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.

Perceptron Mk1 vs Qwen2.5 Coder 32B Instruct: API fiyatı, bağlam ve özellikler · api14

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

Perceptron: Perceptron Mk1 ($0,52 / 1M token (≈ ₺26,29)) ve Qwen2.5 Coder 32B Instruct ($2,31 / 1M token (≈ ₺115,68)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.

Teknik özellikler

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Sağlayıcı	Perceptron	Qwen
Girdi	$0,52 / 1M token (≈ ₺26,29)	$2,31 / 1M token (≈ ₺115,68)
Çıktı	$5,25 / 1M token (≈ ₺262,90)	$3,50 / 1M token (≈ ₺175,27)
Bağlam penceresi	32.768	32.768
Maks. çıktı	8.192	29.491
Girdi	text, image, video	text
Çıktı	text	text
Araç çağırma
Yapılandırılmış çıktı
Akıl yürütme kontrolü
Eklenme	12 May 2026	11 Kas 2024

Temel farklar

Perceptron: Perceptron Mk1 girdi tokenlarında 77% daha ucuz.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct çıktı tokenlarında 33% daha ucuz.
yapılandırılmış JSON çıktısı özelliğini yalnızca Perceptron: Perceptron Mk1 destekler.
akıl yürütme düzeyi kontrolü özelliğini yalnızca Perceptron: Perceptron Mk1 destekler.
1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Perceptron: Perceptron Mk1 ile $0,00315, Qwen2.5 Coder 32B Instruct ile $0,00406 tutar.

Ayrıntılı bakış

Perceptron Mk1, 2026-05-12 tarihinde yayımlanan Perceptron firmasına ait bir metin modelidir. Qwen2.5 Coder 32B Instruct, 2024-11-11 tarihinde yayımlanan Qwen firmasına ait bir metin modelidir. Her ikisi de api14 üzerinden metin kategorisinde sunulur ve her ikisi de metin istemlerini kabul edip metin çıktısı döndürür, dolayısıyla temel istek ve yanıt yapısı düzeyinde birbirlerinin yerine kullanılabilirler.

İkisi kabul ettikleri ve sundukları açısından farklılık gösterir. Perceptron Mk1, metnin yanı sıra görüntü ve video girdisi alır, Qwen2.5 Coder 32B Instruct ise yalnızca metin alır. Her ikisi de 32768 token bağlam uzunluğu listeler, dolayısıyla tek bir çağrıda ne kadar veri gönderebileceğiniz konusunda anlamlı bir fark yoktur. İkisi arasında yapılandırılmış çıktıları destekleyen tek model Perceptron Mk1'dir ve akıl yürütmeyi destekleyen de yalnızca odur, parametre listesinde include_reasoning ve reasoning bulunur. Qwen2.5 Coder 32B Instruct ise bunun yerine logit_bias, min_p, repetition_penalty, response_format, seed ve stop dahil olmak üzere daha geniş bir örnekleme ve biçimlendirme kontrolü sunar. Hiçbir model araçları destekliyor olarak listelenmemiştir.

İkisi arasında seçim yapan bir geliştirici için belirleyici etken genellikle girdidir. Göreviniz ekran görüntüleri, diyagramlar, bir videodan kareler veya modelin okuması gereken başka herhangi bir görsel materyal içeriyorsa, bunu kabul edebilen model Perceptron Mk1'dir ve ayrıca yapılandırılmış çıktı döndürüp akıl yürütmeyi açığa çıkarabilir, bu da ara düşüncenin görünür olmasını istediğiniz çıkarım, sınıflandırma ve çok adımlı analiz için uygundur. Göreviniz tamamen metinsel ise ve özellikle kod ise, Qwen2.5 Coder 32B Instruct size seed, stop, logit_bias ve repetition_penalty aracılığıyla üretim üzerinde daha ince kontrol sağlar, bu da yinelenebilir veya sıkı biçimde kısıtlanmış çıktıya ihtiyaç duyduğunuzda önemlidir. Maliyet açısından, Perceptron Mk1 girdide daha ucuzdur ve Qwen2.5 Coder 32B Instruct çıktıda daha ucuzdur, dolayısıyla hangisinin daha iyi değer sunduğu iş yükünüzün girdi ağırlıklı mı yoksa çıktı ağırlıklı mı olduğuna bağlıdır. Güncel rakamlar için canlı fiyat tablosuna bakın.

Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü API OpenAI uyumludur. Aynı uç noktaya aynı kimlik doğrulamayla bir sohbet tamamlama isteği gönderirsiniz ve değişen tek şey model kimliğidir. Perceptron Mk1 için perceptron/perceptron-mk1 ve Qwen2.5 Coder 32B Instruct için qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct kullanın. İstek gövdenizdeki diğer her şey, örneğin messages, temperature ve max_tokens, olduğu yerde kalır, ancak bir modelin listelemediği parametreler o model için geçerli olmayacaktır. Bu, ikisi arasında geçiş yapmayı tek satırlık bir değişiklik haline getirir, böylece istemcinizi yeniden yazmadan farklı istekleri farklı modellere yönlendirebilirsiniz.

Diğer modelin daha iyi seçim olduğu durumlar hâlâ vardır. Yapılandırılmış çıktılara veya akıl yürütmeye ihtiyacınız varsa, Qwen2.5 Coder 32B Instruct bunları sunmaz, dolayısıyla tek seçenek Perceptron Mk1'dir. seed, stop, logit_bias veya repetition_penalty gerekiyorsa, Perceptron Mk1 bunları listelemez, dolayısıyla çağrılacak model Qwen2.5 Coder 32B Instruct'tır. Ve çıktınız uzunsa ve bunun için ödeme yapıyorsanız, çıktı tarafı fiyatlandırması Qwen2.5 Coder 32B Instruct lehinedir, girdi ağırlıklı işler ise Perceptron Mk1 lehinedir.

Tek bir metinle geçiş yap

İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "perceptron/perceptron-mk1" yerine "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.

Perceptron: Perceptron Mk1 ayrıntıları ve oyun alanı →Qwen2.5 Coder 32B Instruct 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/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 karşı Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Teknik özellikler

Temel farklar

Ayrıntılı bakış

Tek bir metinle geçiş yap

Diğer karşılaştırmalar