Qwen3.5-27B vs GLM 4.5V: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Qwen: Qwen3.5-27B बनाम Z.ai: GLM 4.5V

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Qwen: Qwen3.5-27B ($0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)) 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

	Qwen: Qwen3.5-27B	Z.ai: GLM 4.5V
प्रोवाइडर	Qwen	Z.ai
इनपुट	$0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)	$2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53)
आउटपुट	$9.10 / 1M टोकन (≈ ₹860.29)	$6.30 / 1M टोकन (≈ ₹595.58)
कैश रीड	-	$0.39 / 1M टोकन (≈ ₹36.40)
संदर्भ विंडो	2,62,144	65,536
अधिकतम आउटपुट	81,920	16,384
इनपुट	text, image, video	text, image
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	25 फ़र॰ 2026	11 अग॰ 2025

मुख्य अंतर

Qwen: Qwen3.5-27B इनपुट tokens पर 57% सस्ता है।
Z.ai: GLM 4.5V आउटपुट tokens पर 31% सस्ता है।
Qwen: Qwen3.5-27B 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
सिर्फ Qwen: Qwen3.5-27B संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Qwen: Qwen3.5-27B के साथ $0.00546 और Z.ai: GLM 4.5V के साथ $0.00525 है।

विस्तार से

Qwen: Qwen3.5-27B को Qwen बनाता है और इसका मॉडल आईडी qwen/qwen3.5-27b है। Z.ai: GLM 4.5V को Z.ai बनाता है और इसका मॉडल आईडी z-ai/glm-4.5v है। दोनों टेक्स्ट श्रेणी में 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 मॉडल हैं। अंतर इस बात में दिखता है कि ये कितना स्वीकार करते हैं और इन्हें कैसे ट्यून किया गया है।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। Qwen3.5-27B 262144 टोकन प्रदान करता है, जबकि GLM 4.5V 65536 प्रदान करता है, इसलिए Qwen आपको ट्रिम या चंक करने की आवश्यकता से पहले लगभग चार गुना जगह देता है। Qwen टेक्स्ट और इमेज के साथ-साथ वीडियो को भी इनपुट मोडैलिटी के रूप में स्वीकार करता है, जबकि GLM 4.5V केवल टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है। पैरामीटर पर, Qwen संरचित आउटपुट और एक व्यापक सेट का समर्थन करता है जिसमें logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs और structured_outputs शामिल हैं, जबकि GLM 4.5V उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता। दोनों tools, tool_choice, reasoning और include_reasoning का समर्थन करते हैं, इसलिए टूल कॉलिंग और रीज़निंग यहाँ कोई भेद करने वाला कारक नहीं है। कीमत पर, Qwen इनपुट के लिए सस्ता पक्ष है और GLM 4.5V आउटपुट के लिए सस्ता पक्ष है, इसलिए लागत का चित्र आपके इनपुट से आउटपुट अनुपात पर निर्भर करता है।

व्यावहारिक चयन के लिए, Qwen3.5-27B का सहारा लें जब आपका प्रॉम्प्ट लंबा हो, जब आपको वीडियो पास करना हो, या जब आप संरचित आउटपुट, logprobs या बारीक सैंपलिंग नियंत्रण चाहते हों। लंबे दस्तावेज़, कई घंटों के ट्रांसक्रिप्ट, और ऐसी पाइपलाइनें जिन्हें सख्त रिस्पॉन्स स्कीमा चाहिए, इन सभी के लिए यह अच्छी तरह फिट बैठता है। GLM 4.5V का सहारा लें जब आपके इनपुट छोटे से मध्यम हों, जब आप केवल टेक्स्ट और इमेज पर हों, और जब आपके बिल पर आउटपुट वॉल्यूम हावी हो, क्योंकि यह आउटपुट पर सस्ता पक्ष है। यदि आपका वर्कलोड मुख्य रूप से लंबी जनरेशन के साथ छोटे प्रॉम्प्ट का है, तो GLM 4.5V अधिक किफायती विकल्प हो सकता है, भले ही इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो छोटी है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और वही chat completions स्वरूप उपयोग करते हैं जो आप पहले से कहीं और उपयोग करते हैं। दोनों के बीच एकमात्र परिवर्तन मॉडल आईडी है: इसे qwen/qwen3.5-27b या z-ai/glm-4.5v पर सेट करें। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है, और आप एक ही कोड पथ रख सकते हैं और प्रति रिक्वेस्ट या प्रति एनवायरनमेंट आईडी बदल सकते हैं। अनुमानों को हार्डकोड करने के बजाय वर्तमान दरों के लिए इस पेज पर लाइव मूल्य तालिका देखें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ छोटे कॉन्टेक्स्ट वाला मॉडल बेहतर विकल्प है। यदि आपका कार्य लंबे उत्तरों के साथ छोटे इमेज और टेक्स्ट प्रश्न हैं, तो GLM 4.5V का सस्ता आउटपुट पक्ष Qwen की बड़ी विंडो से अधिक मायने रखता है, और आप अतिरिक्त कॉन्टेक्स्ट का उपयोग वैसे भी नहीं करेंगे। इसी तरह, यदि आपको संरचित आउटपुट, logprobs या वीडियो की आवश्यकता नहीं है, तो Qwen पर अतिरिक्त पैरामीटर आपके लिए कुछ नहीं खरीदते, और सरल विकल्प ठीक है। मॉडल को लंबी फीचर सूची के बजाय अपने ट्रैफिक के स्वरूप से मिलाएं।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "qwen/qwen3.5-27b" से "z-ai/glm-4.5v" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Qwen: Qwen3.5-27B विवरण और प्लेग्राउंड →Z.ai: GLM 4.5V विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

Qwen: Qwen3.5-27B बनाम Z.ai: GLM 4.5V

स्पेसिफिकेशन

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