OpenAI: GPT-6 Sol contra Z.ai: GLM 5.3 Prime
Una comparativa lado a lado de OpenAI: GPT-6 Sol (7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,27 €)) y Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 US$ / 1M fragmentos (≈ 8,78 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| OpenAI: GPT-6 Sol | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | Z.ai |
| Entrada | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,27 €) | 9,80 US$ / 1M fragmentos (≈ 8,78 €) |
| Salida | 35,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 31,36 €) | 30,80 US$ / 1M fragmentos (≈ 27,60 €) |
| Lectura de caché | 0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,63 €) | 1,96 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,76 €) |
| Escritura de caché | 8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,84 €) | - |
| Búsqueda web | 35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,36 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.050.000 | 1.000.000 |
| Salida máxima | 128.000 | 131.072 |
| Entrada | file, image, text | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 22 sept 2026 | 23 sept 2026 |
Diferencias clave
- OpenAI: GPT-6 Sol es 29% más barato en tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime es 12% más barato en tokens de salida.
- Solo OpenAI: GPT-6 Sol admite salida JSON estructurada.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,02 US$ con OpenAI: GPT-6 Sol y 0,03 US$ con Z.ai: GLM 5.3 Prime.
En detalle
OpenAI: GPT-6 Sol es un modelo de texto de OpenAI, lanzado el 22 de septiembre de 2026. Z.ai: GLM 5.3 Prime es un modelo de texto de Z.ai, lanzado el 23 de septiembre de 2026. Ambos están listados en api14 como modelos de categoría texto, y ambos aceptan un prompt y devuelven texto, así que a nivel de uso básico ocupan el mismo lugar en tu stack. Las diferencias aparecen en lo que puedes enviar, cómo guías la salida y cuánto cuesta la solicitud.
La división más clara está en las modalidades de entrada. GPT-6 Sol acepta archivos, imágenes y texto, así que puedes darle una captura de pantalla, un PDF o un documento junto con tus instrucciones. GLM 5.3 Prime acepta solo texto, lo que significa que cualquier cosa visual o basada en archivos tiene que convertirse a texto antes de llegar al modelo. En cuanto al contexto, los dos son lo bastante parecidos como para que la diferencia no merezca planificación: GPT-6 Sol lista 1.050.000 tokens y GLM 5.3 Prime lista 1.000.000. Las salidas estructuradas están listadas para GPT-6 Sol pero no para GLM 5.3 Prime, así que si necesitas que el modelo esté restringido a un esquema, ese es un punto a favor de OpenAI. GLM 5.3 Prime lleva un conjunto más amplio de controles de muestreo, incluidos temperature, top_p, top_k, penalizaciones de frecuencia y presencia, secuencias de parada y logprobs con top logprobs. Ambos exponen controles de razonamiento como reasoning effort e include reasoning, y ambos soportan herramientas, así que ninguno tiene una pretensión exclusiva ahí.
Para el trabajo diario, elige según lo que estás alimentando y lo que necesitas de vuelta. Si tu pipeline involucra imágenes, archivos subidos o medios mixtos, GPT-6 Sol es la elección directa porque el otro modelo no puede tomar esas entradas en absoluto. Si necesitas una salida garantizada con forma de esquema, de nuevo GPT-6 Sol es la opción más segura. Si tu tarea es texto puro y quieres control fino sobre el muestreo, o quieres logprobs para puntuación y reordenación, GLM 5.3 Prime te da controles que GPT-6 Sol no lista. En cuanto al precio, GPT-6 Sol es la opción más barata para la entrada, mientras que GLM 5.3 Prime es la opción más barata para la salida, así que el mejor trato depende de tu proporción de tokens de prompt a tokens de finalización. Prompts largos con respuestas cortas se inclinan hacia GPT-6 Sol, mientras que prompts cortos con generaciones largas se inclinan hacia GLM 5.3 Prime.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona igual, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a api14, envías una solicitud de chat completions y estableces el campo model. Para usar el modelo de OpenAI, establece el id del modelo como openai/gpt-6-sol. Para usar el modelo de Z.ai, establécelo como z-ai/glm-5.3-prime. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud permanece igual, aparte de los parámetros que un modelo dado no soporta, que deberías quitar o la solicitud puede ser rechazada. Eso significa que puedes cambiar entre los dos cambiando una cadena, y puedes enrutar diferentes solicitudes a diferentes modelos dentro de la misma aplicación sin reescribir el código de tu cliente.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "openai/gpt-6-sol" 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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