Qwen: Qwen3.6 27B बनाम Z.ai: GLM 4.5V
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Qwen: Qwen3.6 27B ($1.58 / 1M टोकन (≈ ₹148.90)) 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: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Qwen | Z.ai |
| इनपुट | $1.58 / 1M टोकन (≈ ₹148.90) | $2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53) |
| आउटपुट | $9.45 / 1M टोकन (≈ ₹893.37) | $6.30 / 1M टोकन (≈ ₹595.58) |
| कैश रीड | - | $0.39 / 1M टोकन (≈ ₹36.40) |
| संदर्भ विंडो | 2,62,144 | 65,536 |
| अधिकतम आउटपुट | 65,536 | 16,384 |
| इनपुट | text, image, video | text, image |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 27 अप्रैल 2026 | 11 अग॰ 2025 |
मुख्य अंतर
- Qwen: Qwen3.6 27B इनपुट tokens पर 25% सस्ता है।
- Z.ai: GLM 4.5V आउटपुट tokens पर 33% सस्ता है।
- Qwen: Qwen3.6 27B 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
- सिर्फ Qwen: Qwen3.6 27B संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Qwen: Qwen3.6 27B के साथ $0.00630 और Z.ai: GLM 4.5V के साथ $0.00525 है।
विस्तार से
Qwen: Qwen3.6 27B, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-04-27 को जारी किया गया था। Z.ai: GLM 4.5V, Z.ai का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-08-11 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट आउटपुट वाले चैट मॉडल के रूप में उपलब्ध कराया जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव कॉन्टेक्स्ट आकार, आप क्या भेज सकते हैं, और आपको कौन से सैंपलिंग और आउटपुट नियंत्रण चाहिए, इन बातों पर निर्भर करता है।
सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। Qwen3.6 27B अधिकतम 262144 टोकन स्वीकार करता है, जबकि GLM 4.5V अधिकतम 65536 स्वीकार करता है, इसलिए लंबे दस्तावेज़ों, बड़े कोडबेस या विस्तारित बातचीत इतिहास के लिए Qwen आपको लगभग चार गुना जगह देता है। इनपुट पर, Qwen3.6 27B टेक्स्ट, इमेज और वीडियो लेता है, जबकि GLM 4.5V केवल टेक्स्ट और इमेज लेता है, इसलिए यहाँ वीडियो इनपुट केवल Qwen की क्षमता है। दोनों केवल टेक्स्ट आउटपुट करते हैं। Qwen3.6 27B अधिक पैरामीटर सतह भी उपलब्ध कराता है: यह structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs और min_p का समर्थन करता है, जिनमें से कोई भी GLM 4.5V पर मौजूद नहीं है। दोनों मॉडल reasoning और include_reasoning का समर्थन करते हैं, इसलिए उस मामले में किसी को बढ़त नहीं है। कीमत पर, इनपुट के लिए Qwen3.6 27B दोनों में से सस्ता है, जबकि आउटपुट के लिए GLM 4.5V सस्ता है, इसलिए बेहतर मूल्य इस पर निर्भर करता है कि आपका वर्कलोड इनपुट-भारी है या आउटपुट-भारी।
व्यावहारिक काम के लिए, Qwen3.6 27B तब चुनें जब कार्य में बहुत लंबे इनपुट, टेक्स्ट के साथ वीडियो, या जब आपको structured outputs, logprobs या logit_bias और min_p के माध्यम से टोकन चयन पर बारीक नियंत्रण चाहिए। लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रिट्रीवल, पूरे रिपॉज़िटरी की समीक्षा, और ऐसी पाइपलाइनें जो मॉडल आउटपुट को प्रोग्रामेटिक रूप से पार्स करती हैं, इन सबके लिए यह अच्छी तरह फिट बैठता है। GLM 4.5V तब उचित विकल्प है जब आपके इनपुट उसके कॉन्टेक्स्ट विंडो के भीतर आराम से आ जाते हों, आपको केवल टेक्स्ट और इमेज चाहिए, और आपका वर्कलोड बहुत सारे आउटपुट टोकन उत्पन्न करता है, क्योंकि इसकी आउटपुट कीमत दोनों में से कम है। यह अभी भी tools, tool_choice, response_format, reasoning और सामान्य सैंपलिंग पैरामीटर का समर्थन करता है, इसलिए साधारण टूल-कॉलिंग और JSON-आकार के रिस्पॉन्स उपलब्ध रहते हैं।
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 पॉइंट करते हैं, chat completions एंडपॉइंट पर एक रिक्वेस्ट भेजते हैं, और model फ़ील्ड को या तो "qwen/qwen3.6-27b" या "z-ai/glm-4.5v" पर सेट करते हैं। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ, messages, temperature, max_tokens, tools, वैसा ही रहता है जैसा आप OpenAI के लिए लिखते। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, इसलिए आप अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना अलग-अलग रिक्वेस्ट को अलग-अलग मॉडल पर रूट कर सकते हैं।
ऐसे मामले भी हैं जहाँ कागज़ पर कमज़ोर दिखने वाला मॉडल फिर भी बेहतर विकल्प होता है। यदि आपका कार्य केवल इमेज और टेक्स्ट है, 65536 टोकन के भीतर फिट बैठता है, और लंबे उत्तर उत्पन्न करता है, तो GLM 4.5V अधिक किफ़ायती विकल्प हो सकता है क्योंकि इसकी आउटपुट कीमत कम है। इसके विपरीत, यदि आपको वीडियो इनपुट, बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, या structured outputs और logprobs चाहिए, तो Qwen3.6 27B इस्तेमाल करने वाला मॉडल है, क्योंकि वे क्षमताएँ GLM 4.5V पर उपलब्ध नहीं हैं।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "qwen/qwen3.6-27b" 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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