OpenAI: GPT-6 Sol Pro बनाम Z.ai: GLM 5.3 Prime
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-6 Sol Pro ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97)) और Z.ai: GLM 5.3 Prime ($9.80 / 1M टोकन (≈ ₹922.56)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| OpenAI: GPT-6 Sol Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | OpenAI | Z.ai |
| इनपुट | $7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97) | $9.80 / 1M टोकन (≈ ₹922.56) |
| आउटपुट | $35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,294.87) | $30.80 / 1M टोकन (≈ ₹2,899.49) |
| कैश रीड | $0.70 / 1M टोकन (≈ ₹65.90) | $1.96 / 1M टोकन (≈ ₹184.51) |
| कैश राइट | $8.75 / 1M टोकन (≈ ₹823.72) | - |
| वेब सर्च | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,294.87) | - |
| संदर्भ विंडो | 10,50,000 | 10,00,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 1,28,000 | 1,31,072 |
| इनपुट | file, image, text | text |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 22 सित॰ 2026 | 23 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- OpenAI: GPT-6 Sol Pro इनपुट tokens पर 29% सस्ता है।
- Z.ai: GLM 5.3 Prime आउटपुट tokens पर 12% सस्ता है।
- सिर्फ OpenAI: GPT-6 Sol Pro संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: GPT-6 Sol Pro के साथ $0.02 और Z.ai: GLM 5.3 Prime के साथ $0.03 है।
विस्तार से
OpenAI: GPT-6 Sol Pro, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-09-22 को जारी किया गया था। Z.ai: GLM 5.3 Prime, Z.ai का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-09-23 को जारी किया गया था। दोनों api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध हैं, और दोनों टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करते हैं और टेक्स्ट आउटपुट लौटाते हैं, इसलिए बुनियादी स्वरूप के स्तर पर ये एक ही तरह के उत्पाद हैं: एक होस्ट किया गया मॉडल जिसे आप एक प्रॉम्प्ट भेजते हैं और जनरेट किया गया टेक्स्ट वापस पाते हैं। अंतर इस बात में दिखता है कि प्रत्येक उस टेक्स्ट के साथ और क्या स्वीकार करता है और प्रत्येक कौन से पैरामीटर उजागर करता है।
सबसे स्पष्ट विभाजन इनपुट मोडैलिटी में है। GPT-6 Sol Pro टेक्स्ट के अलावा फ़ाइलें और छवियाँ भी स्वीकार करता है, जबकि GLM 5.3 Prime केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है। यदि आपकी पाइपलाइन को किसी मॉडल को स्क्रीनशॉट, स्कैन किया गया पृष्ठ, चार्ट, या दस्तावेज़ फ़ाइल देनी हो, तो इन दोनों में से केवल एक ही इसे ले सकता है। कॉन्टेक्स्ट लंबाई इतनी करीब है कि इससे निर्णय नहीं लेना चाहिए: GPT-6 Sol Pro 1,050,000 टोकन सूचीबद्ध करता है और GLM 5.3 Prime 1,000,000 सूचीबद्ध करता है, जो लंबे दस्तावेज़ों और लंबी बातचीत के लिए लगभग समान कार्यक्षेत्र है। पैरामीटर पर, GPT-6 Sol Pro दोनों में से एकमात्र है जिसमें स्ट्रक्चर्ड आउटपुट हैं, और यह max_completion_tokens और verbosity भी उजागर करता है। GLM 5.3 Prime दूसरी दिशा में झुकता है, जिसमें सैंपलिंग और निरीक्षण नियंत्रण हैं जो GPT-6 Sol Pro सूचीबद्ध नहीं करता: temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs और top_logprobs। दोनों tools, tool choice, reasoning, reasoning effort, response format, seed और include_reasoning का समर्थन करते हैं, इसलिए टूल कॉलिंग या रीज़निंग पर किसी का भी अनन्य दावा नहीं है।
इनके बीच चयन करने के लिए, इनपुट से शुरू करें। यदि कार्य में छवियाँ या फ़ाइलें शामिल हैं, तो GPT-6 Sol Pro को कॉल करना है, और दूसरी तरफ कोई विकल्प नहीं है। यदि आपको प्रतिक्रिया को किसी स्कीमा के अनुरूप बनाना है, तो GPT-6 Sol Pro फिर से स्वाभाविक विकल्प है क्योंकि स्ट्रक्चर्ड आउटपुट इसके लिए सूचीबद्ध हैं और GLM 5.3 Prime के लिए नहीं। यदि आप जनरेशन व्यवहार को ट्यून कर रहे हैं, तो GLM 5.3 Prime आपको नियंत्रण देता है: temperature, top_p, top_k, penalties, stop sequences, और टोकन-स्तरीय विश्वास का निरीक्षण करने के लिए log probabilities। यह इसे वर्गीकरण-शैली की कॉल के लिए बेहतर उपयुक्त बनाता है जहाँ आप logprobs पढ़ना चाहते हैं, सैंपलिंग प्रयोगों के लिए, और उन वर्कलोड के लिए जहाँ आप स्कीमा के बजाय सीधे आउटपुट शैली को आकार देना चाहते हैं। कीमत पर, GPT-6 Sol Pro इनपुट के लिए सस्ता पक्ष है और GLM 5.3 Prime आउटपुट के लिए सस्ता पक्ष है, इसलिए सस्ता विकल्प आपके इनपुट-से-आउटपुट अनुपात पर निर्भर करता है; वास्तविक संख्याओं के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं: "openai/gpt-6-sol-pro" या "z-ai/glm-5.3-prime"। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ वही आकार रखता है जो आप पहले से उपयोग करते हैं। दोनों के बीच स्विच करना उस model आईडी में एक पंक्ति का परिवर्तन है, इसलिए आप एक ही वर्कलोड को दोनों पर रूट कर सकते हैं और अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना परिणामों की तुलना कर सकते हैं। ध्यान रखें कि पैरामीटर दोनों के बीच विनिमेय नहीं हैं: GPT-6 Sol Pro को temperature या top_p भेजना, या GLM 5.3 Prime को स्ट्रक्चर्ड आउटपुट भेजना, सूचीबद्ध पैरामीटर सेटों द्वारा समर्थित नहीं है, इसलिए उन फ़ील्ड्स को इस बात पर गेट करें कि आप कौन सी model आईडी कॉल कर रहे हैं।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-6-sol-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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