Mistral: Devstral 2 2512 é feito pela Mistral, e Z.ai: GLM 4.5V é feito pela Z.ai. Ambos estão listados na api14 como modelos de texto, o que significa que a resposta final que você recebe de qualquer um deles é texto. Devstral 2 2512 foi lançado pelo seu provedor em 2025-12-09, enquanto GLM 4.5V foi lançado em 2025-08-11. Eles vêm de fornecedores diferentes com prioridades de design diferentes, então a escolha entre eles é principalmente sobre a forma da sua entrada e quanto contexto você precisa enviar.
A divisão mais clara está nas modalidades de entrada e no comprimento do contexto. Devstral 2 2512 aceita texto e arquivos, e carrega uma janela de contexto de 262144 tokens. GLM 4.5V aceita texto e imagens, com uma janela de contexto de 65536 tokens. Então Devstral 2 2512 oferece o contexto maior por uma margem ampla, o que importa quando você está alimentando documentos longos, arquivos grandes ou histórico de conversa estendido. GLM 4.5V é o modelo a escolher quando sua entrada inclui imagens, já que Devstral 2 2512 não lista entrada de imagem. Em parâmetros, Devstral 2 2512 suporta structured outputs, o que GLM 4.5V não lista, enquanto GLM 4.5V suporta reasoning e include_reasoning, o que Devstral 2 2512 não lista. Ambos suportam tools e tool_choice, então chamada de função está disponível em qualquer um dos lados. GLM 4.5V também expõe top_k e repetition_penalty, que Devstral 2 2512 não lista.
Para trabalho prático, escolha Devstral 2 2512 quando a tarefa for pesada em texto ou arquivos e o prompt for longo: arquivos de código grandes, repositórios com múltiplos arquivos, especificações longas, ou qualquer coisa em que você queira que o modelo emita uma forma JSON estrita através de structured outputs. Escolha GLM 4.5V quando a tarefa envolver uma imagem junto com texto, como ler uma captura de tela, um diagrama ou uma página digitalizada, ou quando você quiser que o modelo exponha seus passos de raciocínio. Se sua carga de trabalho for texto simples sem imagens e couber confortavelmente dentro de 65536 tokens, ambos são viáveis, e os fatores decisivos passam a ser preço e se você precisa de structured outputs ou reasoning. Em preço, Devstral 2 2512 é o mais barato dos dois para entrada, enquanto GLM 4.5V é mais barato para saída, então o melhor negócio depende da sua proporção de entrada para saída. A tabela de preços ao vivo nesta página tem os números atuais.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a URL base da api14, envia sua requisição para o endpoint de chat completions com sua chave api14, e define o campo model para o id que você quer. Para usar o modelo da Mistral, defina o model como "mistralai/devstral-2512". Para usar o modelo da Z.ai, defina-o como "z-ai/glm-4.5v". Todo o resto no corpo da requisição permanece o mesmo: messages, temperature, max_tokens e o restante. Alternar entre os dois é uma mudança de uma linha no id do modelo, então você pode compará-los no seu próprio tráfego sem reescrever sua integração.
Há casos em que o outro modelo ainda é a melhor escolha mesmo depois de você ter escolhido. Se você começar com Devstral 2 2512 pelo seu contexto longo, mas seu prompt acabar incluindo uma imagem, GLM 4.5V é o que a aceita. Se você começar com GLM 4.5V para entrada de imagem, mas seu documento crescer além de 65536 tokens, você precisará de Devstral 2 2512 para a janela maior. E se você precisar de structured outputs, isso aponta para Devstral 2 2512, enquanto uma necessidade de raciocínio visível aponta para GLM 4.5V.