OpenAI: GPT-6 Sol Pro contre Z.ai: GLM 5.3 Prime
Un comparatif côte à côte de OpenAI: GPT-6 Sol Pro (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
| OpenAI: GPT-6 Sol Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | 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 | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) | 1,96 $US / 1M jetons (≈ 1,75 €) |
| Écriture du cache | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €) | - |
| Recherche web | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 050 000 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 128 000 | 131 072 |
| Entrée | file, image, text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 22 sept. 2026 | 23 sept. 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT-6 Sol Pro 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 OpenAI: GPT-6 Sol 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 OpenAI: GPT-6 Sol Pro et 0,03 $US avec Z.ai: GLM 5.3 Prime.
En détail
OpenAI : GPT-6 Sol Pro est un modèle de texte d'OpenAI, publié le 2026-09-22. Z.ai : GLM 5.3 Prime est un modèle de texte de Z.ai, publié le 2026-09-23. Les deux sont répertoriés sur api14 dans la catégorie texte, et les deux acceptent une entrée texte et renvoient une sortie texte, donc au niveau de la forme de base, ils sont le même type de produit : un modèle hébergé auquel vous envoyez une invite et qui vous renvoie du texte généré. Les différences apparaissent dans ce que chacun accepte en plus de ce texte et dans les paramètres que chacun expose.
La séparation la plus nette concerne les modalités d'entrée. GPT-6 Sol Pro accepte les fichiers et les images en plus du texte, tandis que GLM 5.3 Prime accepte uniquement le texte. Si votre pipeline doit transmettre à un modèle une capture d'écran, une page numérisée, un graphique ou un fichier de document, un seul de ces deux modèles peut le prendre en charge. La longueur de contexte est suffisamment proche pour qu'elle ne doive pas guider la décision : GPT-6 Sol Pro indique 1 050 000 jetons et GLM 5.3 Prime indique 1 000 000, ce qui représente à peu près le même espace de travail pour les documents longs et les conversations longues. Concernant les paramètres, GPT-6 Sol Pro est le seul des deux à proposer des sorties structurées, et il expose également max_completion_tokens et verbosity. GLM 5.3 Prime penche dans l'autre sens, avec des contrôles d'échantillonnage et d'inspection que GPT-6 Sol Pro ne liste pas : temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs et top_logprobs. Les deux prennent en charge tools, tool choice, reasoning, reasoning effort, response format, seed et include_reasoning, donc aucun n'a de revendication exclusive sur l'appel d'outils ou le raisonnement.
Pour choisir entre eux, partez de l'entrée. Si la tâche implique des images ou des fichiers, GPT-6 Sol Pro est celui à appeler, et il n'y a pas de solution de contournement de l'autre côté. Si vous avez besoin que la réponse soit conforme à un schéma, GPT-6 Sol Pro est là encore le choix naturel, car les sorties structurées sont listées pour lui et pas pour GLM 5.3 Prime. Si vous ajustez le comportement de génération, GLM 5.3 Prime vous donne les leviers : temperature, top_p, top_k, les pénalités, les séquences d'arrêt et les probabilités logarithmiques pour inspecter la confiance au niveau des jetons. Cela en fait le meilleur choix pour les appels de type classification où vous voulez lire les logprobs, pour les expériences d'échantillonnage et pour les charges de travail où vous voulez façonner directement le style de sortie plutôt que via un schéma. Côté prix, GPT-6 Sol Pro est le moins cher en entrée et GLM 5.3 Prime est le moins cher en sortie, donc l'option la moins chère dépend de votre ratio entrée-sortie ; consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour les chiffres réels.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base d'api14, envoyez votre clé et définissez le champ model sur l'id souhaité : "openai/gpt-6-sol-pro" ou "z-ai/glm-5.3-prime". Tout le reste dans le corps de la requête conserve la forme que vous utilisez déjà. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne de cet id de modèle, vous pouvez donc acheminer une même charge de travail vers les deux et comparer les résultats sans réécrire votre intégration. Gardez à l'esprit que les paramètres ne sont pas interchangeables entre les deux : envoyer temperature ou top_p à GPT-6 Sol Pro, ou des sorties structurées à GLM 5.3 Prime, n'est pas pris en charge par les ensembles de paramètres listés, donc conditionnez ces champs à l'id de modèle que vous appelez.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "openai/gpt-6-sol-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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