glm-4.7 vs mistral-large-2512

glm-4.7 и mistral-large-2512: ключевые отличия

glm-4.7 и mistral-large-2512 — модели от разных провайдеров (Z-AI и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.7 в 1.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — mistral-large-2512 принимает до 262 144 токенов.

glm-4.7 — glm-4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у mistral-large-2512: Logit Bias, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Top K.

mistral-large-2512 — mistral-large-2512 от MISTRALAI — мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 96.00 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

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 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7 и mistral-large-2512 в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: glm-4.7 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 19.2 ₽ (20%), вывод дороже на 0 ₽ (0%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7 vs mistral-large-2512

mistral-large-2512 принимает до 262 144 токенов — это в 1.3x больше, чем 202 752 у glm-4.7. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

glm-4.7 может генерировать до 65 535 токенов за запрос.

Модальности glm-4.7 и mistral-large-2512

mistral-large-2512 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. glm-4.7 работает только с текстом.

mistral-large-2512 может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.7 работает только с текстом.

Возможности glm-4.7 и mistral-large-2512

glm-4.7 предлагает возможности, недоступные в mistral-large-2512: Logit Bias, Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Top K. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7 и mistral-large-2512 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7 или mistral-large-2512?

По нашей оценке (2:1), glm-4.7 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.7 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит mistral-large-2512 — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.7 — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен mistral-large-2512 — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.7

glm-4.7 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4.7 дешевле на 19.2 ₽ (20%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать mistral-large-2512

mistral-large-2512 от MISTRALAI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 202 752 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Подключение glm-4.7 и mistral-large-2512

glm-4.7 (Z-AI) и mistral-large-2512 (MISTRALAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4.7" или "mistral-large-2512"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4.7 и mistral-large-2512 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: glm-4.7 vs mistral-large-2512 (2:1)

glm-4.7 выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует glm-4.7 (ввод 76.8 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте mistral-large-2512 с контекстом 262 144. glm-4.7 выделяется поддержкой Logit Bias, Min P, Reasoning.