjmować danych wejściowych wideo. W przypadku zadania obejmującego bardzo dużą ilość tekstu, takiego jak długi dokument, duży zrzut bazy kodu lub długa historia rozmowy, Qwen2.5 VL 72B Instruct daje ci znacznie więcej kontekstu, aby to zmieścić. W przypadku pracy z obrazem i tekstem o umiarkowanej długości, oba mogą sobie z tym poradzić, a decyzja sprowadza się do tego, czy chcesz kontrolę rozumowania (Perceptron Mk1), czy większe okno i szerszy zestaw parametrów próbkowania i wyjścia, które obsługuje Qwen2.5 VL 72B Instruct, w tym logit_bias, logprobs, seed i stop. Jeśli twoje obciążenie to głównie krótkie podpowiedzi z długimi generowanymi odpowiedziami, tańsze wyjście w Qwen2.5 VL 72B Instruct może mieć dla ciebie większe znaczenie.

Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta OpenAI na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Aby użyć Perceptron Mk1, ustaw model na perceptron/perceptron-mk1. Aby użyć Qwen2.5 VL 72B Instruct, ustaw model na qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct. Nic innego w kształcie żądania nie musi się zmieniać, więc przełączanie między nimi to edycja jednej linii w twojej konfiguracji lub treści żądania. Możesz trzymać dwie stałe w swoim kodzie i zamieniać je przy każdym wywołaniu, albo kierować według typu zadania w czasie wykonania.

Istnieją jednak przypadki, w których model, którego nie wybrałeś najpierw, jest lepszy. Jeśli zacząłeś od Perceptron Mk1 ze względu na jego wejście wideo, ale twoje rzeczywiste obciążenie okazuje się długim tekstem bez wideo, Qwen2.5 VL 72B Instruct jest lepszym dopasowaniem ze względu na większe okno kontekstu. Jeśli zacząłeś od Qwen2.5 VL 72B Instruct ze względu na jego rozmiar kontekstu, ale potrzebujesz kontroli rozumowania, Perceptron Mk1 jest tym, który je oferuje. Sprawdź aktualną tabelę cen na stronie przed podjęciem decyzji, ponieważ tańsza strona różni się między danymi wejściowymi a wyjściowymi.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "perceptron/perceptron-mk1" na "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Perceptron: Perceptron Mk1: szczegóły i piaskownica →Qwen: Qwen2.5 VL 72B 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/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 kontra Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań