Google: Gemini 4 Argon مقابل Z.ai: GLM 5.3 Prime
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Google: Gemini 4 Argon (7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 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 4 Argon | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| المزوّد | Z.ai | |
| الإدخال | 7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 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 | 0.35 US$ / مليون رمز (≈ 1.31 ر.س.) | 1.96 US$ / مليون رمز (≈ 7.35 ر.س.) |
| كتابة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.66 US$ / مليون رمز (≈ 2.46 ر.س.) | - |
| الاستدلال | 35.00 US$ / مليون رمز (≈ 131.25 ر.س.) | - |
| إدخال الصوت | 7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 ر.س.) | - |
| صورة | 0.000007 US$ / صورة (≈ 0.0000263 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 | 943,718 | 131,072 |
| الإدخال | audio, file, image, text, video | text |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 13/10/2026 | 23/09/2026 |
أبرز الفروق
- Google: Gemini 4 Argon أرخص بنسبة 29% في رموز الإدخال.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime أرخص بنسبة 12% في رموز الإخراج.
- Google: Gemini 4 Argon وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.02 US$ مع Google: Gemini 4 Argon و0.03 US$ مع Z.ai: GLM 5.3 Prime.
بالتفصيل
Google: Gemini 4 Argon هو نموذج نصي من Google، و Z.ai: GLM 5.3 Prime هو نموذج نصي من Z.ai. يتم تقديم كليهما عبر api14 كنقاط نهاية متوافقة مع OpenAI، لذا من وجهة نظر العميل هما معرّفا نموذجين خلف نفس الواجهة. أصدر مزوّده Gemini 4 Argon في 2026-10-13، وأصدر GLM 5.3 Prime في 2026-09-23. لا يُعد أي منهما نموذجًا متخصصًا لمهمة واحدة ضيقة؛ كلاهما مولّد نصي عام الغرض يقبل طلبًا ويعيد نصًا.
أوضح فرق هو طريقة الإدخال. يقبل Gemini 4 Argon الصوت والملفات والصور والنصوص والفيديو كمدخلات، بينما يقبل GLM 5.3 Prime النصوص فقط. وكلاهما يعيد النصوص فقط. نافذتا السياق متقاربتان بما يكفي بحيث لا يستحق الفرق التخطيط حوله: يسرد Gemini 4 Argon 1048576 رمزًا ويسرد GLM 5.3 Prime 1000000، لذا تعامل معهما كسعة متقاربة تقريبًا للمستندات الطويلة. فيما يخص المعاملات، يدعم Gemini 4 Argon المخرجات المهيكلة، وهو ما لا يسرده GLM 5.3 Prime، بينما يكشف GLM 5.3 Prime عن frequency_penalty و presence_penalty و logprobs و top_k و top_logprobs، وهو ما لا يفعله Gemini 4 Argon. وكلاهما يدعم tools و tool_choice و reasoning و reasoning_effort و include_reasoning و response_format و seed و stop و temperature و max_tokens و top_p. فيما يخص السعر، Gemini 4 Argon هو الأرخص في الإدخال و GLM 5.3 Prime هو الأرخص في الإخراج، لذا تعتمد الصفقة الأفضل على ما إذا كان عبء عملك ثقيل الإدخال أم ثقيل الإخراج.
للاختيار العملي: إذا كانت مدخلاتك أي شيء غير النص العادي، مثل لقطة شاشة أو ملف PDF أو مقطع صوتي أو فيديو، فإن Gemini 4 Argon هو الوحيد بين الاثنين القادر على استقبالها، لذا يُحسم الاختيار تلقائيًا. إذا كنت تحتاج إلى أن تتوافق الاستجابة مع مخطط، فإن دعم المخرجات المهيكلة في Gemini 4 Argon هو المسار الأكثر أمانًا. إذا كنت تولّد الكثير من رموز الإخراج نسبةً إلى الإدخال، فعادةً ما يكون جانب الإخراج الأرخص في GLM 5.3 Prime أكثر أهمية، كما أن ضوابط أخذ العينات الإضافية لديه (top_k والغرامات و logprobs) تمنحك مجالًا أوسع لضبط التوليد. إذا كنت تحتاج إلى احتمالات لوغاريتمية على مستوى الرمز لأعمال التقييم أو التصنيف، فإن GLM 5.3 Prime هو الذي يكشف عنها. أما بالنسبة للدردشة العادية نصًا داخلًا ونصًا خارجًا أو الاستخراج من مستند كبير، فأي منهما يفي بالغرض، ومن المرجح أن يكون العامل الحاسم هو الجانب الذي تميل إليه تركيبة رموزك في جدول الأسعار.
استدعاء أي من النموذجين هو العملية نفسها. وجّه عميلك المتوافق مع OpenAI إلى عنوان base URL الخاص بـ api14، وأرسل طلبك إلى نقطة نهاية chat completions باستخدام مفتاح api14 الخاص بك، واضبط حقل model على "google/gemini-4-argon" أو "z-ai/glm-5.3-prime". لا يحتاج أي شيء آخر في جسم الطلب إلى التغيير للتبديل بينهما، بشرط أن تبقى ضمن المعاملات التي يدعمها كل نموذج. إذا كنت تعتمد على المخرجات المهيكلة، فأبقِ معرّف النموذج على جانب Gemini؛ وإذا كنت تعتمد على logprobs أو top_k، فأبقِه على جانب GLM. يكفي تبديل سلسلة نصية واحدة لنقل تكامل عامل من أحدهما إلى الآخر.
هناك حالات يكون فيها النموذج الذي يبدو أضعف على الورق هو الخيار الأفضل رغم ذلك. إذا كانت مهمتك نصية بحتة وأردت تحكمًا دقيقًا في أخذ العينات، فإن top_k و frequency_penalty و presence_penalty في GLM 5.3 Prime تمنحك مقابض لا يوفرها Gemini 4 Argon، كما أن logprobs و top_logprobs لديه يجعلانه الخيار عندما تحتاج إلى فحص التوزيع وليس الرمز المُنتقى فقط. وبالعكس، إذا أردت نموذجًا واحدًا يمكنه أيضًا قراءة الصور والصوت والملفات والفيديو دون خط معالجة منفصل، فإن Gemini 4 Argon يغطي تلك المدخلات ولا يستطيع GLM 5.3 Prime ذلك، لذا لا يسد أي قدر من ضبط المعاملات تلك الفجوة.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "google/gemini-4-argon" 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