Google: Gemini 2.5 Pro vs. Z.ai: GLM 5.3 Prime
Ein direkter Vergleich von Google: Gemini 2.5 Pro (4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,90 €)) und Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 8,73 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Anbieter | Z.ai | |
| Eingabe | 4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,90 €) | 9,80 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 8,73 €) |
| Ausgabe | 35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,17 €) | 30,80 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 27,43 €) |
| Cache-Lesen | 0,44 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,39 €) | 1,96 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,75 €) |
| Cache-Schreiben | 1,31 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,17 €) | - |
| Schlussfolgern | 35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,17 €) | - |
| Audioeingabe | 4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,90 €) | - |
| Bild | 0,000004 $ / Bild (≈ 0,0000039 €) | - |
| Websuche | 49,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 43,63 €) | - |
| Kontextfenster | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Max. Ausgabe | 65.536 | 131.072 |
| Eingabe | text, image, file, audio, video | text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 17.06.2025 | 23.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Google: Gemini 2.5 Pro ist bei Eingabe-Tokens 55% günstiger.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime ist bei Ausgabe-Tokens 12% günstiger.
- Nur Google: Gemini 2.5 Pro unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Google: Gemini 2.5 Pro 0,02 $ und mit Z.ai: GLM 5.3 Prime 0,03 $.
Im Detail
Google: Gemini 2.5 Pro ist ein Textmodell von Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime ist ein Textmodell von Z.ai. Beide werden über api14 als Chat-Modelle hinter einem OpenAI-kompatiblen Endpunkt bereitgestellt, sodass sie aus Integrationssicht dieselbe Art von Objekt mit unterschiedlicher model id sind. Google veröffentlichte Gemini 2.5 Pro am 2025-06-17, während Z.ai GLM 5.3 Prime am 2026-09-23 veröffentlichte.
Die beiden unterscheiden sich bei der Eingabe weit stärker als bei der Ausgabe. Gemini 2.5 Pro akzeptiert Text, Bild, Datei, Audio und Video als Eingabe und gibt Text zurück. GLM 5.3 Prime akzeptiert nur Text und gibt Text zurück. Ihre Kontextfenster liegen nah genug beieinander, dass der Unterschied keine Entscheidung rechtfertigt, jeweils ungefähr eine Million Token. Strukturierte Ausgabe ist die andere klare Trennung: Gemini 2.5 Pro unterstützt strukturierte Ausgaben, und die Parameterliste spiegelt das mit response_format und structured_outputs wider, während GLM 5.3 Prime strukturierte Ausgaben nicht als unterstützten Parameter aufführt. Tool-Nutzung ist bei beiden verfügbar. Beide bieten Reasoning-Steuerung über include_reasoning und reasoning, und GLM 5.3 Prime geht mit reasoning_effort weiter. GLM 5.3 Prime unterstützt außerdem Sampling- und Inspektionsparameter, die Gemini 2.5 Pro nicht bietet: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs und top_logprobs. Beim Preis ist Gemini 2.5 Pro bei der Eingabe günstiger, GLM 5.3 Prime bei der Ausgabe, sodass das bessere Angebot vom Verhältnis von Prompt-Token zu Completion-Token in Ihrer Arbeitslast abhängt.
Für Entwickler, die zwischen beiden wählen, läuft die Entscheidung meist darauf hinaus, was in den Prompt geht. Wenn Sie Screenshots, PDFs, Audio oder Video zusammen mit dem Text senden müssen, ist Gemini 2.5 Pro derjenige, der diese Eingaben annehmen kann; GLM 5.3 Prime kann das nicht. Wenn Sie möchten, dass die Antwort einem Schema entspricht, das Sie parsen können, unterstützt Gemini 2.5 Pro strukturierte Ausgaben und GLM 5.3 Prime nicht, was für Extraktions- und Klassifizierungspipelines wichtig ist. Wenn Ihre Arbeit reiner Text hinein, reiner Text hinaus ist und Sie feinere Kontrolle über Sampling, Penalties, Stop-Sequenzen, top_k oder Log-Wahrscheinlichkeiten auf Token-Ebene wünschen, gibt Ihnen GLM 5.3 Prime diese Stellschrauben. Lange Ausgaben begünstigen GLM 5.3 Prime auch bei den Kosten, da die Ausgabe seine günstigere Seite ist, während lange Eingaben Gemini 2.5 Pro begünstigen.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise. Beide sind über die OpenAI-kompatible API erreichbar, sodass Sie Ihren vorhandenen OpenAI-Client oder SDK auf die api14-Basis-URL mit Ihrem api14-Schlüssel richten, und das Einzige, was sich zwischen beiden ändert, ist die model id als Zeichenkette. Setzen Sie model auf "google/gemini-2.5-pro" für Gemini 2.5 Pro und auf "z-ai/glm-5.3-prime" für GLM 5.3 Prime. Nachrichten, Rollen und die Form der Antwort bleiben gleich, sodass ein Wechsel eine Änderung in einer Zeile ist und Sie beide mit denselben Prompts vergleichen können, ohne Ihre Aufrufstelle umzuschreiben. Der Vorbehalt sind Parameter: Eine Anfrage, die structured_outputs verwendet, lässt sich nicht auf GLM 5.3 Prime übertragen, und eine Anfrage, die top_k oder logprobs verwendet, lässt sich nicht auf Gemini 2.5 Pro übertragen, also halten Sie diese Einstellungen hinter einer Verzweigung pro Modell.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-2.5-pro" auf "z-ai/glm-5.3-prime", 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-prime",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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