Qwen: Qwen3.8 Flash lawan Z.ai: GLM 5.3 Flash
Perbandingan berdampingan Qwen: Qwen3.8 Flash (US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.502)) dan Z.ai: GLM 5.3 Flash (US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.502)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Qwen: Qwen3.8 Flash | Z.ai: GLM 5.3 Flash | |
|---|---|---|
| Penyedia | Qwen | Z.ai |
| Masukan | US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.502) | US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.502) |
| Keluaran | US$1,65 / 1 jt token (≈ Rp 29.773) | US$1,75 / 1 jt token (≈ Rp 31.673) |
| Baca cache | US$0,06 / 1 jt token (≈ Rp 1.014) | US$0,11 / 1 jt token (≈ Rp 1.900) |
| Jendela konteks | 1.000.000 | 1.048.576 |
| Output maks. | 131.072 | 943.717 |
| Masukan | text, image, video | text, image, video |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 26 Agu 2026 | 26 Agu 2026 |
Perbedaan utama
- Keduanya memiliki harga input yang hampir sama.
- Qwen: Qwen3.8 Flash 6% lebih murah untuk token output.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00135 dengan Qwen: Qwen3.8 Flash dan US$0,00140 dengan Z.ai: GLM 5.3 Flash.
Lebih mendalam
Qwen: Qwen3.8 Flash adalah model teks dari Qwen, dan Z.ai: GLM 5.3 Flash adalah model teks dari Z.ai. Keduanya terdaftar sebagai model kategori teks, keduanya menerima teks, gambar dan video sebagai input, dan keduanya hanya mengembalikan teks. Keduanya memiliki tanggal rilis provider yang sama yaitu 2026-08-26, jadi tidak ada yang disajikan di sini sebagai lebih baru dari yang lain. Bagi pengembang, titik awal yang praktis adalah bahwa ini adalah dua model tingkat flash yang bersaing dari dua provider berbeda, yang dijual berdampingan melalui gateway yang sama.
Dari sisi kapasitas mentah, keduanya berdekatan. Qwen3.8 Flash memiliki panjang konteks 1.000.000 token, sedangkan GLM 5.3 Flash mencantumkan 1.048.576 token, yang merupakan perbedaan marginal bukan kesenjangan yang berarti, jadi ukuran konteks tidak boleh menjadi faktor penentu. Keduanya menerima input gambar dan video bersama teks, jadi pekerjaan input multimodal tersedia pada keduanya. Daftar parameter adalah tempat keduanya berbeda. Qwen3.8 Flash mendukung frequency penalty, include reasoning, logprobs, max tokens, presence penalty, reasoning, response format, seed, stop, structured outputs, temperature, tool choice, tools, top k, top logprobs dan top p. GLM 5.3 Flash mendukung semua itu ditambah logit bias, min p, parallel tool calls, reasoning effort dan repetition penalty. Itu berarti GLM 5.3 Flash memberi Anda kontrol lebih halus atas sampling (min p, logit bias, repetition penalty), atas seberapa besar reasoning effort yang dikeluarkan, dan atas apakah tool call dapat berjalan secara paralel. Jika aplikasi Anda bergantung pada salah satu tombol spesifik tersebut, GLM 5.3 Flash adalah yang mengeksposnya.
Untuk pemilihan tugas, pikirkan apa yang sebenarnya dibutuhkan oleh beban kerja Anda. Jika Anda melakukan pemahaman dokumen panjang atau video panjang di mana Anda menginginkan konteks yang sangat besar dan generasi teks yang lugas, salah satu model cocok, dan perbedaan konteks tidak layak untuk dioptimalkan. Jika Anda membangun agen yang mengeluarkan beberapa tool call per giliran, atau Anda ingin menyetel reasoning effort per permintaan, atau Anda memerlukan min p, logit bias atau repetition penalty untuk membentuk output, GLM 5.3 Flash adalah pilihan yang lebih natural karena parameter tersebut ada di sana. Jika pipeline Anda sudah ditulis terhadap kumpulan parameter Qwen dan Anda tidak memerlukan kontrol tambahan tersebut, Qwen3.8 Flash mencakup permukaan yang umum: temperature, top p, top k, penalty, seed, stop sequence, structured outputs dan tools. Biaya juga condong ke satu arah: GLM 5.3 Flash adalah yang lebih murah dari keduanya baik pada input maupun output, jadi pada kualitas yang sama dan kesesuaian fitur yang sama, itu adalah pilihan dengan biaya lebih rendah. Di mana keduanya kurang lebih sama adalah ukuran konteks, dan tidak ada yang terdaftar sebagai satu-satunya yang mendukung tools, structured outputs atau reasoning, jadi hal-hal itu bukan pembeda.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "qwen/qwen3.8-flash" ke "z-ai/glm-5.3-flash", 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-flash",
"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