Google: Gemini 4 Argon lawan Z.ai: GLM 5.3 Prime
Perbandingan berdampingan Google: Gemini 4 Argon (US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560)) 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 4 Argon | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Penyedia | Z.ai | |
| Masukan | US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560) | 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$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) | US$1,96 / 1 jt token (≈ Rp 35.437) |
| Tulis cache | US$0,66 / 1 jt token (≈ Rp 11.865) | - |
| Penalaran | US$35,00 / 1 jt token (≈ Rp 632.800) | - |
| Input audio | US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560) | - |
| Gambar | US$0,000007 / gambar (≈ Rp 0,127) | - |
| Pencarian web | US$49,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 885.920) | - |
| Jendela konteks | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Output maks. | 943.718 | 131.072 |
| Masukan | audio, file, image, text, video | text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 13 Okt 2026 | 23 Sep 2026 |
Perbedaan utama
- Google: Gemini 4 Argon 29% lebih murah untuk token input.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime 12% lebih murah untuk token output.
- Hanya Google: Gemini 4 Argon yang mendukung output JSON terstruktur.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,02 dengan Google: Gemini 4 Argon dan US$0,03 dengan Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Lebih mendalam
Google: Gemini 4 Argon adalah model teks dari Google, dan Z.ai: GLM 5.3 Prime adalah model teks dari Z.ai. Keduanya dilayani melalui api14 sebagai endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, jadi dari sudut pandang klien keduanya adalah dua id model di balik antarmuka yang sama. Gemini 4 Argon dirilis oleh penyedianya pada 2026-10-13, dan GLM 5.3 Prime pada 2026-09-23. Keduanya bukan model khusus untuk satu pekerjaan sempit; keduanya adalah generator teks serbaguna yang menerima prompt dan mengembalikan teks.
Perbedaan paling jelas adalah modalitas input. Gemini 4 Argon menerima audio, file, image, text dan video sebagai input, sedangkan GLM 5.3 Prime hanya menerima text. Keduanya hanya mengembalikan text. Jendela konteks keduanya cukup dekat sehingga perbedaannya tidak layak dijadikan pertimbangan perencanaan: Gemini 4 Argon mencantumkan 1048576 token dan GLM 5.3 Prime mencantumkan 1000000, jadi anggap saja kapasitasnya kurang lebih sama untuk dokumen panjang. Pada parameter, Gemini 4 Argon mendukung structured outputs, yang tidak dicantumkan GLM 5.3 Prime, sedangkan GLM 5.3 Prime mengekspos frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_k dan top_logprobs, yang tidak dimiliki Gemini 4 Argon. Keduanya mendukung tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, response_format, seed, stop, temperature, max_tokens dan top_p. Pada harga, Gemini 4 Argon lebih murah untuk input dan GLM 5.3 Prime lebih murah untuk output, jadi mana yang lebih menguntungkan bergantung pada apakah beban kerja Anda berat di input atau berat di output.
Untuk pemilihan praktis: jika input Anda bukan sekadar teks biasa, misalnya screenshot, PDF, klip audio atau video, Gemini 4 Argon adalah satu-satunya dari keduanya yang bisa menerimanya, jadi pilihannya sudah ditentukan. Jika Anda perlu respons yang sesuai dengan skema, dukungan structured outputs Gemini 4 Argon adalah jalur yang lebih aman. Jika Anda menghasilkan banyak token output relatif terhadap input, sisi output GLM 5.3 Prime yang lebih murah biasanya lebih berpengaruh, dan kontrol sampling tambahannya (top_k, penalties, logprobs) memberi Anda lebih banyak ruang untuk menyetel generasi. Jika Anda memerlukan log probabilitas tingkat token untuk penilaian atau pekerjaan bergaya klasifikasi, GLM 5.3 Prime adalah yang mengeksposnya. Untuk chat teks masuk, teks keluar biasa atau ekstraksi dengan dokumen besar, keduanya bisa dipakai, dan faktor penentunya kemungkinan besar adalah ke sisi mana tabel harga komposisi token Anda condong.
Memanggil salah satu model adalah operasi yang sama. Arahkan klien yang kompatibel dengan OpenAI Anda ke base URL api14, kirim permintaan Anda ke endpoint chat completions dengan kunci api14 Anda, dan setel field model ke "google/gemini-4-argon" atau "z-ai/glm-5.3-prime". Tidak ada hal lain di body permintaan yang perlu diubah untuk beralih di antara keduanya, asalkan Anda tetap berada dalam parameter yang didukung masing-masing model. Jika Anda mengandalkan structured outputs, pertahankan id model di sisi Gemini; jika Anda mengandalkan logprobs atau top_k, pertahankan di sisi GLM. Satu penukaran string sudah cukup untuk memindahkan integrasi yang berfungsi dari satu model ke model lainnya.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "google/gemini-4-argon" 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