Elorian: Glimpse contre StepFun: Step 5 Preview
Un comparatif côte à côte de Elorian: Glimpse (2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €)) et StepFun: Step 5 Preview (3,50 $US / 1M jetons (≈ 3,12 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Elorian: Glimpse | StepFun: Step 5 Preview | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Elorian | StepFun |
| Entrée | 2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €) | 3,50 $US / 1M jetons (≈ 3,12 €) |
| Sortie | 10,50 $US / 1M jetons (≈ 9,35 €) | 9,45 $US / 1M jetons (≈ 8,42 €) |
| Lecture du cache | 0,21 $US / 1M jetons (≈ 0,19 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Fenêtre de contexte | 262 144 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 256 000 | 64 000 |
| Entrée | text, image, video | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 17 oct. 2026 | 8 oct. 2026 |
Principales différences
- Elorian: Glimpse est 40% moins cher sur les tokens d’entrée.
- StepFun: Step 5 Preview est 10% moins cher sur les tokens de sortie.
- StepFun: Step 5 Preview lit 4.0× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00735 $US avec Elorian: Glimpse et 0,00823 $US avec StepFun: Step 5 Preview.
En détail
Elorian: Glimpse est un modèle de texte d'Elorian, publié le 2026-10-17. StepFun: Step 5 Preview est un modèle de texte de StepFun, publié le 2026-10-08. Les deux sont servis via api14 sous les identifiants de modèle elorian/glimpse et stepfun/step-5-preview, et tous deux acceptent du texte, des images et de la vidéo en entrée tout en produisant uniquement du texte en sortie. Ni l'un ni l'autre n'est un spécialiste d'une seule tâche étroite ; ils appartiennent à la même catégorie générale, donc le choix entre eux se résume à la taille du contexte, à la prise en charge des paramètres et au prix plutôt qu'à une différence fondamentale dans ce qu'ils font.
La séparation la plus nette est la longueur du contexte. Step 5 Preview offre une fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons, soit quatre fois les 262 144 jetons de Glimpse, c'est donc le modèle à privilégier lorsque vous devez conserver de très grandes quantités de matière dans un seul appel, comme de longues transcriptions, des dépôts entiers de documents ou une entrée vidéo étendue accompagnée de texte. Sur les modalités, les deux sont identiques, puisque tous deux prennent du texte, des images et de la vidéo et renvoient tous deux du texte. Leurs listes de paramètres se recoupent largement : tous deux prennent en charge temperature, top_p, top_k, min_p, les pénalités frequency et presence, repetition penalty, stop, max_tokens, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning et include_reasoning. Step 5 Preview ajoute reasoning_effort et seed, tandis que Glimpse ajoute logit_bias. Si vous dépendez du seeding pour un échantillonnage reproductible, ou de reasoning_effort pour régler la quantité de raisonnement interne effectuée par le modèle, cela pointe vers Step 5 Preview ; si vous comptez sur logit_bias pour orienter les probabilités des jetons, cela pointe vers Glimpse.
En pratique, choisissez Step 5 Preview lorsque la tâche est dominée par le volume d'entrée : analyse de vidéos de plusieurs heures, grands ensembles de documents, ou boucles d'agents qui accumulent un long historique et ne peuvent pas se permettre de tronquer. Choisissez Glimpse lorsque vos entrées tiennent confortablement dans un quart de million de jetons et que vous voulez le côté entrée le moins cher, puisque Glimpse est le moins cher des deux sur le prix d'entrée. Le prix de sortie va dans l'autre sens, Step 5 Preview étant moins cher en sortie, donc les charges de travail qui génèrent beaucoup de texte par rapport à ce qu'elles lisent peuvent finir par coûter moins cher sur Step 5 Preview, avant même de considérer le contexte. Pour les charges de travail mixtes, les deux sont assez proches en prix pour que le facteur décisif soit généralement le côté de l'équilibre entrée/sortie où tombe votre trafic, plus la question de savoir si vous avez besoin des paramètres supplémentaires.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 est la même opération. L'API est compatible OpenAI, donc vous pointez votre client existant vers l'URL de base api14, envoyez votre clé, et définissez le champ model sur elorian/glimpse ou stepfun/step-5-preview. Tout le reste dans le corps de la requête, messages, temperature, tools, response_format et le reste, conserve la forme que vous utilisez déjà. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne de l'identifiant de modèle, ce qui permet à moindre coût d'acheminer une requête vers Glimpse pour les petites entrées et vers Step 5 Preview pour les très grandes, ou de faire un A/B des deux sur le même prompt sans réécrire votre intégration.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "elorian/glimpse" par "stepfun/step-5-preview" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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": "stepfun/step-5-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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