Writer: Palmyra X5 बनाम Z.ai: GLM 5.1
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Writer: Palmyra X5 ($2.10 / 1M टोकन (≈ ₹197.69)) और Z.ai: GLM 5.1 ($4.90 / 1M टोकन (≈ ₹461.28)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Writer: Palmyra X5 | Z.ai: GLM 5.1 | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Writer | Z.ai |
| इनपुट | $2.10 / 1M टोकन (≈ ₹197.69) | $4.90 / 1M टोकन (≈ ₹461.28) |
| आउटपुट | $21.00 / 1M टोकन (≈ ₹1,976.92) | $15.40 / 1M टोकन (≈ ₹1,449.74) |
| कैश रीड | - | $0.91 / 1M टोकन (≈ ₹85.67) |
| संदर्भ विंडो | 10,40,000 | 2,04,800 |
| अधिकतम आउटपुट | 8,192 | 1,31,072 |
| इनपुट | text | text |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 21 जन॰ 2026 | 7 अप्रैल 2026 |
मुख्य अंतर
- Writer: Palmyra X5 इनपुट tokens पर 57% सस्ता है।
- Z.ai: GLM 5.1 आउटपुट tokens पर 27% सस्ता है।
- Writer: Palmyra X5 5.1× ज़्यादा context पढ़ता है (10,40,000 tokens)।
- सिर्फ Z.ai: GLM 5.1 टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
- सिर्फ Z.ai: GLM 5.1 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
- सिर्फ Z.ai: GLM 5.1 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Writer: Palmyra X5 के साथ $0.01 और Z.ai: GLM 5.1 के साथ $0.01 है।
विस्तार से
राइटर: Palmyra X5 राइटर द्वारा बनाया गया है, और Z.ai: GLM 5.1 Z.ai द्वारा बनाया गया है। दोनों पाठ मॉडल हैं, जिसका अर्थ है कि वे पाठ इनपुट लेते हैं और पाठ आउटपुट करते हैं, और दोनों api14 के माध्यम से चैट मॉडल के रूप में परोसे जाते हैं जिन्हें आप किसी मौजूदा OpenAI-compatible क्लाइंट में उपयोग कर सकते हैं। Palmyra X5 अपने प्रदाता द्वारा 21 जनवरी 2026 को जारी किया गया था, जबकि GLM 5.1 बाद में, 7 अप्रैल 2026 को आया। यह सतह की समानता है; इसके आगे, ये दोनों काफी अलग कार्यों के लिए बनाए गए हैं।
सबसे स्पष्ट अंतर संदर्भ है। Palmyra X5 1,040,000 टोकन की संदर्भ विंडो रखता है, जो GLM 5.1 द्वारा स्वीकार किए जाने वाले 204,800 टोकन का लगभग पांच गुना है। यदि आपका प्रॉम्प्ट एक बड़ा कोडबेस, एक लंबा अनुबंध सेट, ट्रांसक्रिप्ट का एक ढेर या प्राप्त दस्तावेजों का एक बड़ा बैच है, तो Palmyra X5 वह है जो इसे बिना चंकिंग के रखेगा। GLM 5.1 वहां पीछे हटता है लेकिन नियंत्रण में जीत हासिल करता है। यह दोनों में से एकमात्र ऐसा है जो tools और tool_choice, structured_outputs और response_format, और reasoning और include_reasoning को उजागर करता है। यह समग्र रूप से बहुत व्यापक पैरामीटर सेट भी स्वीकार करता है, जिसमें frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, seed और stop शामिल हैं, जबकि Palmyra X5 एक छोटे सेट का समर्थन करता है (max_tokens, stop, temperature, top_k, top_p)। कीमत के मामले में, इनपुट टोकन Palmyra X5 पर सस्ते हैं और आउटपुट टोकन GLM 5.1 पर सस्ते हैं, इसलिए सस्ता मॉडल इस बात पर निर्भर करता है कि आपका कार्य प्रॉम्प्ट-भारी है या जनरेशन-भारी।
व्यावहारिक चयन के लिए, जब कार्य पढ़ने पर हावी हो, तो Palmyra X5 को चुनें: लंबे दस्तावेज़ का सारांश, बड़े कॉर्पस पर प्रश्न पूछना, पूरे रिपॉजिटरी की समीक्षा, या कोई भी पाइपलाइन जहां आपको अन्यथा चंक और स्टिच करना पड़े। इसका पैरामीटर सेट छोटा है लेकिन सीधा सैंपलिंग नियंत्रण के लिए पर्याप्त है। जब कार्य करने पर हावी हो, तो GLM 5.1 को चुनें: फ़ंक्शन कॉलिंग, उपकरणों की आवश्यकता वाले एजेंट, JSON या स्कीमा-बाधित आउटपुट, logprobs के साथ वर्गीकरण, या कुछ भी जहां आप एक रीजनिंग पास और पुनरुत्पादन क्षमता के लिए seed जैसे सूक्ष्म सैंपलिंग नॉब्स चाहते हैं। यदि आपका कार्य मुख्य रूप से आउटपुट टोकन (लंबे जनरेशन, कई पूर्णता) है, तो GLM 5.1 भी सस्ता पक्ष है; यदि यह मुख्य रूप से इनपुट टोकन (बड़े प्रॉम्प्ट, छोटे उत्तर) है, तो Palmyra X5 है।
api14 के माध्यम से किसी एक को कॉल करना समान कोड पथ है। दोनों OpenAI-compatible हैं, इसलिए आप अपने मौजूदा क्लाइंट, बेस URL और अनुरोध के आकार को बनाए रखते हैं, और केवल मॉडल आईडी स्ट्रिंग बदलते हैं: राइटर के मॉडल के लिए "writer/palmyra-x5", Z.ai के लिए "z-ai/glm-5.1"। बाकी सब (संदेश, तापमान, max_tokens, स्ट्रीमिंग) वैसा ही रहता है। एक चेतावनी पैरामीटर के लिए है: यदि आप tools, response_format, reasoning या seed भेजते हैं, तो वे GLM 5.1 के हैं और Palmyra X5 द्वारा स्वीकार नहीं किए जाएंगे, इसलिए उन्हें सशर्त रूप से भेजने के बजाय मॉडल आईडी पर गेट करें।
ऐसी स्थितियां अभी भी हैं जहां "गलत" मॉडल सही चुनाव है। यदि आपको एक मिलियन टोकन का प्रॉम्प्ट चाहिए और साथ ही उपकरण या संरचित आउटपुट भी चाहिए, तो आप इस जोड़ी से दोनों नहीं ले सकते, और आपको यह तय करना होगा कि कौन सी बाधा कठिन है: Palmyra X5 को बनाए रखें और टूल कॉल को अपने स्वयं के कोड में संभालें, या GLM 5.1 को बनाए रखें और इसे अपनी विंडो तक वापस प्राप्त करें या सारांशित करें। इसी तरह, यदि आपको मूल्यांकन के लिए seed या टोकन-स्तर के logprobs के माध्यम से पुनरुत्पादनीय सैंपलिंग की आवश्यकता है, तो संदर्भ आकार की परवाह किए बिना GLM 5.1 ही एकमात्र विकल्प है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "writer/palmyra-x5" से "z-ai/glm-5.1" 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-5.1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
और तुलनाएं
- LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview बनाम Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview बनाम Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview बनाम Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha बनाम Tencent: Hy4