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 VL 72B Instruct: API fiyatı, bağlam ve özellikler · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 karşı Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Perceptron: Perceptron Mk1 ($0,52 / 1M token (≈ ₺26,29)) ve Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct ($2,80 / 1M token (≈ ₺140,21)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.

Teknik özellikler

	Perceptron: Perceptron Mk1	Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
Sağlayıcı	Perceptron	Qwen
Girdi	$0,52 / 1M token (≈ ₺26,29)	$2,80 / 1M token (≈ ₺140,21)
Çıktı	$5,25 / 1M token (≈ ₺262,90)	$3,50 / 1M token (≈ ₺175,27)
Önbellek okuma	-	$1,40 / 1M token (≈ ₺70,11)
Bağlam penceresi	32.768	128.000
Maks. çıktı	8.192	115.200
Girdi	text, image, video	text, image
Çıktı	text	text
Araç çağırma
Yapılandırılmış çıktı
Akıl yürütme kontrolü
Eklenme	12 May 2026	1 Şub 2025

Temel farklar

Perceptron: Perceptron Mk1 girdi tokenlarında 81% daha ucuz.
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct çıktı tokenlarında 33% daha ucuz.
Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct 3.9× daha fazla bağlam okur (128.000 token).
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, Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct ile $0,00455 tutar.

Ayrıntılı bakış

Perceptron: Perceptron Mk1, Perceptron tarafından yapılmıştır ve Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct, Qwen tarafından yapılmıştır. Her ikisi de api14 üzerinde metin modeli olarak listelenmiştir, yani ikisinden de geri aldığınız şey metindir. Fark, giriş tarafında ve size ne kadar çalışma alanı verdiklerindedir.

Perceptron Mk1 giriş olarak metin, görüntü ve video kabul eder, Qwen2.5 VL 72B Instruct ise metin ve görüntü kabul eder ancak video kabul etmez. Bu, Perceptron Mk1'i ikisi arasında hareketli görüntülere bakabilen tek model yapar. Bağlam pencereleri ise ters yönü gösterir: Qwen2.5 VL 72B Instruct 128000 token destekler, bu da Perceptron Mk1'in desteklediği 32768 token'dan önemli ölçüde daha büyüktür. Akıl yürütme konusunda, akıl yürütmeyle ilgili parametreleri açığa çıkaran Perceptron Mk1'dir, yani modelin akıl yürütmesini göstermesini veya kontrol etmesini istiyorsanız bakmanız gereken taraf orasıdır. Fiyat konusunda, Perceptron Mk1 giriş için daha ucuz seçenektir, Qwen2.5 VL 72B Instruct ise çıkış için daha ucuzdur, yani toplam, gönderdiğiniz metin miktarına karşı ürettiğiniz metin miktarına bağlıdır.

Video içeren bir görev için Perceptron Mk1 açık seçimdir, çünkü Qwen2.5 VL 72B Instruct video girişini hiç alamaz. Uzun bir belge, büyük bir kod tabanı dökümü veya uzun bir konuşma geçmişi gibi çok büyük miktarda metin içeren bir görev için Qwen2.5 VL 72B Instruct, bunu sığdırmanız için size çok daha fazla bağlam verir. Orta uzunlukta görüntü artı metin çalışması için her ikisi de bunu halledebilir ve karar, akıl yürütme kontrolleri mi (Perceptron Mk1) yoksa Qwen2.5 VL 72B Instruct'un desteklediği daha büyük pencere ve logit_bias, logprobs, seed ve stop dahil daha geniş örnekleme ve çıkış parametreleri kümesi mi istediğinize bağlanır. İş yükünüz çoğunlukla kısa istemler ve uzun üretilmiş yanıtlardan oluşuyorsa, Qwen2.5 VL 72B Instruct üzerindeki daha ucuz çıkış sizin için daha önemli olabilir.

Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü API OpenAI uyumludur. Mevcut OpenAI istemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, anahtarınızı gönderin ve model alanını istediğiniz id'ye ayarlayın. Perceptron Mk1'i kullanmak için modeli perceptron/perceptron-mk1 olarak ayarlayın. Qwen2.5 VL 72B Instruct'u kullanmak için modeli qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct olarak ayarlayın. İstek şeklinde başka hiçbir şeyin değişmesi gerekmez, yani aralarında geçiş yapmak yapılandırmanızda veya istek gövdenizde tek satırlık bir düzenlemedir. Kodunuzda iki sabit tutup bunları çağrı başına değiştirebilir veya çalışma zamanında görev türüne göre yönlendirebilirsiniz.

İlk seçmediğiniz modelin daha iyi olduğu durumlar hâlâ vardır. Video girişi için Perceptron Mk1 ile başladıysanız ancak gerçek iş yükünüz videosuz uzun metin çıkarsa, daha büyük bağlam penceresi nedeniyle Qwen2.5 VL 72B Instruct daha iyi uyum sağlar. Bağlam boyutu için Qwen2.5 VL 72B Instruct ile başladıysanız ancak akıl yürütme kontrollerine ihtiyacınız varsa, bunları sunan Perceptron Mk1'dir. Taahhütte bulunmadan önce sayfadaki canlı fiyat tablosunu kontrol edin, çünkü daha ucuz taraf giriş ve çıkış arasında farklıdır.

Tek bir metinle geçiş yap

İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "perceptron/perceptron-mk1" yerine "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.

Perceptron: Perceptron Mk1 ayrıntıları ve oyun alanı →Qwen: Qwen2.5 VL 72B 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/qwen2.5-vl-72b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 karşı Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Teknik özellikler

Temel farklar

Ayrıntılı bakış

Tek bir metinle geçiş yap

Diğer karşılaştırmalar