Inception: Mercury 2 karşı Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Inception: Mercury 2 ($0,88 / 1M token (≈ ₺43,91)) ve Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ($0,88 / 1M token (≈ ₺43,91)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| Inception: Mercury 2 | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | Inception | Qwen |
| Girdi | $0,88 / 1M token (≈ ₺43,91) | $0,88 / 1M token (≈ ₺43,91) |
| Çıktı | $2,63 / 1M token (≈ ₺131,72) | $2,63 / 1M token (≈ ₺131,72) |
| Önbellek okuma | $0,09 / 1M token (≈ ₺4,39) | $0,42 / 1M token (≈ ₺21,07) |
| Bağlam penceresi | 128.000 | 262.144 |
| Maks. çıktı | 50.000 | 235.929 |
| Girdi | text | image, text |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 4 Mar 2026 | 14 Eki 2025 |
Temel farklar
- İkisinin girdi fiyatı da hemen hemen aynı.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct 2.0× daha fazla bağlam okur (262.144 token).
- akıl yürütme düzeyi kontrolü özelliğini yalnızca Inception: Mercury 2 destekler.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Inception: Mercury 2 ile $0,00219, Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ile $0,00219 tutar.
Ayrıntılı bakış
Inception: Mercury 2, Inception tarafından 4 Mart 2026 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct, Qwen tarafından 14 Ekim 2025 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Her ikisi de api14 üzerinden metin kategorisi altında sunulur, bu nedenle farklı sağlayıcılardan gelmiş ve farklı zamanlarda geliştirilmiş olsalar da entegrasyonunuzda aynı yuvayı işgal ederler.
En net ayrım bağlam ve modalitelerdedir. Qwen3 VL 8B Instruct hem görüntüyü hem de metni girdi olarak kabul eder ve metin döndürür; Mercury 2 ise yalnızca metni kabul eder ve metin döndürür. Qwen3 VL 8B Instruct ayrıca 262144 token ile daha büyük bağlam penceresine sahiptir, Mercury 2 için bu değer 128000'dir, yani tek bir çağrıda yaklaşık iki kat daha fazla materyal tutabilir. Akıl yürütme konusunda, özel akıl yürütme desteğine sahip olan Mercury 2'dir: parametre listesinde include_reasoning, reasoning ve reasoning_effort bulunur; bunların hiçbiri Qwen3 VL 8B Instruct için görünmez. İkisi hem girdi hem de çıktıda yaklaşık aynı fiyattadır, bu nedenle maliyet burada belirleyici bir faktör değildir.
Ekran görüntüleri, diyagramlar, taranmış sayfalar veya metnin yanında başka herhangi bir görüntü içeren görevler için Qwen3 VL 8B Instruct ikisi arasındaki tek seçenektir, çünkü Mercury 2 görüntü girdisini hiç alamaz. Aynı durum çok büyük bir belgeyi, transkripti veya kod tabanını tek bir isteme sığdırmanız gerektiğinde de geçerlidir; burada Qwen3 VL 8B Instruct'ın daha büyük bağlam penceresi, parçalara ayırmanız gerekmeden önce size daha fazla alan tanır. Mercury 2, görev açık akıl yürütme denetiminden fayda sağladığında daha iyi bir seçenektir, çünkü akıl yürütme çıktısı isteyebilir ve akıl yürütme eforunu ayarlayabilirsiniz; ayrıca girdi tamamen metin olduğunda ve rahatça 128000 token içinde kaldığında da uygundur. Qwen3 VL 8B Instruct ayrıca frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, seed, top_k, top_p, logprobs ve top_logprobs dahil olmak üzere daha geniş bir örnekleme ve kod çözme parametreleri kümesi sunar; bu, tohumlanmış yeniden üretilebilirliğe veya token düzeyinde incelemeye güveniyorsanız önemlidir. Mercury 2 ise response_format, structured_outputs, tools ve tool_choice ile karşılık verir; bunların tümü Qwen3 VL 8B Instruct tarafından da desteklenir, yani yapılandırılmış çıktı ve araç çağırma her iki tarafta da mevcuttur.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü API OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, isteğinizi api14 anahtarınızla sohbet tamamlama uç noktasına gönderin ve model alanını istediğiniz kimliğe ayarlayın. Aralarında geçiş yapmak tek satırlık bir değişikliktir: Mercury 2 için "inception/mercury-2" ve Qwen3 VL 8B Instruct için "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" kullanın. Mesaj biçimi, tools ve response_format alanları ve akış davranışı aynı kalır, böylece tek bir kod yolu tutup kimliği değiştirebilir veya isteğin görüntü taşıyıp taşımadığına bağlı olarak çalışma zamanında ikisi arasında yönlendirme yapabilirsiniz.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "inception/mercury-2" yerine "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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-vl-8b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Diğer karşılaştırmalar
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha karşı Tencent: Hy4