Qwen: Qwen3.5-27B vs. Z.ai: GLM 4.5V
Ein direkter Vergleich von Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,81 €)) und Z.ai: GLM 4.5V (2,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,87 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Anbieter | Qwen | Z.ai |
| Eingabe | 0,91 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,81 €) | 2,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,87 €) |
| Ausgabe | 9,10 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 8,10 €) | 6,30 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 5,61 €) |
| Cache-Lesen | - | 0,39 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,34 €) |
| Kontextfenster | 262.144 | 65.536 |
| Max. Ausgabe | 81.920 | 16.384 |
| Eingabe | text, image, video | text, image |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 25.02.2026 | 11.08.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Qwen: Qwen3.5-27B ist bei Eingabe-Tokens 57% günstiger.
- Z.ai: GLM 4.5V ist bei Ausgabe-Tokens 31% günstiger.
- Qwen: Qwen3.5-27B liest 4.0× mehr Kontext (262.144 Tokens).
- Nur Qwen: Qwen3.5-27B unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Qwen: Qwen3.5-27B 0,00546 $ und mit Z.ai: GLM 4.5V 0,00525 $.
Im Detail
Qwen: Qwen3.5-27B wird von Qwen hergestellt und trägt die Modell-ID qwen/qwen3.5-27b. Z.ai: GLM 4.5V wird von Z.ai hergestellt und trägt die Modell-ID z-ai/glm-4.5v. Beide sind in der Textkategorie aufgeführt, und beide akzeptieren Texteingabe und liefern Textausgabe, sodass sie auf der Ebene der grundlegenden Form dieselbe Art von Modell sind. Die Unterschiede zeigen sich darin, wie viel sie akzeptieren und wie sie abgestimmt sind.
Die deutlichste Trennung ist die Kontextlänge. Qwen3.5-27B bietet 262144 Token, während GLM 4.5V 65536 bietet, sodass Qwen Ihnen etwa viermal so viel Raum gibt, bevor Sie kürzen oder aufteilen müssen. Qwen akzeptiert außerdem Video als Eingabemodalität neben Text und Bild, während GLM 4.5V nur Text und Bild akzeptiert. Bei den Parametern unterstützt Qwen strukturierte Ausgaben und einen breiteren Satz, der logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs und structured_outputs umfasst, während GLM 4.5V diese nicht auflistet. Beide unterstützen tools, tool_choice, reasoning und include_reasoning, sodass Tool-Aufrufe und Reasoning hier kein Unterscheidungsmerkmal sind. Beim Preis ist Qwen die günstigere Seite für die Eingabe und GLM 4.5V die günstigere Seite für die Ausgabe, sodass das Kostenbild von Ihrem Verhältnis von Eingabe zu Ausgabe abhängt.
Für die praktische Auswahl greifen Sie zu Qwen3.5-27B, wenn Ihr Prompt lang ist, wenn Sie Video übergeben müssen oder wenn Sie strukturierte Ausgaben, logprobs oder die feineren Sampling-Steuerungen wünschen. Lange Dokumente, mehrstündige Transkripte und Pipelines, die ein striktes Antwortschema benötigen, passen alle gut dazu. Greifen Sie zu GLM 4.5V, wenn Ihre Eingaben kurz bis mittel sind, wenn Sie nur Text und Bild verwenden und wenn das Ausgabevolumen Ihre Rechnung dominiert, da es die günstigere Seite bei der Ausgabe ist. Wenn Ihre Arbeitslast überwiegend aus kurzen Prompts mit langen Generierungen besteht, kann GLM 4.5V die wirtschaftlichere Wahl sein, obwohl sein Kontextfenster kleiner ist.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und verwenden die chat completions-Form, die Sie bereits anderswo nutzen. Die einzige Änderung zwischen den beiden ist die Modell-ID: Setzen Sie sie auf qwen/qwen3.5-27b oder z-ai/glm-4.5v. Alles andere im Anfragetext bleibt wie es ist, und Sie können einen Codepfad beibehalten und die ID pro Anfrage oder pro Umgebung wechseln. Prüfen Sie die Live-Preistabelle auf dieser Seite für aktuelle Tarife, anstatt Annahmen fest zu kodieren.
Es gibt weiterhin Fälle, in denen das Modell mit dem kleineren Kontext die bessere Wahl ist. Wenn Ihre Aufgabe kurze Bild- und Textfragen mit langen Antworten umfasst, zählt die günstigere Ausgabeseite von GLM 4.5V mehr als das größere Fenster von Qwen, und Sie werden den zusätzlichen Kontext ohnehin nicht nutzen. Ebenso, wenn Sie keine strukturierten Ausgaben, logprobs oder Video benötigen, bringen Ihnen die zusätzlichen Parameter bei Qwen nichts, und die einfachere Wahl ist in Ordnung. Passen Sie das Modell an die Form Ihres Datenverkehrs an, nicht an die längere Funktionsliste.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "qwen/qwen3.5-27b" auf "z-ai/glm-4.5v", 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-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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