Google: Gemini 2.5 Pro बनाम Z.ai: GLM 5.3 Prime
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Gemini 2.5 Pro ($4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)) और Z.ai: GLM 5.3 Prime ($9.80 / 1M टोकन (≈ ₹926.46)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Z.ai | |
| इनपुट | $4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60) | $9.80 / 1M टोकन (≈ ₹926.46) |
| आउटपुट | $35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80) | $30.80 / 1M टोकन (≈ ₹2,911.74) |
| कैश रीड | $0.44 / 1M टोकन (≈ ₹41.36) | $1.96 / 1M टोकन (≈ ₹185.29) |
| कैश राइट | $1.31 / 1M टोकन (≈ ₹124.08) | - |
| रीज़निंग | $35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80) | - |
| ऑडियो इनपुट | $4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60) | - |
| इमेज | $0.000004 / इमेज (≈ ₹0.000414) | - |
| वेब सर्च | $49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,632.31) | - |
| संदर्भ विंडो | 10,48,576 | 10,00,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 65,536 | 1,31,072 |
| इनपुट | text, image, file, audio, video | text |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 17 जून 2025 | 23 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- Google: Gemini 2.5 Pro इनपुट tokens पर 55% सस्ता है।
- Z.ai: GLM 5.3 Prime आउटपुट tokens पर 12% सस्ता है।
- सिर्फ Google: Gemini 2.5 Pro संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Google: Gemini 2.5 Pro के साथ $0.02 और Z.ai: GLM 5.3 Prime के साथ $0.03 है।
विस्तार से
Google: Gemini 2.5 Pro, Google द्वारा बनाया गया एक टेक्स्ट मॉडल है। Z.ai: GLM 5.3 Prime, Z.ai द्वारा बनाया गया एक टेक्स्ट मॉडल है। दोनों को api14 के माध्यम से OpenAI compatible endpoint के पीछे chat मॉडल के रूप में serve किया जाता है, इसलिए integration की दृष्टि से ये एक ही प्रकार की वस्तु हैं, बस model id अलग है। Google ने Gemini 2.5 Pro को 2025-06-17 को release किया, जबकि Z.ai ने GLM 5.3 Prime को 2026-09-23 को release किया।
दोनों output की तुलना में input पर कहीं अधिक भिन्न हैं। Gemini 2.5 Pro input के रूप में text, image, file, audio और video स्वीकार करता है और text लौटाता है। GLM 5.3 Prime केवल text स्वीकार करता है और text लौटाता है। उनके context windows इतने करीब हैं कि अंतर निर्णायक नहीं है, लगभग दस लाख tokens प्रत्येक ओर। Structured output दूसरा स्पष्ट अंतर है: Gemini 2.5 Pro structured outputs का समर्थन करता है, और parameter सूची इसे response_format और structured_outputs के साथ दर्शाती है, जबकि GLM 5.3 Prime structured outputs को समर्थित parameter के रूप में सूचीबद्ध नहीं करता। Tool use दोनों पर उपलब्ध है। दोनों include_reasoning और reasoning के माध्यम से reasoning controls प्रदान करते हैं, और GLM 5.3 Prime reasoning_effort के साथ आगे जाता है। GLM 5.3 Prime उन sampling और inspection parameters का भी समर्थन करता है जो Gemini 2.5 Pro नहीं करता: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs और top_logprobs। कीमत पर, input के लिए Gemini 2.5 Pro सस्ता पक्ष है, output के लिए GLM 5.3 Prime सस्ता पक्ष है, इसलिए बेहतर सौदा आपके workload में prompt tokens और completion tokens के अनुपात पर निर्भर करता है।
दोनों के बीच चुनाव करने वाले developer के लिए, निर्णय आमतौर पर इस पर आता है कि prompt में क्या जाता है। यदि आपको text के साथ screenshots, PDFs, audio या video भेजने की आवश्यकता है, तो Gemini 2.5 Pro वह है जो इन inputs को ले सकता है; GLM 5.3 Prime नहीं ले सकता। यदि आपको उत्तर को ऐसे schema के अनुरूप चाहिए जिसे आप parse कर सकें, तो Gemini 2.5 Pro structured outputs का समर्थन करता है और GLM 5.3 Prime नहीं करता, जो extraction और classification pipelines के लिए मायने रखता है। यदि आपका काम plain text in, plain text out है, और आप sampling, penalties, stop sequences, top_k या token level log probabilities पर बारीक नियंत्रण चाहते हैं, तो GLM 5.3 Prime आपको ये knobs देता है। लंबे outputs भी लागत पर GLM 5.3 Prime के पक्ष में हैं, क्योंकि output उसका सस्ता पक्ष है, जबकि लंबे inputs Gemini 2.5 Pro के पक्ष में हैं।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को call करना एक ही तरह से काम करता है। दोनों OpenAI compatible API के माध्यम से पहुंचे जाते हैं, इसलिए आप अपने मौजूदा OpenAI client या SDK को अपनी api14 key के साथ api14 base URL पर point करते हैं, और दोनों के बीच केवल model id string बदलती है। Gemini 2.5 Pro के लिए model को "google/gemini-2.5-pro" पर सेट करें और GLM 5.3 Prime के लिए "z-ai/glm-5.3-prime" पर। Messages, roles और response shape वही रहते हैं, इसलिए switch एक पंक्ति का बदलाव है और आप अपने call site को फिर से लिखे बिना उन्हें समान prompts पर तुलना कर सकते हैं। चेतावनी parameters है: जो request structured_outputs का उपयोग करती है वह GLM 5.3 Prime पर नहीं जाएगी, और जो request top_k या logprobs का उपयोग करती है वह Gemini 2.5 Pro पर नहीं जाएगी, इसलिए उन settings को प्रति मॉडल branch के पीछे रखें।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemini-2.5-pro" से "z-ai/glm-5.3-prime" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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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