Qwen: Qwen3.5-27B contra Z.ai: GLM 4.5V
Una comparativa lado a lado de Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,81 €)) y Z.ai: GLM 4.5V (2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Proveedor | Qwen | Z.ai |
| Entrada | 0,91 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,81 €) | 2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €) |
| Salida | 9,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 8,10 €) | 6,30 US$ / 1M fragmentos (≈ 5,61 €) |
| Lectura de caché | - | 0,39 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,34 €) |
| Ventana de contexto | 262.144 | 65.536 |
| Salida máxima | 81.920 | 16.384 |
| Entrada | text, image, video | text, image |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 25 feb 2026 | 11 ago 2025 |
Diferencias clave
- Qwen: Qwen3.5-27B es 57% más barato en tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 4.5V es 31% más barato en tokens de salida.
- Qwen: Qwen3.5-27B lee 4.0× más contexto (262.144 tokens).
- Solo Qwen: Qwen3.5-27B admite salida JSON estructurada.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00546 US$ con Qwen: Qwen3.5-27B y 0,00525 US$ con Z.ai: GLM 4.5V.
En detalle
Qwen: Qwen3.5-27B es fabricado por Qwen y lleva el id de modelo qwen/qwen3.5-27b. Z.ai: GLM 4.5V es fabricado por Z.ai y lleva el id de modelo z-ai/glm-4.5v. Ambos están listados en la categoría de texto, y ambos aceptan entrada de texto y devuelven salida de texto, así que a nivel de forma básica son el mismo tipo de modelo. Las diferencias aparecen en cuánto aceptan y cómo están ajustados.
La división más clara es la longitud de contexto. Qwen3.5-27B ofrece 262144 tokens, mientras que GLM 4.5V ofrece 65536, así que Qwen te da aproximadamente cuatro veces más espacio antes de que necesites recortar o dividir en fragmentos. Qwen también acepta video como modalidad de entrada junto con texto e imagen, mientras que GLM 4.5V acepta solo texto e imagen. En parámetros, Qwen admite salidas estructuradas y un conjunto más amplio que incluye logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs y structured_outputs, mientras que GLM 4.5V no los lista. Ambos admiten tools, tool_choice, reasoning e include_reasoning, así que el llamado a herramientas y el razonamiento no son un diferenciador aquí. En precio, Qwen es el lado más barato para entrada y GLM 4.5V es el lado más barato para salida, así que el panorama de costos depende de tu proporción de entrada a salida.
Para la selección práctica, recurre a Qwen3.5-27B cuando tu prompt sea largo, cuando necesites pasar video, o cuando quieras salidas estructuradas, logprobs o los controles de muestreo más finos. Documentos largos, transcripciones de varias horas y canalizaciones que necesitan un esquema de respuesta estricto encajan bien con él. Recurre a GLM 4.5V cuando tus entradas sean cortas a moderadas, cuando sean solo texto e imagen, y cuando el volumen de salida domine tu factura, ya que es el lado más barato en salida. Si tu carga de trabajo es mayormente prompts cortos con generaciones largas, GLM 4.5V puede ser la opción más económica aunque su ventana de contexto sea más pequeña.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu clave y usas la forma de chat completions que ya usas en otros lugares. El único cambio entre los dos es el id de modelo: configúralo como qwen/qwen3.5-27b o z-ai/glm-4.5v. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud permanece igual, y puedes mantener una sola ruta de código y cambiar el id por solicitud o por entorno. Consulta la tabla de precios en vivo en esta página para tarifas actuales en lugar de codificar suposiciones de forma fija.
Todavía hay casos en los que el modelo de contexto más pequeño es la mejor elección. Si tu tarea son preguntas cortas de imagen y texto con respuestas largas, el lado de salida más barato de GLM 4.5V importa más que la ventana más grande de Qwen, y no usarás el contexto extra de todos modos. De manera similar, si no necesitas salidas estructuradas, logprobs o video, los parámetros extra en Qwen no te aportan nada, y la elección más simple está bien. Haz coincidir el modelo con la forma de tu tráfico en lugar de con la lista de características más larga.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "qwen/qwen3.5-27b" a "z-ai/glm-4.5v": 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-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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