OpenAI : GPT-5.1-Codex-Mini est créé par OpenAI et se positionne comme un membre compact de la famille Codex, publié le 2025-11-13. Z.ai : GLM 4.5V est créé par Z.ai et a été publié plus tôt, le 2025-08-11. Les deux sont des modèles à sortie texte, donc tout ce que vous leur envoyez revient sous forme de texte, et les deux acceptent des images en plus du texte en entrée. La différence pratique commence par qui les maintient et quelle surface d'API vous préférez, puisque les deux sont accessibles via la même passerelle ici.
La séparation la plus nette est le contexte. GPT-5.1-Codex-Mini offre une fenêtre de contexte de 400000 tokens, tandis que GLM 4.5V offre 65536 tokens, donc le modèle OpenAI peut contenir bien plus de matière en un seul appel. Les deux prennent en entrée image et texte et les deux renvoient du texte, donc la multimodalité n'est pas un facteur différenciant entre eux. Côté paramètres, GPT-5.1-Codex-Mini expose des contrôles de raisonnement tels que reasoning_effort, verbosity, include_reasoning, structured_outputs et max_completion_tokens, tandis que GLM 4.5V expose des contrôles d'échantillonnage tels que temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty et repetition_penalty. Les sorties structurées sont listées uniquement pour GPT-5.1-Codex-Mini, donc si vous avez besoin de réponses contraintes par schéma, c'est le côté à utiliser. L'appel d'outils apparaît des deux côtés, donc aucun n'a d'avantage exclusif là dessus, et la prise en charge du raisonnement n'est pas un facteur différenciant significatif d'après ce qui est listé.
Pour la sélection au quotidien, tournez vous vers GPT-5.1-Codex-Mini quand la tâche implique de grandes entrées, de longs fichiers, de gros diffs ou un contexte multi documents, et quand vous voulez des sorties structurées ou un contrôle fin de l'effort de raisonnement. Tournez vous vers GLM 4.5V quand la tâche tient confortablement dans un contexte plus petit et que vous voulez un contrôle direct du comportement d'échantillonnage, par exemple ajuster temperature, top_p ou les pénalités pour une variation créative ou stylistique. Le coût compte aussi : GPT-5.1-Codex-Mini est le côté le moins cher pour l'entrée, tandis que GLM 4.5V est le côté le moins cher pour la sortie, donc les charges de travail dominées par de longs prompts penchent d'un côté et celles dominées par de longues générations penchent de l'autre. Consultez le tableau des prix en direct pour les chiffres réels avant de vous engager.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers la passerelle, envoyez une requête chat completions, et changez uniquement l'id du modèle. Utilisez "openai/gpt-5.1-codex-mini" pour le modèle OpenAI et "z-ai/glm-4.5v" pour le modèle Z.ai. Votre tableau messages, vos parties image, vos définitions d'outils et votre gestion des réponses restent identiques, donc le changement se fait en une ligne et vous pouvez comparer le comportement sur votre propre charge de travail sans réécrire le code d'intégration.
Il reste des cas où l'autre modèle gagne. Si vos prompts sont courts et vos sorties longues, GLM 4.5V est le côté sortie le moins cher et ses paramètres d'échantillonnage vous donnent un contrôle plus direct sur le style de génération. Si vous avez besoin d'un très grand contexte, de sorties structurées ou de réglages d'effort de raisonnement, GPT-5.1-Codex-Mini est le meilleur choix.