Google: Gemini 2.5 Pro contra Z.ai: GLM 5.3 Prime
Una comparativa lado a lado de Google: Gemini 2.5 Pro (4,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,90 €)) y Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 US$ / 1M fragmentos (≈ 8,73 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Proveedor | Z.ai | |
| Entrada | 4,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,90 €) | 9,80 US$ / 1M fragmentos (≈ 8,73 €) |
| Salida | 35,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 31,17 €) | 30,80 US$ / 1M fragmentos (≈ 27,43 €) |
| Lectura de caché | 0,44 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,39 €) | 1,96 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,75 €) |
| Escritura de caché | 1,31 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,17 €) | - |
| Razonamiento | 35,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 31,17 €) | - |
| Entrada de audio | 4,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,90 €) | - |
| Imagen | 0,000004 US$ / imagen (≈ 0,0000039 €) | - |
| Búsqueda web | 49,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 43,63 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Salida máxima | 65.536 | 131.072 |
| Entrada | text, image, file, audio, video | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 17 jun 2025 | 23 sept 2026 |
Diferencias clave
- Google: Gemini 2.5 Pro es 55% más barato en tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime es 12% más barato en tokens de salida.
- Solo Google: Gemini 2.5 Pro admite salida JSON estructurada.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,02 US$ con Google: Gemini 2.5 Pro y 0,03 US$ con Z.ai: GLM 5.3 Prime.
En detalle
Google: Gemini 2.5 Pro es un modelo de texto creado por Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime es un modelo de texto creado por Z.ai. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat detrás de un endpoint compatible con OpenAI, así que desde el punto de vista de la integración son el mismo tipo de objeto con un model id diferente. Google lanzó Gemini 2.5 Pro el 2025-06-17, mientras que Z.ai lanzó GLM 5.3 Prime el 2026-09-23.
Los dos difieren mucho más en la entrada que en la salida. Gemini 2.5 Pro acepta texto, imagen, archivo, audio y vídeo como entrada y devuelve texto. GLM 5.3 Prime acepta solo texto y devuelve texto. Sus ventanas de contexto son lo bastante parecidas como para que la diferencia no merezca decidir por ella, aproximadamente un millón de tokens en cada lado. La salida estructurada es la otra división clara: Gemini 2.5 Pro admite salidas estructuradas, y la lista de parámetros lo refleja con response_format y structured_outputs, mientras que GLM 5.3 Prime no incluye las salidas estructuradas como parámetro admitido. El uso de herramientas está disponible en ambos. Ambos exponen controles de razonamiento mediante include_reasoning y reasoning, y GLM 5.3 Prime va más allá con reasoning_effort. GLM 5.3 Prime también admite parámetros de muestreo e inspección que Gemini 2.5 Pro no admite: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs y top_logprobs. En cuanto al precio, Gemini 2.5 Pro es el lado más barato para la entrada, GLM 5.3 Prime es el lado más barato para la salida, así que la mejor oferta depende de la proporción de tokens de prompt respecto a tokens de completion en tu carga de trabajo.
Para un desarrollador que elige entre ellos, la decisión suele reducirse a qué entra en el prompt. Si necesitas enviar capturas de pantalla, PDF, audio o vídeo junto con el texto, Gemini 2.5 Pro es el que puede aceptar esas entradas; GLM 5.3 Prime no puede. Si necesitas que la respuesta se ajuste a un esquema que puedas parsear, Gemini 2.5 Pro admite salidas estructuradas y GLM 5.3 Prime no, lo cual importa para pipelines de extracción y clasificación. Si tu trabajo es texto plano de entrada, texto plano de salida, y quieres un control más fino sobre el muestreo, las penalizaciones, las secuencias de parada, top_k o las probabilidades logarítmicas a nivel de token, GLM 5.3 Prime te da esos ajustes. Las salidas largas también favorecen a GLM 5.3 Prime en coste, ya que la salida es su lado más barato, mientras que las entradas largas favorecen a Gemini 2.5 Pro.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera. Se accede a ambos mediante la API compatible con OpenAI, así que apuntas tu cliente o SDK de OpenAI existente a la URL base de api14 con tu clave de api14, y lo único que cambia entre los dos es la cadena del model id. Establece model como "google/gemini-2.5-pro" para Gemini 2.5 Pro y como "z-ai/glm-5.3-prime" para GLM 5.3 Prime. Los mensajes, los roles y la forma de la respuesta siguen igual, así que cambiar es un cambio de una línea y puedes compararlos con los mismos prompts sin reescribir tu punto de llamada. La advertencia son los parámetros: una solicitud que use structured_outputs no se trasladará a GLM 5.3 Prime, y una solicitud que use top_k o logprobs no se trasladará a Gemini 2.5 Pro, así que mantén esos ajustes detrás de una rama por modelo.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "google/gemini-2.5-pro" a "z-ai/glm-5.3-prime": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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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