Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.

Ny här? Se hur det fungerar En rundtur på 1 minut genom testmiljö, modeller och din API-nyckel.

Perceptron Mk1 vs Qwen2.5 Coder 32B Instruct: API-pris, kontext och funktioner · api14

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

En jämförelse sida vid sida av Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)) och Qwen2.5 Coder 32B Instruct (2,31 US$ / 1M textdelar (≈ 22,63 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.

Specifikationer

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Leverantör	Perceptron	Qwen
Indata	0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)	2,31 US$ / 1M textdelar (≈ 22,63 kr)
Utdata	5,25 US$ / 1M textdelar (≈ 51,43 kr)	3,50 US$ / 1M textdelar (≈ 34,29 kr)
Kontextfönster	32 768	32 768
Max utdata	8 192	29 491
Indata	text, image, video	text
Utdata	text	text
Verktygsanrop
Strukturerad utdata
Styrning av resonemang
Tillagd	12 maj 2026	11 nov. 2024

Viktiga skillnader

Perceptron: Perceptron Mk1 är 77% billigare på indata-tokens.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct är 33% billigare på utdata-tokens.
Endast Perceptron: Perceptron Mk1 stöder strukturerad JSON-utdata.
Endast Perceptron: Perceptron Mk1 stöder styrning av resonemangsnivå.
Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00315 US$ med Perceptron: Perceptron Mk1 och 0,00406 US$ med Qwen2.5 Coder 32B Instruct.

Mer i detalj

Perceptron Mk1 är en textmodell från Perceptron, släppt 2026-05-12. Qwen2.5 Coder 32B Instruct är en textmodell från Qwen, släppt 2024-11-11. Båda serveras via api14 under kategorin text, och båda tar emot textpromptar och returnerar textutdata, så på nivån för grundläggande förfrågnings- och svarsform är de utbytbara.

De två skiljer sig åt i vad de tar emot och vad de exponerar. Perceptron Mk1 tar emot bild- och videoindata tillsammans med text, medan Qwen2.5 Coder 32B Instruct endast tar emot text. Båda anger en kontextlängd på 32768 tokens, så det finns ingen betydande skillnad i hur mycket du kan skicka i ett anrop. Perceptron Mk1 är den enda av de två som stöder strukturerade utdata och den enda som stöder resonemang, och dess parameterlista innehåller include_reasoning och reasoning. Qwen2.5 Coder 32B Instruct exponerar i stället en bredare uppsättning styrningar för sampling och formatering, inklusive logit_bias, min_p, repetition_penalty, response_format, seed och stop. Ingen av modellerna anges som stödjande för verktyg.

För en utvecklare som väljer mellan dem är den avgörande faktorn vanligtvis indata. Om din uppgift involverar skärmbilder, diagram, bildrutor från en video eller annat visuellt material som modellen behöver läsa, är Perceptron Mk1 den som kan ta emot det, och den kan även returnera strukturerade utdata och exponera resonemang, vilket passar extrahering, klassificering och flerstegsanalys där du vill att det mellanliggande tänkandet visas. Om din uppgift är helt textbaserad och särskilt om den är kod, ger Qwen2.5 Coder 32B Instruct dig finare kontroll över genereringen genom seed, stop, logit_bias och repetition_penalty, vilket spelar roll när du behöver reproducerbara eller hårt begränsade utdata. Vad gäller kostnad är Perceptron Mk1 billigare på indata och Qwen2.5 Coder 32B Instruct är billigare på utdata, så det bättre värdet beror på om din arbetsbelastning är indatatung eller utdatatung. Kontrollera den aktuella pristabellen för de aktuella siffrorna.

Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du skickar en chat completions-begäran till samma slutpunkt med samma autentisering, och det enda som ändras är modell-id:t. Använd perceptron/perceptron-mk1 för Perceptron Mk1 och qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct för Qwen2.5 Coder 32B Instruct. Allt annat i din förfrågningskropp, såsom messages, temperature och max_tokens, stannar där det är, även om parametrar som en modell inte listar inte kommer att gälla för den. Detta gör att växla mellan de två till en ändring på en rad, så du kan dirigera olika förfrågningar till olika modeller utan att skriva om din klient.

Det finns fortfarande fall där den andra modellen är det bättre valet. Om du behöver strukturerade utdata eller resonemang erbjuder Qwen2.5 Coder 32B Instruct dem inte, så Perceptron Mk1 är det enda alternativet. Om du behöver seed, stop, logit_bias eller repetition_penalty listar Perceptron Mk1 dem inte, så Qwen2.5 Coder 32B Instruct är den att anropa. Och om dina utdata är långa och du betalar för dem, gynnar prissättningen på utdatasidan Qwen2.5 Coder 32B Instruct, medan indatatungt arbete gynnar Perceptron Mk1.

Byt med en sträng

Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "perceptron/perceptron-mk1" till "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.

Perceptron: Perceptron Mk1: detaljer och testmiljö →Qwen2.5 Coder 32B Instruct: detaljer och testmiljö →

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 mot Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Specifikationer

Viktiga skillnader

Mer i detalj

Byt med en sträng

Fler jämförelser