Google: Gemini 2.5 Pro contre Z.ai: GLM 5.3 Prime
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini 2.5 Pro (4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,90 €)) et Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 $US / 1M jetons (≈ 8,73 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Z.ai | |
| Entrée | 4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,90 €) | 9,80 $US / 1M jetons (≈ 8,73 €) |
| Sortie | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) | 30,80 $US / 1M jetons (≈ 27,43 €) |
| Lecture du cache | 0,44 $US / 1M jetons (≈ 0,39 €) | 1,96 $US / 1M jetons (≈ 1,75 €) |
| Écriture du cache | 1,31 $US / 1M jetons (≈ 1,17 €) | - |
| Raisonnement | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) | - |
| Audio en entrée | 4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,90 €) | - |
| Visuel | 0,000004 $US / visuel (≈ 0,0000039 €) | - |
| Recherche web | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 65 536 | 131 072 |
| Entrée | text, image, file, audio, video | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 17 juin 2025 | 23 sept. 2026 |
Principales différences
- Google: Gemini 2.5 Pro est 55% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime est 12% moins cher sur les tokens de sortie.
- Seul Google: Gemini 2.5 Pro prend en charge la sortie JSON structurée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,02 $US avec Google: Gemini 2.5 Pro et 0,03 $US avec Z.ai: GLM 5.3 Prime.
En détail
Google : Gemini 2.5 Pro est un modèle texte créé par Google. Z.ai : GLM 5.3 Prime est un modèle texte créé par Z.ai. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat derrière un point de terminaison compatible OpenAI, donc du point de vue de l'intégration, il s'agit du même type d'objet avec un identifiant de modèle différent. Google a publié Gemini 2.5 Pro le 2025-06-17, tandis que Z.ai a publié GLM 5.3 Prime le 2026-09-23.
Les deux diffèrent bien plus sur l'entrée que sur la sortie. Gemini 2.5 Pro accepte le texte, l'image, le fichier, l'audio et la vidéo en entrée et renvoie du texte. GLM 5.3 Prime accepte uniquement le texte et renvoie du texte. Leurs fenêtres de contexte sont suffisamment proches pour que la différence ne vaille pas la peine de décider sur ce critère, environ un million de tokens de chaque côté. La sortie structurée est l'autre séparation nette : Gemini 2.5 Pro prend en charge les sorties structurées, et la liste des paramètres le reflète avec response_format et structured_outputs, tandis que GLM 5.3 Prime ne liste pas les sorties structurées comme paramètre pris en charge. L'utilisation d'outils est disponible sur les deux. Les deux exposent des contrôles de raisonnement via include_reasoning et reasoning, et GLM 5.3 Prime va plus loin avec reasoning_effort. GLM 5.3 Prime prend également en charge des paramètres d'échantillonnage et d'inspection que Gemini 2.5 Pro ne propose pas : frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs et top_logprobs. Côté prix, Gemini 2.5 Pro est le moins cher en entrée, GLM 5.3 Prime est le moins cher en sortie, donc la meilleure affaire dépend du ratio entre tokens de prompt et tokens de complétion dans votre charge de travail.
Pour un développeur qui choisit entre les deux, la décision se résume généralement à ce qui entre dans le prompt. Si vous devez envoyer des captures d'écran, des PDF, de l'audio ou de la vidéo en plus du texte, Gemini 2.5 Pro est celui qui peut prendre ces entrées ; GLM 5.3 Prime ne le peut pas. Si vous avez besoin que la réponse respecte un schéma que vous pouvez analyser, Gemini 2.5 Pro prend en charge les sorties structurées et GLM 5.3 Prime non, ce qui compte pour les pipelines d'extraction et de classification. Si votre travail consiste en texte brut en entrée, texte brut en sortie, et que vous voulez un contrôle plus fin sur l'échantillonnage, les pénalités, les séquences d'arrêt, top_k ou les probabilités logarithmiques au niveau des tokens, GLM 5.3 Prime vous offre ces réglages. Les sorties longues favorisent aussi GLM 5.3 Prime sur le coût, puisque la sortie est son côté le moins cher, tandis que les entrées longues favorisent Gemini 2.5 Pro.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Les deux sont accessibles via l'API compatible OpenAI, donc vous pointez votre client ou SDK OpenAI existant vers l'URL de base api14 avec votre clé api14, et la seule chose qui change entre les deux est la chaîne d'identifiant de modèle. Définissez model sur "google/gemini-2.5-pro" pour Gemini 2.5 Pro et sur "z-ai/glm-5.3-prime" pour GLM 5.3 Prime. Les messages, les rôles et la forme de la réponse restent identiques, donc un changement se fait en une ligne et vous pouvez les comparer sur les mêmes prompts sans réécrire votre site d'appel. La mise en garde concerne les paramètres : une requête qui utilise structured_outputs ne sera pas transposable à GLM 5.3 Prime, et une requête qui utilise top_k ou logprobs ne sera pas transposable à Gemini 2.5 Pro, donc gardez ces réglages derrière une branche par modèle.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "google/gemini-2.5-pro" par "z-ai/glm-5.3-prime" : 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": "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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