Cohere: Command A+ vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX
Ein direkter Vergleich von Cohere: Command A+ (1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €)) und Z.ai: GLM 5.3 FlashX (1,30 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,15 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Cohere: Command A+ | Z.ai: GLM 5.3 FlashX | |
|---|---|---|
| Anbieter | Cohere | Z.ai |
| Eingabe | 1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €) | 1,30 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,15 €) |
| Ausgabe | 5,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,68 €) | 4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,90 €) |
| Cache-Lesen | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) | 0,26 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,23 €) |
| Kontextfenster | 192.000 | 1.048.576 |
| Max. Ausgabe | 64.000 | 131.072 |
| Eingabe | text, image | text, image, video |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 22.09.2026 | 18.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Cohere: Command A+ ist bei Eingabe-Tokens 19% günstiger.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX ist bei Ausgabe-Tokens 17% günstiger.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX liest 5.5× mehr Kontext (1.048.576 Tokens).
- Nur Cohere: Command A+ unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Cohere: Command A+ 0,00367 $ und mit Z.ai: GLM 5.3 FlashX 0,00348 $.
Im Detail
Cohere: Command A+ ist ein Textgenerierungsmodell von Cohere, veröffentlicht am 22. September 2026. Z.ai: GLM 5.3 FlashX ist ein Textgenerierungsmodell von Z.ai, veröffentlicht am 18. September 2026. Beide werden auf api14 als Modelle der Kategorie Text bereitgestellt, und beide nehmen neben Text auch Nicht-Text-Eingaben entgegen und geben Textausgaben zurück, sodass die Wahl zwischen ihnen von der Kontextgröße, der Modalitätsabdeckung und der Parameteroberfläche abhängt, die jedes Modell bereitstellt.
Die deutlichste Trennung ist die Kontextlänge. GLM 5.3 FlashX bietet ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens, während Command A+ 192.000 Tokens bietet, sodass GLM 5.3 FlashX die Option mit dem deutlich größeren Kontext ist. Bei den Eingabemodalitäten akzeptiert Command A+ Text und Bilder, während GLM 5.3 FlashX Text, Bilder und Video akzeptiert, was es zur breiteren Option macht, wenn Ihre Pipeline Videoframes oder Clips enthält. Beide geben nur Text aus. Bei den Parametern unterstützt Command A+ strukturierte Ausgaben, die GLM 5.3 FlashX nicht auflistet, und Command A+ stellt außerdem frequency_penalty, presence_penalty, seed und stop bereit, was GLM 5.3 FlashX nicht tut. GLM 5.3 FlashX wiederum listet reasoning_effort und tool_choice, was Command A+ nicht tut. Beide unterstützen tools, reasoning, include_reasoning, response_format, temperature, top_k, top_p und max_tokens, sodass Tool-Aufrufe und Reasoning auf beiden Seiten verfügbar sind.
Für die praktische Auswahl greifen Sie zu GLM 5.3 FlashX, wenn die Aufgabe sehr große Eingaben umfasst, etwa ganze Repositories, lange Dokumentensätze oder ausgedehnte Konversationsverläufe, oder wenn Sie Video als Eingabe übergeben müssen. Sein Parameter reasoning_effort gibt Ihnen außerdem einen direkten Regler dafür, wie viel Reasoning-Arbeit das Modell leistet. Greifen Sie zu Command A+, wenn Sie strukturierte Ausgaben benötigen, da dies die eine Fähigkeit ist, die es auflistet und GLM 5.3 FlashX nicht, oder wenn Sie eine feinere Kontrolle über das Sampling durch frequency_penalty, presence_penalty, seed und stop wünschen. Wenn Ihre Eingaben bequem in 192.000 Tokens passen und nur Text oder Bilder sind, können beide Modelle dieselbe Anfrage bedienen, und die Entscheidung hängt dann davon ab, ob strukturierte Ausgabe oder die zusätzlichen Sampling-Kontrollen für Sie wichtig sind.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, da die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihre Anfrage an den Chat-Completions-Endpunkt und setzen das Feld model auf die gewünschte ID. Um das Modell von Cohere zu verwenden, setzen Sie die Modell-ID auf cohere/command-a-plus. Um das Modell von Z.ai zu verwenden, setzen Sie die Modell-ID auf z-ai/glm-5.3-flashx. Alles andere im Anfragetext, Ihre messages, tools, response_format und Sampling-Parameter, bleibt wie es ist, vorbehaltlich der Parameter, die jedes Modell unterstützt. Das Umschalten zwischen den beiden ist eine einzeilige Änderung der Modell-ID, sodass Sie verschiedene Arbeitslasten an verschiedene Modelle weiterleiten können, ohne Ihre Integration neu zu schreiben.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "cohere/command-a-plus" auf "z-ai/glm-5.3-flashx", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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-flashx",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Weitere Vergleiche
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha vs. Tencent: Hy4