Google: Gemini 2.5 Pro lawan Z.ai: GLM 5.3 Prime
Perbandingan berdampingan Google: Gemini 2.5 Pro (US$4,38 / 1 jt token (≈ Rp 79.100)) dan Z.ai: GLM 5.3 Prime (US$9,80 / 1 jt token (≈ Rp 177.184)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Penyedia | Z.ai | |
| Masukan | US$4,38 / 1 jt token (≈ Rp 79.100) | US$9,80 / 1 jt token (≈ Rp 177.184) |
| Keluaran | US$35,00 / 1 jt token (≈ Rp 632.800) | US$30,80 / 1 jt token (≈ Rp 556.864) |
| Baca cache | US$0,44 / 1 jt token (≈ Rp 7.910) | US$1,96 / 1 jt token (≈ Rp 35.437) |
| Tulis cache | US$1,31 / 1 jt token (≈ Rp 23.730) | - |
| Penalaran | US$35,00 / 1 jt token (≈ Rp 632.800) | - |
| Input audio | US$4,38 / 1 jt token (≈ Rp 79.100) | - |
| Gambar | US$0,000004 / gambar (≈ Rp 0,0791) | - |
| Pencarian web | US$49,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 885.920) | - |
| Jendela konteks | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Output maks. | 65.536 | 131.072 |
| Masukan | text, image, file, audio, video | text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 17 Jun 2025 | 23 Sep 2026 |
Perbedaan utama
- Google: Gemini 2.5 Pro 55% lebih murah untuk token input.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime 12% lebih murah untuk token output.
- Hanya Google: Gemini 2.5 Pro yang mendukung output JSON terstruktur.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,02 dengan Google: Gemini 2.5 Pro dan US$0,03 dengan Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Lebih mendalam
Google: Gemini 2.5 Pro adalah model teks yang dibuat oleh Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime adalah model teks yang dibuat oleh Z.ai. Keduanya dilayani melalui api14 sebagai model chat di balik endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, jadi dari sudut pandang integrasi keduanya adalah jenis objek yang sama dengan model id yang berbeda. Google merilis Gemini 2.5 Pro pada 2025-06-17, sedangkan Z.ai merilis GLM 5.3 Prime pada 2026-09-23.
Keduanya jauh lebih berbeda pada input daripada pada output. Gemini 2.5 Pro menerima teks, gambar, file, audio dan video sebagai input dan mengembalikan teks. GLM 5.3 Prime hanya menerima teks dan mengembalikan teks. Context window keduanya cukup dekat sehingga perbedaannya tidak layak menjadi dasar keputusan, sekitar satu juta token di masing masing sisi. Structured output adalah perbedaan jelas lainnya: Gemini 2.5 Pro mendukung structured outputs, dan daftar parameternya mencerminkan itu dengan response_format dan structured_outputs, sedangkan GLM 5.3 Prime tidak mencantumkan structured outputs sebagai parameter yang didukung. Penggunaan tool tersedia di keduanya. Keduanya mengekspos kontrol reasoning melalui include_reasoning dan reasoning, dan GLM 5.3 Prime melangkah lebih jauh dengan reasoning_effort. GLM 5.3 Prime juga mendukung parameter sampling dan inspeksi yang tidak dimiliki Gemini 2.5 Pro: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs dan top_logprobs. Soal harga, Gemini 2.5 Pro lebih murah untuk input, GLM 5.3 Prime lebih murah untuk output, jadi mana yang lebih menguntungkan bergantung pada rasio token prompt terhadap token completion dalam beban kerja Anda.
Bagi developer yang memilih di antara keduanya, keputusan biasanya bermuara pada apa yang masuk ke prompt. Jika Anda perlu mengirim screenshot, PDF, audio atau video bersama teks, Gemini 2.5 Pro adalah yang dapat menerima input tersebut; GLM 5.3 Prime tidak bisa. Jika Anda perlu balasan yang sesuai dengan skema yang dapat Anda parse, Gemini 2.5 Pro mendukung structured outputs dan GLM 5.3 Prime tidak, yang penting untuk pipeline ekstraksi dan klasifikasi. Jika pekerjaan Anda adalah teks biasa masuk, teks biasa keluar, dan Anda ingin kontrol lebih halus atas sampling, penalty, stop sequence, top_k atau log probability tingkat token, GLM 5.3 Prime memberi Anda knob tersebut. Output panjang juga menguntungkan GLM 5.3 Prime dari sisi biaya, karena output adalah sisi yang lebih murah, sedangkan input panjang menguntungkan Gemini 2.5 Pro.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama. Keduanya diakses melalui API yang kompatibel dengan OpenAI, jadi Anda mengarahkan klien atau SDK OpenAI yang sudah ada ke base URL api14 dengan key api14 Anda, dan satu satunya hal yang berubah antara keduanya adalah string model id. Setel model ke "google/gemini-2.5-pro" untuk Gemini 2.5 Pro dan ke "z-ai/glm-5.3-prime" untuk GLM 5.3 Prime. Messages, roles dan bentuk response tetap sama, jadi pergantian adalah perubahan satu baris dan Anda dapat membandingkannya pada prompt yang sama tanpa menulis ulang call site Anda. Catatannya adalah parameter: permintaan yang menggunakan structured_outputs tidak akan berlaku untuk GLM 5.3 Prime, dan permintaan yang menggunakan top_k atau logprobs tidak akan berlaku untuk Gemini 2.5 Pro, jadi simpan pengaturan tersebut di balik cabang per model.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "google/gemini-2.5-pro" ke "z-ai/glm-5.3-prime", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4