Mistral: Devstral 2 2512 mot Z.ai: GLM 4.5V
En jämförelse sida vid sida av Mistral: Devstral 2 2512 (1,40 US$ / 1M textdelar (≈ 13,71 kr)) och Z.ai: GLM 4.5V (2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Mistral: Devstral 2 2512 | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Leverantör | Mistral | Z.ai |
| Indata | 1,40 US$ / 1M textdelar (≈ 13,71 kr) | 2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,57 kr) |
| Utdata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) | 6,30 US$ / 1M textdelar (≈ 61,72 kr) |
| Cacheläsning | 0,14 US$ / 1M textdelar (≈ 1,37 kr) | 0,39 US$ / 1M textdelar (≈ 3,77 kr) |
| Kontextfönster | 262 144 | 65 536 |
| Max utdata | 209 715 | 16 384 |
| Indata | text, file | text, image |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 9 dec. 2025 | 11 aug. 2025 |
Viktiga skillnader
- Mistral: Devstral 2 2512 är 33% billigare på indata-tokens.
- Z.ai: GLM 4.5V är 10% billigare på utdata-tokens.
- Mistral: Devstral 2 2512 läser 4.0× mer kontext (262 144 tokens).
- Endast Mistral: Devstral 2 2512 stöder strukturerad JSON-utdata.
- Endast Z.ai: GLM 4.5V stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00490 US$ med Mistral: Devstral 2 2512 och 0,00525 US$ med Z.ai: GLM 4.5V.
Mer i detalj
Mistral: Devstral 2 2512 är gjord av Mistral, och Z.ai: GLM 4.5V är gjord av Z.ai. Båda är listade på api14 som textmodeller, vilket innebär att det slutliga svar du får tillbaka från någon av dem är text. Devstral 2 2512 släpptes av sin leverantör 2025-12-09, medan GLM 4.5V släpptes 2025-08-11. De kommer från olika leverantörer med olika designprioriteringar, så valet mellan dem handlar mest om formen på din indata och hur mycket kontext du behöver skicka.
Den tydligaste uppdelningen är i indatamodaliteter och kontextlängd. Devstral 2 2512 accepterar text och filer, och den har ett kontextfönster på 262144 tokens. GLM 4.5V accepterar text och bilder, med ett kontextfönster på 65536 tokens. Så Devstral 2 2512 ger dig den större kontexten med bred marginal, vilket spelar roll när du matar in långa dokument, stora filer eller utökad konversationshistorik. GLM 4.5V är den du ska välja när din indata innehåller bilder, eftersom Devstral 2 2512 inte listar bildindata. När det gäller parametrar stöder Devstral 2 2512 strukturerade utdata, vilket GLM 4.5V inte listar, medan GLM 4.5V stöder reasoning och include_reasoning, vilket Devstral 2 2512 inte listar. Båda stöder tools och tool_choice, så funktionsanrop är tillgängligt på båda sidor. GLM 4.5V exponerar också top_k och repetition_penalty, vilket Devstral 2 2512 inte listar.
För praktiskt arbete, välj Devstral 2 2512 när uppgiften är text eller fil tung och prompten är lång: stora kodfiler, flerfiliga kodförråd, långa specifikationer, eller något där du vill att modellen ska avge en strikt JSON form genom strukturerade utdata. Välj GLM 4.5V när uppgiften involverar en bild tillsammans med text, som att läsa en skärmbild, ett diagram eller en skannad sida, eller när du vill att modellen ska visa sina resonemangssteg. Om din arbetsbelastning är ren text utan bilder och ryms bekvämt inom 65536 tokens, är båda genomförbara, och de avgörande faktorerna blir pris och huruvida du behöver strukturerade utdata eller reasoning. När det gäller pris är Devstral 2 2512 den billigare av de två för indata, medan GLM 4.5V är billigare för utdata, så den bättre affären beror på din indata till utdata kvot. Den live pristabellen på denna sida har de aktuella siffrorna.
Att anropa endera modellen genom api14 fungerar på samma sätt, eftersom API et är OpenAI kompatibelt. Du pekar din klient mot api14 bas URL, skickar din begäran till chat completions slutpunkten med din api14 nyckel, och ställer in model fältet till det id du vill ha. För att använda Mistrals modell, ställ in model till "mistralai/devstral-2512". För att använda Z.ai's modell, ställ in den till "z-ai/glm-4.5v". Allt annat i begärans kropp förblir detsamma: messages, temperature, max_tokens och resten. Att växla mellan de två är en enrads ändring av model id, så du kan jämföra dem på din egen trafik utan att skriva om din integration.
Det finns fall där den andra modellen fortfarande är det bättre valet även efter att du har valt. Om du börjar på Devstral 2 2512 för dess långa kontext men din prompt visar sig innehålla en bild, är GLM 4.5V den som accepterar den. Om du börjar på GLM 4.5V för bildindata men ditt dokument växer förbi 65536 tokens, kommer du att behöva Devstral 2 2512 för det större fönstret. Och om du behöver strukturerade utdata, pekar det mot Devstral 2 2512, medan ett behov av synligt resonemang pekar mot GLM 4.5V.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "mistralai/devstral-2512" till "z-ai/glm-4.5v", 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": "z-ai/glm-4.5v",
"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