Writer: Palmyra X5 contre Z.ai: GLM 5.1
Un comparatif côte à côte de Writer: Palmyra X5 (2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €)) et Z.ai: GLM 5.1 (4,90 $US / 1M jetons (≈ 4,36 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Writer: Palmyra X5 | Z.ai: GLM 5.1 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Writer | Z.ai |
| Entrée | 2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €) | 4,90 $US / 1M jetons (≈ 4,36 €) |
| Sortie | 21,00 $US / 1M jetons (≈ 18,70 €) | 15,40 $US / 1M jetons (≈ 13,71 €) |
| Lecture du cache | - | 0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,81 €) |
| Fenêtre de contexte | 1 040 000 | 204 800 |
| Sortie max. | 8 192 | 131 072 |
| Entrée | text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 21 janv. 2026 | 7 avr. 2026 |
Principales différences
- Writer: Palmyra X5 est 57% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Z.ai: GLM 5.1 est 27% moins cher sur les tokens de sortie.
- Writer: Palmyra X5 lit 5.1× plus de contexte (1 040 000 tokens).
- Seul Z.ai: GLM 5.1 prend en charge l’appel d’outils.
- Seul Z.ai: GLM 5.1 prend en charge la sortie JSON structurée.
- Seul Z.ai: GLM 5.1 prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,01 $US avec Writer: Palmyra X5 et 0,01 $US avec Z.ai: GLM 5.1.
En détail
Auteur : Palmyra X5 est développé par Writer, et Z.ai : GLM 5.1 est développé par Z.ai. Tous deux sont des modèles de texte, en ce sens qu'ils prennent du texte en entrée et renvoient du texte en sortie, et tous deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat que vous pouvez intégrer dans un client existant compatible OpenAI. Palmyra X5 a été publié par son fournisseur le 21 janvier 2026, tandis que GLM 5.1 est arrivé plus tard, le 7 avril 2026. C'est là toute la similitude superficielle ; au-delà, les deux sont conçus pour des tâches assez différentes.
La divergence la plus nette est le contexte. Palmyra X5 dispose d'une fenêtre de contexte de 1 040 000 tokens, soit environ cinq fois les 204 800 tokens acceptés par GLM 5.1. Si votre prompt est une grande base de code, un ensemble de contrats longs, une pile de transcriptions ou un gros lot de documents récupérés, c'est Palmyra X5 qui les contiendra sans découpage. GLM 5.1 cède du terrain sur ce point mais gagne sur le contrôle. C'est le seul des deux à exposer tools et tool_choice, structured_outputs et response_format, ainsi que reasoning et include_reasoning. Il accepte aussi un ensemble de paramètres globalement bien plus large, notamment frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, seed et stop, là où Palmyra X5 en prend un ensemble plus restreint (max_tokens, stop, temperature, top_k, top_p). Côté prix, les tokens d'entrée sont moins chers sur Palmyra X5 et les tokens de sortie moins chers sur GLM 5.1, donc le modèle le moins cher dépend de si votre charge de travail est intensive en prompt ou intensive en génération.
Pour le choix pratique, privilégiez Palmyra X5 quand la tâche est dominée par la lecture : résumé de documents longs, questions-réponses sur un grand corpus, revue de dépôt entier, ou tout pipeline où vous devriez sinon découper et recoller. Son ensemble de paramètres est restreint mais suffisant pour un contrôle d'échantillonnage simple. Privilégiez GLM 5.1 quand la tâche est dominée par l'action : appel de fonctions, agents ayant besoin d'outils, sortie JSON ou contrainte par schéma, classification avec logprobs, ou tout ce où vous voulez une passe de raisonnement et des réglages d'échantillonnage fins comme seed pour la reproductibilité. Si votre charge de travail est surtout composée de tokens de sortie (générations longues, nombreuses complétions), GLM 5.1 est aussi le moins cher ; si elle est surtout composée de tokens d'entrée (gros prompts, réponses courtes), c'est Palmyra X5.
Appeler l'un ou l'autre via api14 suit le même chemin de code. Les deux sont compatibles OpenAI, donc vous gardez votre client, votre URL de base et la forme de vos requêtes existants, et ne changez que la chaîne d'identifiant de modèle : "writer/palmyra-x5" pour le modèle de Writer, "z-ai/glm-5.1" pour celui de Z.ai. Tout le reste (messages, temperature, max_tokens, streaming) reste en place. La seule réserve concerne les paramètres : si vous envoyez tools, response_format, reasoning ou seed, ceux-ci appartiennent à GLM 5.1 et ne seront pas honorés par Palmyra X5, donc conditionnez-les à l'identifiant de modèle plutôt que de les envoyer sans condition.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "writer/palmyra-x5" par "z-ai/glm-5.1" : 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-5.1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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