Qwen: Qwen3.5-27B contre Z.ai: GLM 4.5V
Un comparatif côte à côte de Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,81 €)) et Z.ai: GLM 4.5V (2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Qwen | Z.ai |
| Entrée | 0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,81 €) | 2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €) |
| Sortie | 9,10 $US / 1M jetons (≈ 8,10 €) | 6,30 $US / 1M jetons (≈ 5,61 €) |
| Lecture du cache | - | 0,39 $US / 1M jetons (≈ 0,34 €) |
| Fenêtre de contexte | 262 144 | 65 536 |
| Sortie max. | 81 920 | 16 384 |
| Entrée | text, image, video | text, image |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 25 févr. 2026 | 11 août 2025 |
Principales différences
- Qwen: Qwen3.5-27B est 57% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Z.ai: GLM 4.5V est 31% moins cher sur les tokens de sortie.
- Qwen: Qwen3.5-27B lit 4.0× plus de contexte (262 144 tokens).
- Seul Qwen: Qwen3.5-27B prend en charge la sortie JSON structurée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00546 $US avec Qwen: Qwen3.5-27B et 0,00525 $US avec Z.ai: GLM 4.5V.
En détail
Qwen : Qwen3.5-27B est créé par Qwen et porte l'identifiant de modèle qwen/qwen3.5-27b. Z.ai : GLM 4.5V est créé par Z.ai et porte l'identifiant de modèle z-ai/glm-4.5v. Les deux sont répertoriés 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 du même type de modèle. Les différences apparaissent dans ce qu'ils acceptent et dans la façon dont ils sont ajustés.
La séparation la plus nette est la longueur de contexte. Qwen3.5-27B offre 262144 tokens, tandis que GLM 4.5V en offre 65536, donc Qwen vous donne environ quatre fois plus de marge avant de devoir tronquer ou découper. Qwen accepte aussi la vidéo comme modalité d'entrée aux côtés du texte et de l'image, tandis que GLM 4.5V accepte uniquement le texte et l'image. Concernant les paramètres, Qwen prend en charge les sorties structurées et un ensemble plus large qui inclut logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs et structured_outputs, tandis que GLM 4.5V ne les liste pas. Les deux prennent en charge tools, tool_choice, reasoning et include_reasoning, donc l'appel d'outils et le raisonnement ne sont pas un facteur différenciant ici. Concernant le prix, Qwen est le moins cher en entrée et GLM 4.5V est le moins cher en sortie, donc le tableau des coûts dépend de votre ratio entrée sur sortie.
Pour la sélection pratique, choisissez Qwen3.5-27B lorsque votre invite est longue, lorsque vous devez transmettre de la vidéo, ou lorsque vous voulez des sorties structurées, des logprobs ou les contrôles d'échantillonnage plus fins. Les documents longs, les transcriptions de plusieurs heures et les pipelines qui nécessitent un schéma de réponse strict lui conviennent bien. Choisissez GLM 4.5V lorsque vos entrées sont courtes à modérées, lorsque vous êtes uniquement en texte et image, et lorsque le volume de sortie domine votre facture, puisqu'il est le moins cher en sortie. Si votre charge de travail est principalement composée d'invites courtes avec de longues générations, GLM 4.5V peut être le choix le plus économique même si sa fenêtre de contexte est plus petite.
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 l'URL de base api14, envoyez votre clé, et utilisez la forme de complétions de chat que vous utilisez déjà ailleurs. Le seul changement entre les deux est l'identifiant de modèle : définissez-le sur qwen/qwen3.5-27b ou z-ai/glm-4.5v. Tout le reste dans le corps de la requête reste tel quel, et vous pouvez conserver un seul chemin de code et changer l'identifiant par requête ou par environnement. Consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour les tarifs actuels plutôt que de coder en dur des hypothèses.
Il existe encore des cas où le modèle à contexte plus petit est le meilleur choix. Si votre tâche consiste en de courtes questions image et texte avec de longues réponses, le côté sortie moins cher de GLM 4.5V compte plus que la fenêtre plus grande de Qwen, et vous n'utiliserez pas le contexte supplémentaire de toute façon. De même, si vous n'avez pas besoin de sorties structurées, de logprobs ou de vidéo, les paramètres supplémentaires sur Qwen ne vous apportent rien, et le choix plus simple convient. Faites correspondre le modèle à la forme de votre trafic plutôt qu'à la liste de fonctionnalités la plus longue.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "qwen/qwen3.5-27b" par "z-ai/glm-4.5v" : 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-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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