Mistral: Devstral 2 2512 contra Qwen: Qwen3.5-27B
Uma comparação lado a lado entre Mistral: Devstral 2 2512 (US$ 1,40 / 1M fragmentos (≈ R$ 7,70)) e Qwen: Qwen3.5-27B (US$ 0,91 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,01)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Mistral: Devstral 2 2512 | Qwen: Qwen3.5-27B | |
|---|---|---|
| Provedor | Mistral | Qwen |
| Entrada | US$ 1,40 / 1M fragmentos (≈ R$ 7,70) | US$ 0,91 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,01) |
| Saída | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,52) | US$ 9,10 / 1M fragmentos (≈ R$ 50,08) |
| Leitura de cache | US$ 0,14 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,77) | - |
| Janela de contexto | 262.144 | 262.144 |
| Saída máxima | 209.715 | 81.920 |
| Entrada | text, file | text, image, video |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 9 de dez. de 2025 | 25 de fev. de 2026 |
Principais diferenças
- Qwen: Qwen3.5-27B é 35% mais barato nos tokens de entrada.
- Mistral: Devstral 2 2512 é 23% mais barato nos tokens de saída.
- Só o Qwen: Qwen3.5-27B suporta controle do esforço de raciocínio.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00490 com Mistral: Devstral 2 2512 e US$ 0,00546 com Qwen: Qwen3.5-27B.
Em detalhe
Mistral: Devstral 2 2512 é feito pela Mistral, e Qwen: Qwen3.5-27B é feito pela Qwen. Ambos são modelos de geração de texto, ou seja, ambos recebem entrada e retornam texto, e ambos são servidos através da api14 sob a mesma interface compatível com OpenAI. O Devstral 2 2512 foi lançado pelo seu fornecedor em 2025-12-09, enquanto o Qwen3.5-27B tem uma data de lançamento do fornecedor de 2026-02-25, portanto o modelo Qwen é o mais recente dos dois.
Os dois modelos compartilham uma janela de contexto de 262144 tokens, então nenhum tem vantagem nesse aspecto. Onde eles divergem é nas modalidades de entrada e nas opções de ajuste. O Devstral 2 2512 aceita entrada de texto e ficheiro, enquanto o Qwen3.5-27B aceita entrada de texto, imagem e vídeo, o que faz do modelo Qwen a escolha quando o seu prompt inclui media visual. O Qwen3.5-27B também expõe controlos de raciocínio (include_reasoning e reasoning) que o Devstral 2 2512 não lista, juntamente com logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k e repetition_penalty. O Devstral 2 2512 lista um conjunto de parâmetros menor, mas ambos os modelos suportam tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty e presence_penalty, portanto a chamada de funções e a saída estruturada funcionam em qualquer dos lados.
Para um programador a escolher entre eles, a decisão geralmente resume-se ao tipo de entrada e à forma do custo, e não ao contexto bruto. Se a sua tarefa é trabalho de código ou texto sobre ficheiros grandes, o Devstral 2 2512 lida com entrada de ficheiro diretamente e é a opção mais barata em tokens de saída, o que importa quando o modelo escreve respostas longas. Se a sua tarefa envolve imagens ou vídeo, ou se quer traços de raciocínio e controlos de amostragem mais finos como top_k, min_p ou logprobs, o Qwen3.5-27B é o adequado, e é a opção mais barata em tokens de entrada, o que importa quando envia prompts grandes. Quando ambos poderiam funcionar, avalie se o seu tráfego é pesado em entrada ou em saída, uma vez que os dois modelos são mais baratos em lados opostos dessa divisão.
Chamar qualquer dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque o gateway é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente para o URL base da api14, envia o seu pedido habitual de chat completions, e define o campo model como "mistralai/devstral-2512" ou "qwen/qwen3.5-27b". Tudo o resto no corpo do pedido, incluindo messages, tools e response_format, permanece como está. Alternar entre os dois é uma alteração de uma linha ao model id, portanto pode comparar ambos com a sua própria carga de trabalho sem reescrever código de integração.
Há casos em que o modelo que não escolheu continua a ser a melhor opção. Se precisa de saída de raciocínio ou entrada de imagem e vídeo, o Devstral 2 2512 não consegue servir esse pedido, portanto o Qwen3.5-27B ganha independentemente do preço. Se precisa de entrada de ficheiro e a sua carga de trabalho é dominada por saída gerada, o Qwen3.5-27B é a escolha mais fraca em custo, e o Devstral 2 2512 é o padrão sensato. Consulte a tabela de preços em direto nesta página para tarifas atuais antes de se comprometer, uma vez que o lado mais barato depende do seu rácio de entrada para saída.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "mistralai/devstral-2512" para "qwen/qwen3.5-27b", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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/qwen3.5-27b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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