OpenAI: GPT-6 Sol Pro vs. Z.ai: GLM 5.3 Prime
Ein direkter Vergleich von OpenAI: GPT-6 Sol Pro (7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,27 €)) und Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 8,78 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| OpenAI: GPT-6 Sol Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | Z.ai |
| Eingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,27 €) | 9,80 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 8,78 €) |
| Ausgabe | 35,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 31,36 €) | 30,80 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 27,60 €) |
| Cache-Lesen | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,63 €) | 1,96 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,76 €) |
| Cache-Schreiben | 8,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,84 €) | - |
| Websuche | 35,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 31,36 €) | - |
| Kontextfenster | 1.050.000 | 1.000.000 |
| Max. Ausgabe | 128.000 | 131.072 |
| Eingabe | file, image, text | text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 22.09.2026 | 23.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- OpenAI: GPT-6 Sol Pro ist bei Eingabe-Tokens 29% günstiger.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime ist bei Ausgabe-Tokens 12% günstiger.
- Nur OpenAI: GPT-6 Sol Pro unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit OpenAI: GPT-6 Sol Pro 0,02 $ und mit Z.ai: GLM 5.3 Prime 0,03 $.
Im Detail
OpenAI: GPT-6 Sol Pro ist ein Textmodell von OpenAI, veröffentlicht am 2026-09-22. Z.ai: GLM 5.3 Prime ist ein Textmodell von Z.ai, veröffentlicht am 2026-09-23. Beide sind auf api14 in der Kategorie Text gelistet, und beide akzeptieren Texteingabe und geben Textausgabe zurück, auf der Ebene der grundlegenden Form sind sie also dieselbe Art von Produkt: ein gehostetes Modell, an das man einen Prompt sendet und generierten Text zurückbekommt. Die Unterschiede zeigen sich darin, was jedes Modell neben diesem Text akzeptiert und welche Parameter jedes einzelne offenlegt.
Die deutlichste Trennung liegt bei den Eingabemodalitäten. GPT-6 Sol Pro akzeptiert zusätzlich zu Text auch Dateien und Bilder, während GLM 5.3 Prime nur Text akzeptiert. Wenn Ihre Pipeline einem Modell einen Screenshot, eine gescannte Seite, ein Diagramm oder eine Dokumentdatei übergeben muss, kann nur eines der beiden das annehmen. Die Kontextlänge ist nah genug beieinander, dass sie die Entscheidung nicht bestimmen sollte: GPT-6 Sol Pro listet 1.050.000 Tokens und GLM 5.3 Prime listet 1.000.000, was ungefähr derselbe Arbeitsraum für lange Dokumente und lange Konversationen ist. Bei den Parametern ist GPT-6 Sol Pro das einzige der beiden mit strukturierten Ausgaben, und es legt außerdem max_completion_tokens und verbosity offen. GLM 5.3 Prime neigt in die andere Richtung, mit Sampling- und Inspektionssteuerungen, die GPT-6 Sol Pro nicht listet: temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs und top_logprobs. Beide unterstützen tools, tool choice, reasoning, reasoning effort, response format, seed und include_reasoning, sodass keines einen exklusiven Anspruch auf Tool-Aufrufe oder Reasoning hat.
Für die Auswahl zwischen ihnen beginnen Sie bei der Eingabe. Wenn die Aufgabe Bilder oder Dateien umfasst, ist GPT-6 Sol Pro das Modell, das aufgerufen werden muss, und es gibt keinen Workaround auf der anderen Seite. Wenn Sie möchten, dass die Antwort einem Schema entspricht, ist GPT-6 Sol Pro wieder die natürliche Wahl, weil strukturierte Ausgaben für es gelistet sind und nicht für GLM 5.3 Prime. Wenn Sie das Generierungsverhalten abstimmen, gibt Ihnen GLM 5.3 Prime die Stellschrauben: temperature, top_p, top_k, Penalties, Stop-Sequenzen und Log-Wahrscheinlichkeiten zur Inspektion der Konfidenz auf Token-Ebene. Das macht es zur besseren Wahl für Aufrufe im Klassifikationsstil, bei denen Sie logprobs lesen möchten, für Sampling-Experimente und für Workloads, bei denen Sie den Ausgabestil direkt formen möchten statt über ein Schema. Beim Preis ist GPT-6 Sol Pro die günstigere Seite für die Eingabe und GLM 5.3 Prime die günstigere Seite für die Ausgabe, die günstigere Option hängt also von Ihrem Verhältnis von Eingabe zu Ausgabe ab; prüfen Sie die Live-Preistabelle auf dieser Seite für die tatsächlichen Zahlen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren vorhandenen OpenAI-Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und setzen das Feld model auf die gewünschte id: "openai/gpt-6-sol-pro" oder "z-ai/glm-5.3-prime". Alles andere im Request-Body behält die Form, die Sie bereits verwenden. Das Wechseln zwischen den beiden ist eine einzeilige Änderung an dieser model-id, sodass Sie einen einzelnen Workload an beide weiterleiten und Ergebnisse vergleichen können, ohne Ihre Integration umzuschreiben. Beachten Sie, dass die Parameter zwischen den beiden nicht austauschbar sind: temperature oder top_p an GPT-6 Sol Pro zu senden oder strukturierte Ausgaben an GLM 5.3 Prime wird von den gelisteten Parametersätzen nicht unterstützt, also steuern Sie diese Felder danach, welche model-id Sie aufrufen.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "openai/gpt-6-sol-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);
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