Mistral: Devstral 2 2512 mot Qwen: Qwen3.5-27B
En jämförelse sida vid sida av Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 US$ / 1M textdelar (≈ 13,85 kr)) och Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 9,00 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Mistral: Devstral 2 2512 | Qwen: Qwen3.5-27B | |
|---|---|---|
| Leverantör | Mistral | Qwen |
| Indata | 1,40 US$ / 1M textdelar (≈ 13,85 kr) | 0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 9,00 kr) |
| Utdata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 69,23 kr) | 9,10 US$ / 1M textdelar (≈ 90,00 kr) |
| Cacheläsning | 0,14 US$ / 1M textdelar (≈ 1,38 kr) | - |
| Kontextfönster | 262 144 | 262 144 |
| Max utdata | 209 715 | 81 920 |
| Indata | text, file | text, image, video |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 9 dec. 2025 | 25 feb. 2026 |
Viktiga skillnader
- Qwen: Qwen3.5-27B är 35% billigare på indata-tokens.
- Mistral: Devstral 2 2512 är 23% billigare på utdata-tokens.
- Endast Qwen: Qwen3.5-27B stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00490 US$ med Mistral: Devstral 2 2512 och 0,00546 US$ med Qwen: Qwen3.5-27B.
Mer i detalj
Mistral: Devstral 2 2512 är gjord av Mistral, och Qwen: Qwen3.5-27B är gjord av Qwen. Båda är textgenereringsmodeller, vilket innebär att båda tar emot indata och returnerar text, och båda serveras via api14 under samma OpenAI-kompatibla gränssnitt. Devstral 2 2512 släpptes av sin leverantör 2025-12-09, medan Qwen3.5-27B har ett leverantörsrelease-datum på 2026-02-25, så Qwen-modellen är den nyare av de två.
De två modellerna delar ett kontextfönster på 262144 tokens, så ingen av dem har en fördel där. Där de skiljer sig åt är i indatamodaliteter och inställningsalternativ. Devstral 2 2512 accepterar text och filindata, medan Qwen3.5-27B accepterar text-, bild- och videoindata, vilket gör Qwen-modellen till det självklara valet när din prompt innehåller visuella medier. Qwen3.5-27B exponerar också resonemangskontroller (include_reasoning och reasoning) som Devstral 2 2512 inte listar, tillsammans med logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k och repetition_penalty. Devstral 2 2512 listar en mindre uppsättning parametrar, men båda modellerna stöder tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty och presence_penalty, så funktionsanrop och strukturerad utdata fungerar på båda sidor.
För en utvecklare som väljer mellan dem handlar beslutet vanligtvis om indatatyp och kostnadsform snarare än rå kontext. Om din uppgift är kod- eller textarbete över stora filer hanterar Devstral 2 2512 filindata direkt och är det billigare alternativet för utdatatokens, vilket spelar roll när modellen skriver långa svar. Om din uppgift involverar bilder eller video, eller du vill ha resonemangsspår och finare samplingskontroller som top_k, min_p eller logprobs, är Qwen3.5-27B rätt val, och den är det billigare alternativet för indatatokens, vilket spelar roll när du skickar stora prompts. När båda skulle kunna fungera, väg om din trafik är indatatung eller utdatatung, eftersom de två modellerna är billigare på motsatta sidor av den uppdelningen.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom gatewayen är OpenAI-kompatibel. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar din vanliga chat completions-begäran och ställer in modellfältet till "mistralai/devstral-2512" eller "qwen/qwen3.5-27b". Allt annat i begärandekroppen, inklusive messages, tools och response_format, förblir som det är. Att byta mellan de två är en enradsändring av modell-id:t, så du kan benchmarka båda mot din egen arbetsbelastning utan att skriva om integrationskoden.
Det finns fall där modellen du inte valde fortfarande är det bättre valet. Om du behöver resonemangsutdata eller bild- och videoindata kan Devstral 2 2512 inte hantera den begäran, så Qwen3.5-27B vinner oavsett pris. Om du behöver filindata och din arbetsbelastning domineras av genererad utdata är Qwen3.5-27B det svagare valet kostnadsmässigt, och Devstral 2 2512 är det förnuftiga standardvalet. Kontrollera den aktuella pristabellen på denna sida för gällande priser innan du bestämmer dig, eftersom den billigare sidan beror på ditt förhållande mellan indata och utdata.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "mistralai/devstral-2512" till "qwen/qwen3.5-27b", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4