OpenAI: GPT-6 Sol contre Z.ai: GLM 5.3 Prime
Un comparatif côte à côte de OpenAI: GPT-6 Sol (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 | 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 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 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 et 0,03 $US avec Z.ai: GLM 5.3 Prime.
En détail
OpenAI : GPT-6 Sol est un modèle de texte d'OpenAI, publié le 22 septembre 2026. Z.ai : GLM 5.3 Prime est un modèle de texte de Z.ai, publié le 23 septembre 2026. Les deux sont répertoriés sur api14 comme modèles de catégorie texte, et les deux acceptent un prompt et renvoient du texte, donc au niveau de l'utilisation de base, ils occupent le même emplacement dans votre stack. Les différences apparaissent dans ce que vous pouvez envoyer en entrée, dans la façon dont vous orientez la sortie, et dans ce que coûte la requête.
La séparation la plus nette concerne les modalités d'entrée. GPT-6 Sol accepte les fichiers, les images et le texte, donc vous pouvez lui confier une capture d'écran, un PDF ou un document en plus de vos instructions. GLM 5.3 Prime accepte uniquement le texte, ce qui signifie que tout élément visuel ou sous forme de fichier doit être converti en texte avant d'atteindre le modèle. Concernant le contexte, les deux sont suffisamment proches pour que la différence ne vaille pas la peine d'être anticipée : GPT-6 Sol annonce 1 050 000 tokens et GLM 5.3 Prime annonce 1 000 000. Les sorties structurées sont annoncées pour GPT-6 Sol mais pas pour GLM 5.3 Prime, donc si vous avez besoin que le modèle soit contraint à un schéma, c'est un point en faveur d'OpenAI. GLM 5.3 Prime dispose d'un ensemble plus large de contrôles d'échantillonnage, notamment temperature, top_p, top_k, les pénalités de fréquence et de présence, les séquences d'arrêt et logprobs avec top logprobs. Les deux exposent des contrôles de raisonnement tels que reasoning effort et include reasoning, et les deux prennent en charge les outils, donc ni l'un ni l'autre n'a de revendication exclusive sur ce point.
Pour le travail quotidien, choisissez en fonction de ce que vous fournissez en entrée et de ce que vous attendez en retour. Si votre pipeline implique des images, des fichiers téléversés ou des médias mixtes, GPT-6 Sol est le choix évident car l'autre modèle ne peut pas du tout prendre ces entrées. Si vous avez besoin d'une sortie garantie conforme à un schéma, là encore GPT-6 Sol est l'option la plus sûre. Si votre tâche est purement textuelle et que vous voulez un contrôle fin sur l'échantillonnage, ou que vous voulez des logprobs pour le scoring et le reranking, GLM 5.3 Prime vous offre des réglages que GPT-6 Sol n'annonce pas. Côté prix, GPT-6 Sol est l'option la moins chère pour l'entrée, tandis que GLM 5.3 Prime est l'option la moins chère pour la sortie, donc la meilleure affaire dépend de votre ratio de tokens de prompt par rapport aux tokens de complétion. Les prompts longs avec des réponses courtes penchent vers GPT-6 Sol, tandis que les prompts courts avec de longues générations penchent vers GLM 5.3 Prime.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client existant vers api14, envoyez une requête chat completions, et définissez le champ model. Pour utiliser le modèle d'OpenAI, définissez l'id du modèle sur openai/gpt-6-sol. Pour utiliser le modèle de Z.ai, définissez-le sur z-ai/glm-5.3-prime. Tout le reste dans le corps de la requête reste tel quel, à l'exception des paramètres qu'un modèle donné ne prend pas en charge, que vous devez retirer sous peine de voir la requête rejetée. Cela signifie que vous pouvez basculer entre les deux en changeant une seule chaîne, et que vous pouvez router différentes requêtes vers différents modèles au sein de la même application sans réécrire le code de votre client.
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" 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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