devstral-small vs glm-4.7-flash

devstral-small и glm-4.7-flash: ключевые отличия

devstral-small и glm-4.7-flash — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости devstral-small в 1.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — glm-4.7-flash принимает до 202 752 токенов.

devstral-small — devstral-small от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 13.44 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

glm-4.7-flash — glm-4.7-flash от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у devstral-small: Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Top K.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость devstral-small и glm-4.7-flash в рублях

Интересная ситуация: glm-4.7-flash дешевле по вводу, но devstral-small — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: devstral-small обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 1.92 ₽ (17%), вывод дешевле на 23.04 ₽ (30%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст devstral-small vs glm-4.7-flash

glm-4.7-flash принимает до 202 752 токенов — это в 1.6x больше, чем 128 000 у devstral-small. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Модальности devstral-small и glm-4.7-flash

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности devstral-small и glm-4.7-flash

glm-4.7-flash предлагает возможности, недоступные в devstral-small: Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры devstral-small и glm-4.7-flash в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: devstral-small или glm-4.7-flash?

По нашей оценке (1:3), glm-4.7-flash лидирует. Однако devstral-small может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, devstral-small обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит glm-4.7-flash — контекст 202 752 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит glm-4.7-flash с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать devstral-small

devstral-small от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — devstral-small дешевле на 23.04 ₽ (30%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать glm-4.7-flash

glm-4.7-flash от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4.7-flash дешевле на 1.92 ₽ (14%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 128 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.6%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение devstral-small и glm-4.7-flash

devstral-small (MISTRALAI) и glm-4.7-flash (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 14 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "devstral-small" или "glm-4.7-flash"
response = client.chat.completions.create(
    model="devstral-small",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между devstral-small и glm-4.7-flash — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: devstral-small vs glm-4.7-flash (1:3)

glm-4.7-flash выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует devstral-small (ввод 13.44 ₽, вывод 53.76 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.7-flash с контекстом 202 752. glm-4.7-flash выделяется поддержкой Min P, Reasoning, Rep. Penalty.