Google: Gemini 2.5 Pro مقابل Z.ai: GLM 5.3 Prime
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Google: Gemini 2.5 Pro (4.38 US$ / مليون رمز (≈ 16.41 ر.س.)) وZ.ai: GLM 5.3 Prime (9.80 US$ / مليون رمز (≈ 36.75 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| المزوّد | Z.ai | |
| الإدخال | 4.38 US$ / مليون رمز (≈ 16.41 ر.س.) | 9.80 US$ / مليون رمز (≈ 36.75 ر.س.) |
| الإخراج | 35.00 US$ / مليون رمز (≈ 131.25 ر.س.) | 30.80 US$ / مليون رمز (≈ 115.50 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.44 US$ / مليون رمز (≈ 1.64 ر.س.) | 1.96 US$ / مليون رمز (≈ 7.35 ر.س.) |
| كتابة ذاكرة التخزين المؤقت | 1.31 US$ / مليون رمز (≈ 4.92 ر.س.) | - |
| الاستدلال | 35.00 US$ / مليون رمز (≈ 131.25 ر.س.) | - |
| إدخال الصوت | 4.38 US$ / مليون رمز (≈ 16.41 ر.س.) | - |
| صورة | 0.000004 US$ / صورة (≈ 0.0000164 ر.س.) | - |
| بحث الويب | 49.00 US$ / 1000 عملية بحث (≈ 183.75 ر.س.) | - |
| نافذة السياق | 1,048,576 | 1,000,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 65,536 | 131,072 |
| الإدخال | text, image, file, audio, video | text |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 17/06/2025 | 23/09/2026 |
أبرز الفروق
- Google: Gemini 2.5 Pro أرخص بنسبة 55% في رموز الإدخال.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime أرخص بنسبة 12% في رموز الإخراج.
- Google: Gemini 2.5 Pro وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.02 US$ مع Google: Gemini 2.5 Pro و0.03 US$ مع Z.ai: GLM 5.3 Prime.
بالتفصيل
Google: Gemini 2.5 Pro هو نموذج نصي من إنتاج Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime هو نموذج نصي من إنتاج Z.ai. يتم تقديم كليهما عبر api14 كنماذج محادثة خلف نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI، لذا من منظور التكامل هما نفس نوع الكائن بمعرّف نموذج مختلف. أصدرت Google نموذج Gemini 2.5 Pro في 2025-06-17، بينما أصدرت Z.ai نموذج GLM 5.3 Prime في 2026-09-23.
يختلف النموذجان أكثر بكثير في المدخلات منه في المخرجات. يقبل Gemini 2.5 Pro النص والصورة والملف والصوت والفيديو كمدخلات ويعيد النص. أما GLM 5.3 Prime فيقبل النص فقط ويعيد النص. نافذتا السياق متقاربتان بما يكفي بحيث لا يستحق الفرق اتخاذ قرار بناء عليه، إذ تبلغ كل منهما نحو مليون رمز. المخرجات المهيكلة هي الفرق الواضح الآخر: يدعم Gemini 2.5 Pro المخرجات المهيكلة، وتعكس قائمة المعاملات ذلك عبر response_format و structured_outputs، بينما لا يدرج GLM 5.3 Prime المخرجات المهيكلة كمعامل مدعوم. استخدام الأدوات متاح في كليهما. يوفّر كلاهما ضوابط الاستدلال عبر include_reasoning و reasoning، ويذهب GLM 5.3 Prime أبعد من ذلك مع reasoning_effort. يدعم GLM 5.3 Prime أيضًا معاملات أخذ العينات والفحص التي لا يدعمها Gemini 2.5 Pro: frequency_penalty و presence_penalty و stop و top_k و logprobs و top_logprobs. من ناحية السعر، Gemini 2.5 Pro هو الأرخص في المدخلات، و GLM 5.3 Prime هو الأرخص في المخرجات، لذا تعتمد الصفقة الأفضل على نسبة رموز المطالبة إلى رموز الإكمال في عبء عملك.
بالنسبة للمطوّر الذي يختار بينهما، يعود القرار عادةً إلى ما يدخل في المطالبة. إذا كنت بحاجة إلى إرسال لقطات شاشة أو ملفات PDF أو صوت أو فيديو إلى جانب النص، فإن Gemini 2.5 Pro هو القادر على استقبال تلك المدخلات؛ أما GLM 5.3 Prime فلا يستطيع. إذا كنت بحاجة إلى أن يتوافق الرد مع مخطط يمكنك تحليله، فإن Gemini 2.5 Pro يدعم المخرجات المهيكلة بينما لا يفعل GLM 5.3 Prime، وهذا مهم لخطوط أنابيب الاستخراج والتصنيف. إذا كان عملك نصًا خالصًا داخلًا ونصًا خالصًا خارجًا، وأردت تحكمًا أدق في أخذ العينات والعقوبات وتسلسلات الإيقاف و top_k أو الاحتمالات اللوغاريتمية على مستوى الرمز، فإن GLM 5.3 Prime يمنحك تلك المقابض. المخرجات الطويلة تفضّل أيضًا GLM 5.3 Prime من حيث التكلفة، لأن المخرجات هي جانبه الأرخص، بينما تفضّل المدخلات الطويلة Gemini 2.5 Pro.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها. يتم الوصول إلى كليهما عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI، لذا توجّه عميل OpenAI أو SDK الحالي لديك إلى عنوان api14 الأساسي مع مفتاح api14 الخاص بك، والشيء الوحيد الذي يتغير بينهما هو سلسلة معرّف النموذج. اضبط model على "google/gemini-2.5-pro" لنموذج Gemini 2.5 Pro وعلى "z-ai/glm-5.3-prime" لنموذج GLM 5.3 Prime. تبقى الرسائل والأدوار وشكل الاستجابة كما هي، لذا فإن التبديل تغيير من سطر واحد ويمكنك مقارنتهما على المطالبات نفسها دون إعادة كتابة موضع الاستدعاء. التحفظ يتعلق بالمعاملات: الطلب الذي يستخدم structured_outputs لن ينتقل إلى GLM 5.3 Prime، والطلب الذي يستخدم top_k أو logprobs لن ينتقل إلى Gemini 2.5 Pro، لذا أبقِ تلك الإعدادات خلف فرع خاص بكل نموذج.
لا تزال هناك حالات يفوز فيها النموذج الأقل وضوحًا. إذا كانت المهمة نصية فقط وتنتج إجابات طويلة جدًا، فإن GLM 5.3 Prime هو الخيار الأفضل من حيث التكلفة، وتساعد ضوابط أخذ العينات الإضافية لديه عندما تضبط النبرة أو التكرار أو الإبداع عبر العديد من المحاولات. في المقابل، فإن مهمة نصية فقط تحتاج إلى مخرجات JSON صالحة وفق مخطط يجب أن تذهب still إلى Gemini 2.5 Pro، لأن GLM 5.3 Prime لا يدعم المخرجات المهيكلة.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "google/gemini-2.5-pro" إلى "z-ai/glm-5.3-prime"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
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": "z-ai/glm-5.3-prime",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha مقابل Tencent: Hy4