OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini बनाम Z.ai: GLM 4.5V
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini ($0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)) और Z.ai: GLM 4.5V ($2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | OpenAI | Z.ai |
| इनपुट | $0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72) | $2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53) |
| आउटपुट | $7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76) | $6.30 / 1M टोकन (≈ ₹595.58) |
| कैश रीड | $0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93) | $0.39 / 1M टोकन (≈ ₹36.40) |
| वेब सर्च | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80) | - |
| संदर्भ विंडो | 4,00,000 | 65,536 |
| अधिकतम आउटपुट | 1,28,000 | 16,384 |
| इनपुट | image, text | text, image |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 13 नव॰ 2025 | 11 अग॰ 2025 |
मुख्य अंतर
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini इनपुट tokens पर 58% सस्ता है।
- Z.ai: GLM 4.5V आउटपुट tokens पर 10% सस्ता है।
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini 6.1× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
- सिर्फ OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini के साथ $0.00438 और Z.ai: GLM 4.5V के साथ $0.00525 है।
विस्तार से
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini को OpenAI ने बनाया है और इसे Codex परिवार के एक कॉम्पैक्ट सदस्य के रूप में स्थान दिया गया है, जो 2025-11-13 को जारी हुआ। Z.ai: GLM 4.5V को Z.ai ने बनाया है और यह पहले, 2025-08-11 को जारी हुआ था। दोनों टेक्स्ट आउटपुट मॉडल हैं, इसलिए आप उन्हें जो भी भेजते हैं वह टेक्स्ट के रूप में वापस आता है, और दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट के साथ इमेज भी स्वीकार करते हैं। व्यावहारिक अंतर इससे शुरू होता है कि उन्हें कौन बनाए रखता है और आप कौन सी API सतह पसंद करते हैं, क्योंकि दोनों यहाँ एक ही गेटवे के माध्यम से पहुँच योग्य हैं।
सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। GPT-5.1-Codex-Mini 400000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रदान करता है, जबकि GLM 4.5V 65536 टोकन प्रदान करता है, इसलिए OpenAI मॉडल एक ही कॉल में कहीं अधिक सामग्री रख सकता है। दोनों इमेज और टेक्स्ट इनपुट लेते हैं और दोनों टेक्स्ट लौटाते हैं, इसलिए मल्टीमॉडलिटी उनके बीच कोई भेदक नहीं है। पैरामीटर पर, GPT-5.1-Codex-Mini reasoning_effort, verbosity, include_reasoning, structured_outputs और max_completion_tokens जैसे रीज़निंग नियंत्रण प्रदान करता है, जबकि GLM 4.5V temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty और repetition_penalty जैसे सैंपलिंग नियंत्रण प्रदान करता है। Structured outputs केवल GPT-5.1-Codex-Mini के लिए सूचीबद्ध हैं, इसलिए यदि आपको स्कीमा से बंधे रिस्पॉन्स चाहिए, तो उसी पक्ष का उपयोग करें। टूल कॉलिंग दोनों पर दिखाई देती है, इसलिए वहाँ किसी का भी विशेष लाभ नहीं है, और जो सूचीबद्ध है उसके आधार पर रीज़निंग समर्थन कोई अर्थपूर्ण भेदक नहीं है।
रोज़मर्रा के चयन के लिए, GPT-5.1-Codex-Mini की ओर तब बढ़ें जब काम में बड़े इनपुट, लंबी फाइलें, बड़े diffs, या मल्टी डॉक्युमेंट कॉन्टेक्स्ट शामिल हों, और जब आप structured outputs या बारीक रीज़निंग प्रयास नियंत्रण चाहते हों। GLM 4.5V की ओर तब बढ़ें जब कार्य छोटे कॉन्टेक्स्ट के भीतर आराम से फिट हो जाए और आप सैंपलिंग व्यवहार पर सीधा नियंत्रण चाहते हों, उदाहरण के लिए रचनात्मक या शैलीगत भिन्नता के लिए temperature, top_p या penalties को ट्यून करना। लागत भी मायने रखती है: GPT-5.1-Codex-Mini इनपुट के लिए सस्ता पक्ष है, जबकि GLM 4.5V आउटपुट के लिए सस्ता पक्ष है, इसलिए लंबे प्रॉम्प्ट से प्रभावित वर्कलोड एक दिशा में झुकते हैं और लंबी जनरेशन से प्रभावित वर्कलोड दूसरी दिशा में। प्रतिबद्ध होने से पहले वास्तविक संख्याओं के लिए लाइव मूल्य तालिका देखें।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को गेटवे पर इंगित करते हैं, एक chat completions अनुरोध भेजते हैं, और केवल model id बदलते हैं। OpenAI मॉडल के लिए "openai/gpt-5.1-codex-mini" और Z.ai मॉडल के लिए "z-ai/glm-4.5v" का उपयोग करें। आपका messages array, image parts, tool definitions और response handling समान रहते हैं, इसलिए स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है और आप अपने इंटीग्रेशन कोड को फिर से लिखे बिना अपने वर्कलोड पर व्यवहार की तुलना कर सकते हैं।
अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ दूसरा मॉडल जीतता है। यदि आपके प्रॉम्प्ट छोटे हैं और आपके आउटपुट लंबे हैं, तो GLM 4.5V सस्ता आउटपुट पक्ष है और इसके सैंपलिंग पैरामीटर आपको जनरेशन शैली पर अधिक सीधा नियंत्रण देते हैं। यदि आपको बहुत बड़ा कॉन्टेक्स्ट, structured outputs, या रीज़निंग प्रयास सेटिंग्स चाहिए, तो GPT-5.1-Codex-Mini बेहतर फिट है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-5.1-codex-mini" से "z-ai/glm-4.5v" 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-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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