Google: Gemini 4 Argon vs. Z.ai: GLM 5.3 Prime
Ein direkter Vergleich von Google: Gemini 4 Argon (7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €)) 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 4 Argon | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Anbieter | Z.ai | |
| Eingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | 9,80 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 8,73 €) |
| Ausgabe | 35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,17 €) | 30,80 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 27,43 €) |
| Cache-Lesen | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) | 1,96 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,75 €) |
| Cache-Schreiben | 0,66 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,58 €) | - |
| Schlussfolgern | 35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,17 €) | - |
| Audioeingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | - |
| Bild | 0,000007 $ / Bild (≈ 0,00000623 €) | - |
| Websuche | 49,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 43,63 €) | - |
| Kontextfenster | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Max. Ausgabe | 943.718 | 131.072 |
| Eingabe | audio, file, image, text, video | text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 13.10.2026 | 23.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Google: Gemini 4 Argon ist bei Eingabe-Tokens 29% günstiger.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime ist bei Ausgabe-Tokens 12% günstiger.
- Nur Google: Gemini 4 Argon unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Google: Gemini 4 Argon 0,02 $ und mit Z.ai: GLM 5.3 Prime 0,03 $.
Im Detail
Google: Gemini 4 Argon ist ein Textmodell von Google, und Z.ai: GLM 5.3 Prime ist ein Textmodell von Z.ai. Beide werden über api14 als OpenAI-kompatible Endpunkte bereitgestellt, sodass sie aus Sicht eines Clients zwei Modell-IDs hinter derselben Schnittstelle sind. Gemini 4 Argon wurde von seinem Anbieter am 2026-10-13 veröffentlicht, GLM 5.3 Prime am 2026-09-23. Keines ist ein spezialisiertes Modell für eine einzelne enge Aufgabe; beide sind universelle Textgeneratoren, die einen Prompt annehmen und Text zurückgeben.
Der deutlichste Unterschied ist die Eingabemodalität. Gemini 4 Argon akzeptiert Audio, Datei, Bild, Text und Video als Eingabe, während GLM 5.3 Prime nur Text akzeptiert. Beide geben nur Text zurück. Ihre Kontextfenster liegen nah genug beieinander, dass der Unterschied keine Planung rechtfertigt: Gemini 4 Argon listet 1048576 Tokens und GLM 5.3 Prime listet 1000000, behandeln Sie sie also als ungefähr gleich leistungsfähig für lange Dokumente. Bei den Parametern unterstützt Gemini 4 Argon strukturierte Ausgaben, was GLM 5.3 Prime nicht auflistet, während GLM 5.3 Prime frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_k und top_logprobs bereitstellt, was Gemini 4 Argon nicht tut. Beide unterstützen tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, response_format, seed, stop, temperature, max_tokens und top_p. Beim Preis ist Gemini 4 Argon die günstigere Seite für die Eingabe und GLM 5.3 Prime die günstigere Seite für die Ausgabe, sodass das bessere Angebot davon abhängt, ob Ihre Arbeitslast eingabelastig oder ausgabelastig ist.
Zur praktischen Auswahl: Wenn Ihre Eingabe etwas anderes als reiner Text ist, etwa ein Screenshot, ein PDF, ein Audioclip oder ein Video, ist Gemini 4 Argon das einzige der beiden, das sie annehmen kann, die Wahl ist also für Sie getroffen. Wenn Sie möchten, dass die Antwort einem Schema entspricht, ist die Unterstützung strukturierter Ausgaben von Gemini 4 Argon der sicherere Weg. Wenn Sie im Verhältnis zur Eingabe viele Ausgabe-Tokens generieren, wird die günstigere Ausgabeseite von GLM 5.3 Prime normalerweise stärker ins Gewicht fallen, und seine zusätzlichen Sampling-Steuerungen (top_k, Penalties, logprobs) geben Ihnen mehr Spielraum, die Generierung abzustimmen. Wenn Sie Log-Wahrscheinlichkeiten auf Token-Ebene für Scoring- oder klassifizierungsähnliche Arbeit benötigen, ist GLM 5.3 Prime das Modell, das sie bereitstellt. Für gewöhnlichen Text-rein-Text-raus-Chat oder Extraktion mit einem großen Dokument eignet sich jedes von beiden, und der entscheidende Faktor ist wahrscheinlich, zu welcher Seite der Preistabelle Ihr Token-Mix tendiert.
Beide Modelle aufzurufen ist derselbe Vorgang. Richten Sie Ihren OpenAI-kompatiblen Client auf die Basis-URL von api14, senden Sie Ihre Anfrage mit Ihrem api14-Schlüssel an den Chat-Completions-Endpunkt und setzen Sie das Feld model auf "google/gemini-4-argon" oder "z-ai/glm-5.3-prime". Nichts anderes im Anfragetext muss geändert werden, um zwischen ihnen zu wechseln, vorausgesetzt, Sie bleiben innerhalb der Parameter, die jedes Modell unterstützt. Wenn Sie auf strukturierte Ausgaben angewiesen sind, behalten Sie die Modell-ID auf der Gemini-Seite; wenn Sie auf logprobs oder top_k angewiesen sind, behalten Sie sie auf der GLM-Seite. Ein einzelner String-Austausch genügt, um eine funktionierende Integration von einem zum anderen zu verschieben.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-4-argon" 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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