К содержимому
сравнение моделей

Mistral: Devstral 2 2512Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

Живое сравнение из каталога AI Gateway: цены в рублях, контекст и возможности. Обе модели доступны через один OpenAI-совместимый API — переключение одним параметром model.

ПараметрMistral: Devstral 2 2512Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B
Цена, ₽/1М токенов3481 045
Ввод, ₽/1М70348
Вывод, ₽/1М3481 045
Контекст262K1M
КатегорияКодРассуждения
МодальностьТекстТекст
ВозможностиИнструменты, JSON-режим, СтримингИнструменты, JSON-режим, Стриминг
ДоступОт тарифа GoОт тарифа Pro

Зелёным — лучшее значение. Цены каталога обновляются автоматически.

Чем Mistral: Devstral 2 2512 отличается от Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

Mistral: Devstral 2 2512 дешевле: 348 ₽ за 1 млн токенов против 1 045 ₽ у Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — разница в 3 раза. На объёме 10 млн токенов в месяц это 6 966 ₽ разницы в счёте.

Вывод у Mistral: Devstral 2 2512 дороже ввода в 5 раз, у Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — в 3 раза. Если задача генерирует длинные ответы, а не читает документы, выгоднее Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B.

Контекст Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — 1M против 262K: примерно 1538 страниц текста за один запрос против 403. Для анализа больших документов и кодовых баз это решающее отличие.

Порог доступа разный: Mistral: Devstral 2 2512 — от тарифа «Go», Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — от «Pro».

Когда какую выбирать

Mistral: Devstral 2 2512 дешевле за 1 млн токенов — выгоднее на массовых задачах.

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B длиннее контекст — большие документы и кодовые базы целиком.

Подключение

меняется только параметр модели
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://ai-gatewey.ru/v1",
    api_key="sk-aigate-ваш_ключ",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/devstral-2512",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Другие сравнения этих моделей

Попробуйте обе в деле

Один ключ и один OpenAI-совместимый API: Mistral: Devstral 2 2512 и Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B — переключение одним параметром model.