Google: Gemini 4 Argon contre Z.ai: GLM 5.3 Prime
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini 4 Argon (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) 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 4 Argon | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Z.ai | |
| Entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | 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 | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 1,96 $US / 1M jetons (≈ 1,75 €) |
| Écriture du cache | 0,66 $US / 1M jetons (≈ 0,58 €) | - |
| Raisonnement | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) | - |
| Audio en entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | - |
| Visuel | 0,000007 $US / visuel (≈ 0,00000623 €) | - |
| Recherche web | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 943 718 | 131 072 |
| Entrée | audio, file, image, text, video | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 13 oct. 2026 | 23 sept. 2026 |
Principales différences
- Google: Gemini 4 Argon est 29% 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 4 Argon 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 4 Argon et 0,03 $US avec Z.ai: GLM 5.3 Prime.
En détail
Google : Gemini 4 Argon est un modèle de texte de Google, et Z.ai : GLM 5.3 Prime est un modèle de texte de Z.ai. Les deux sont servis via api14 en tant que points de terminaison compatibles OpenAI, donc du point de vue d'un client, ce sont deux identifiants de modèle derrière la même interface. Gemini 4 Argon a été publié par son fournisseur le 2026-10-13, et GLM 5.3 Prime le 2026-09-23. Ni l'un ni l'autre n'est un modèle spécialisé pour une seule tâche étroite ; les deux sont des générateurs de texte à usage général qui acceptent une invite et renvoient du texte.
La différence la plus claire est la modalité d'entrée. Gemini 4 Argon accepte l'audio, les fichiers, les images, le texte et la vidéo en entrée, tandis que GLM 5.3 Prime accepte uniquement le texte. Les deux renvoient uniquement du texte. Leurs fenêtres de contexte sont suffisamment proches pour que la différence ne vaille pas la peine d'être prise en compte dans la planification : Gemini 4 Argon annonce 1048576 jetons et GLM 5.3 Prime annonce 1000000, donc considérez-les comme une capacité à peu près équivalente pour les documents longs. Concernant les paramètres, Gemini 4 Argon prend en charge les sorties structurées, ce que GLM 5.3 Prime ne liste pas, tandis que GLM 5.3 Prime expose frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_k et top_logprobs, ce que Gemini 4 Argon ne fait pas. Les deux prennent en charge tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, response_format, seed, stop, temperature, max_tokens et top_p. Concernant le prix, Gemini 4 Argon est le moins cher pour l'entrée et GLM 5.3 Prime est le moins cher pour la sortie, donc la meilleure affaire dépend de si votre charge de travail est intensive en entrée ou en sortie.
Pour la sélection pratique : si votre entrée est autre chose que du texte brut, comme une capture d'écran, un PDF, un clip audio ou une vidéo, Gemini 4 Argon est le seul des deux à pouvoir la prendre en charge, donc le choix s'impose de lui-même. Si vous avez besoin que la réponse soit conforme à un schéma, la prise en charge des sorties structurées de Gemini 4 Argon est la voie la plus sûre. Si vous générez beaucoup de jetons de sortie par rapport à l'entrée, le côté sortie moins cher de GLM 5.3 Prime comptera généralement davantage, et ses contrôles d'échantillonnage supplémentaires (top_k, pénalités, logprobs) vous donnent plus de marge pour ajuster la génération. Si vous avez besoin de probabilités logarithmiques au niveau des jetons pour du scoring ou un travail de type classification, GLM 5.3 Prime est celui qui les expose. Pour du chat ou de l'extraction ordinaire texte en entrée, texte en sortie avec un document volumineux, l'un ou l'autre fera l'affaire, et le facteur décisif sera probablement le côté du tableau des prix vers lequel penche votre mélange de jetons.
Appeler l'un ou l'autre modèle est la même opération. Pointez votre client compatible OpenAI vers l'URL de base d'api14, envoyez votre requête au point de terminaison de complétions de chat avec votre clé api14, et définissez le champ model sur "google/gemini-4-argon" ou "z-ai/glm-5.3-prime". Rien d'autre dans le corps de la requête n'a besoin de changer pour basculer entre eux, à condition de rester dans les paramètres que chaque modèle prend en charge. Si vous dépendez des sorties structurées, gardez l'identifiant de modèle du côté Gemini ; si vous dépendez de logprobs ou de top_k, gardez-le du côté GLM. Un simple échange de chaîne suffit pour déplacer une intégration fonctionnelle de l'un à l'autre.
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-4-argon" 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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