Çerez kullanıyoruz. Çerezler ve tarayıcı depolaması oturumunu açık tutar ve tercihlerini hatırlar. İzin verirsen sitenin nasıl kullanıldığını da ölçeriz. İstediğin zaman . Ayrıntılar için çerez politikamıza bak.

Yeni misin? Nasıl çalıştığına bak Oyun alanı, modeller ve API anahtarın için 1 dakikalık tur.

Devstral 2 2512 vs Qwen3.5-27B: API fiyatı, bağlam ve özellikler · api14

Mistral: Devstral 2 2512 karşı Qwen: Qwen3.5-27B

Mistral: Devstral 2 2512 ($1,40 / 1M token (≈ ₺70,11)) ve Qwen: Qwen3.5-27B ($0,91 / 1M token (≈ ₺45,57)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.

Teknik özellikler

	Mistral: Devstral 2 2512	Qwen: Qwen3.5-27B
Sağlayıcı	Mistral	Qwen
Girdi	$1,40 / 1M token (≈ ₺70,11)	$0,91 / 1M token (≈ ₺45,57)
Çıktı	$7,00 / 1M token (≈ ₺350,53)	$9,10 / 1M token (≈ ₺455,69)
Önbellek okuma	$0,14 / 1M token (≈ ₺7,01)	-
Bağlam penceresi	262.144	262.144
Maks. çıktı	209.715	81.920
Girdi	text, file	text, image, video
Çıktı	text	text
Araç çağırma
Yapılandırılmış çıktı
Akıl yürütme kontrolü
Eklenme	9 Ara 2025	25 Şub 2026

Temel farklar

Qwen: Qwen3.5-27B girdi tokenlarında 35% daha ucuz.
Mistral: Devstral 2 2512 çıktı tokenlarında 23% daha ucuz.
akıl yürütme düzeyi kontrolü özelliğini yalnızca Qwen: Qwen3.5-27B destekler.
1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Mistral: Devstral 2 2512 ile $0,00490, Qwen: Qwen3.5-27B ile $0,00546 tutar.

Ayrıntılı bakış

Mistral: Devstral 2 2512, Mistral tarafından yapılmıştır ve Qwen: Qwen3.5-27B, Qwen tarafından yapılmıştır. Her ikisi de metin üretim modelleridir, yani her ikisi de girdi alıp metin döndürür ve her ikisi de aynı OpenAI uyumlu arayüz altında api14 üzerinden sunulur. Devstral 2 2512, sağlayıcısı tarafından 2025-12-09 tarihinde yayımlanmıştır, Qwen3.5-27B ise 2026-02-25 sağlayıcı yayım tarihine sahiptir, dolayısıyla Qwen modeli ikisi arasında daha yeni olandır.

İki model 262144 token bağlam penceresini paylaşır, yani bu konuda hiçbiri avantajlı değildir. Ayrıldıkları nokta girdi kiplerinde ve ayar seçeneklerindedir. Devstral 2 2512 metin ve dosya girdisi kabul ederken, Qwen3.5-27B metin, görüntü ve video girdisi kabul eder, bu da isteminiz görsel medya içerdiğinde başvurulacak modelin Qwen olduğu anlamına gelir. Qwen3.5-27B ayrıca Devstral 2 2512'nin listelemediği akıl yürütme kontrollerini (include_reasoning ve reasoning) sunar, bunlarla birlikte logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k ve repetition_penalty de vardır. Devstral 2 2512 daha küçük bir parametre kümesi listeler, ancak her iki model de tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty ve presence_penalty destekler, dolayısıyla işlev çağırma ve yapılandırılmış çıktı her iki tarafta da çalışır.

İkisi arasında seçim yapan bir geliştirici için karar genellikle ham bağlamdan çok girdi türüne ve maliyet şekline bağlıdır. Göreviniz büyük dosyalar üzerinde kod veya metin çalışmasıysa, Devstral 2 2512 dosya girdisini doğrudan işler ve çıktı tokenlarında daha ucuz seçenektir, bu da model uzun yanıtlar yazdığında önemlidir. Göreviniz görüntü veya video içeriyorsa ya da akıl yürütme izleri ve top_k, min_p veya logprobs gibi daha ince örnekleme kontrolleri istiyorsanız, Qwen3.5-27B uygundur ve girdi tokenlarında daha ucuz seçenektir, bu da büyük istemler gönderdiğinizde önemlidir. Her ikisi de işe yarayabileceğinde, trafiğinizin girdi ağırlıklı mı yoksa çıktı ağırlıklı mı olduğunu tartın, çünkü iki model bu ayrımın karşıt taraflarında daha ucuzdur.

Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü ağ geçidi OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, her zamanki chat completions isteğinizi gönderin ve model alanını "mistralai/devstral-2512" veya "qwen/qwen3.5-27b" olarak ayarlayın. İstek gövdesindeki diğer her şey, messages, tools ve response_format dahil, olduğu gibi kalır. İkisi arasında geçiş yapmak model kimliğinde tek satırlık bir değişikliktir, böylece entegrasyon kodunu yeniden yazmadan her ikisini de kendi iş yükünüze karşı kıyaslayabilirsiniz.

Seçmediğiniz modelin yine de daha iyi seçim olduğu durumlar vardır. Akıl yürütme çıktısına veya görüntü ve video girdisine ihtiyacınız varsa, Devstral 2 2512 bu isteği karşılayamaz, dolayısıyla fiyattan bağımsız olarak Qwen3.5-27B kazanır. Dosya girdisine ihtiyacınız varsa ve iş yükünüze üretilen çıktı hakimse, Qwen3.5-27B maliyet açısından daha zayıf seçimdir ve Devstral 2 2512 makul varsayılandır. Taahhütte bulunmadan önce güncel ücretler için bu sayfadaki canlı fiyat tablosuna bakın, çünkü daha ucuz taraf girdi-çıktı oranınıza bağlıdır.

Tek bir metinle geçiş yap

İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "mistralai/devstral-2512" yerine "qwen/qwen3.5-27b" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.

Mistral: Devstral 2 2512 ayrıntıları ve oyun alanı →Qwen: Qwen3.5-27B ayrıntıları ve oyun alanı →

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);

Mistral: Devstral 2 2512 karşı Qwen: Qwen3.5-27B

Teknik özellikler

Temel farklar

Ayrıntılı bakış

Tek bir metinle geçiş yap

Diğer karşılaştırmalar