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Perceptron Mk1 vs Qwen2.5 Coder 32B Instruct: preço da API, contexto e recursos · api14

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

Uma comparação lado a lado entre Perceptron: Perceptron Mk1 (US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87)) e Qwen2.5 Coder 32B Instruct (US$ 2,31 / 1M fragmentos (≈ R$ 12,63)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.

Especificações

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Provedor	Perceptron	Qwen
Entrada	US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87)	US$ 2,31 / 1M fragmentos (≈ R$ 12,63)
Saída	US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71)	US$ 3,50 / 1M fragmentos (≈ R$ 19,14)
Janela de contexto	32.768	32.768
Saída máxima	8.192	29.491
Entrada	text, image, video	text
Saída	text	text
chamada de ferramentas
Saída estruturada
Controle de raciocínio
Adicionado em	12 de mai. de 2026	11 de nov. de 2024

Principais diferenças

Perceptron: Perceptron Mk1 é 77% mais barato nos tokens de entrada.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct é 33% mais barato nos tokens de saída.
Só o Perceptron: Perceptron Mk1 suporta saída JSON estruturada.
Só o Perceptron: Perceptron Mk1 suporta controle do esforço de raciocínio.
Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00315 com Perceptron: Perceptron Mk1 e US$ 0,00406 com Qwen2.5 Coder 32B Instruct.

Em detalhe

Perceptron Mk1 é um modelo de texto da Perceptron, lançado em 2026-05-12. Qwen2.5 Coder 32B Instruct é um modelo de texto da Qwen, lançado em 2024-11-11. Ambos são servidos através da api14 na categoria de texto, e ambos aceitam prompts de texto e retornam saída de texto, portanto, ao nível da forma básica de pedido e resposta, são intercambiáveis.

Os dois diferem naquilo que aceitam e naquilo que expõem. Perceptron Mk1 aceita entrada de imagem e vídeo juntamente com texto, enquanto Qwen2.5 Coder 32B Instruct aceita apenas texto. Ambos indicam um comprimento de contexto de 32768 tokens, portanto não há diferença significativa na quantidade que pode ser enviada numa única chamada. Perceptron Mk1 é o único dos dois que suporta saídas estruturadas e o único que suporta raciocínio, e a sua lista de parâmetros inclui include_reasoning e reasoning. Qwen2.5 Coder 32B Instruct, por sua vez, expõe um conjunto mais amplo de controlos de amostragem e formatação, incluindo logit_bias, min_p, repetition_penalty, response_format, seed e stop. Nenhum dos modelos está listado como suportando ferramentas.

Para um programador que escolhe entre eles, o fator decisivo é normalmente a entrada. Se a sua tarefa envolve capturas de ecrã, diagramas, frames de um vídeo, ou qualquer outro material visual que o modelo precise de ler, Perceptron Mk1 é o que o pode aceitar, e também pode retornar saída estruturada e expor raciocínio, o que se adequa a extração, classificação e análise em múltiplos passos onde quer que o pensamento intermédio seja revelado. Se a sua tarefa é puramente textual e especialmente se for código, Qwen2.5 Coder 32B Instruct dá-lhe um controlo mais fino sobre a geração através de seed, stop, logit_bias e repetition_penalty, o que importa quando precisa de saída reproduzível ou fortemente restringida. Em termos de custo, Perceptron Mk1 é mais barato na entrada e Qwen2.5 Coder 32B Instruct é mais barato na saída, portanto o melhor valor depende de a sua carga de trabalho ser pesada na entrada ou pesada na saída. Consulte a tabela de preços em tempo real para os números atuais.

Chamar qualquer dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Envia um pedido de chat completions para o mesmo endpoint com a mesma autenticação, e a única coisa que muda é o id do modelo. Use perceptron/perceptron-mk1 para Perceptron Mk1 e qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct para Qwen2.5 Coder 32B Instruct. Tudo o resto no corpo do seu pedido, como messages, temperature e max_tokens, fica onde está, embora os parâmetros que um modelo não lista não se apliquem a ele. Isto torna a alternância entre os dois uma mudança de uma linha, para que possa encaminhar pedidos diferentes para modelos diferentes sem reescrever o seu cliente.

Há ainda casos em que o outro modelo é a melhor escolha. Se precisa de saídas estruturadas ou raciocínio, Qwen2.5 Coder 32B Instruct não os oferece, portanto Perceptron Mk1 é a única opção. Se precisa de seed, stop, logit_bias ou repetition_penalty, Perceptron Mk1 não os lista, portanto Qwen2.5 Coder 32B Instruct é o que deve chamar. E se a sua saída é longa e está a pagar por ela, o preço do lado da saída favorece Qwen2.5 Coder 32B Instruct, enquanto trabalho pesado na entrada favorece Perceptron Mk1.

Troque com uma string

Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "perceptron/perceptron-mk1" para "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.

Perceptron: Perceptron Mk1: detalhes e ambiente de testes →Qwen2.5 Coder 32B Instruct: detalhes e ambiente de testes →

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 contra Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Especificações

Principais diferenças

Em detalhe

Troque com uma string

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