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Google: Gemini 2.5 Pro contro Z.ai: GLM 5.3 Prime

Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini 2.5 Pro (4,38 USD / 1M token (≈ 3,90 €)) e Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 USD / 1M token (≈ 8,73 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Google: Gemini 2.5 Pro	Z.ai: GLM 5.3 Prime
Fornitore	Google	Z.ai
Ingresso	4,38 USD / 1M token (≈ 3,90 €)	9,80 USD / 1M token (≈ 8,73 €)
Uscita	35,00 USD / 1M token (≈ 31,17 €)	30,80 USD / 1M token (≈ 27,43 €)
Lettura cache	0,44 USD / 1M token (≈ 0,39 €)	1,96 USD / 1M token (≈ 1,75 €)
Scrittura cache	1,31 USD / 1M token (≈ 1,17 €)	-
Ragionamento	35,00 USD / 1M token (≈ 31,17 €)	-
Input audio	4,38 USD / 1M token (≈ 3,90 €)	-
Immagine	0,000004 USD / immagine (≈ 0,0000039 €)	-
Ricerca web	49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €)	-
Finestra di contesto	1.048.576	1.000.000
Output massimo	65.536	131.072
Ingresso	text, image, file, audio, video	text
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	17 giu 2025	23 set 2026

Differenze principali

Google: Gemini 2.5 Pro costa il 55% in meno sui token di input.
Z.ai: GLM 5.3 Prime costa il 12% in meno sui token di output.
Solo Google: Gemini 2.5 Pro supporta output JSON strutturato.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,02 USD con Google: Gemini 2.5 Pro e 0,03 USD con Z.ai: GLM 5.3 Prime.

Nel dettaglio

Google: Gemini 2.5 Pro è un modello testuale realizzato da Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime è un modello testuale realizzato da Z.ai. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli chat dietro un endpoint compatibile con OpenAI, quindi dal punto di vista dell'integrazione sono lo stesso tipo di oggetto con un model id diverso. Google ha rilasciato Gemini 2.5 Pro il 2025-06-17, mentre Z.ai ha rilasciato GLM 5.3 Prime il 2026-09-23.

I due differiscono molto più sull'input che sull'output. Gemini 2.5 Pro accetta testo, immagini, file, audio e video come input e restituisce testo. GLM 5.3 Prime accetta solo testo e restituisce testo. Le loro finestre di contesto sono abbastanza vicine che la differenza non vale la pena di decidere su questo, circa un milione di token per ciascuno. L'output strutturato è l'altra chiara divisione: Gemini 2.5 Pro supporta gli output strutturati, e la lista dei parametri lo riflette con response_format e structured_outputs, mentre GLM 5.3 Prime non elenca gli output strutturati come parametro supportato. L'uso degli strumenti è disponibile su entrambi. Entrambi espongono controlli di ragionamento tramite include_reasoning e reasoning, e GLM 5.3 Prime va oltre con reasoning_effort. GLM 5.3 Prime supporta anche parametri di campionamento e ispezione che Gemini 2.5 Pro non ha: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs e top_logprobs. Sul prezzo, Gemini 2.5 Pro è il lato più economico per l'input, GLM 5.3 Prime è il lato più economico per l'output, quindi l'offerta migliore dipende dal rapporto tra token di prompt e token di completamento nel tuo carico di lavoro.

Per uno sviluppatore che sceglie tra i due, la decisione di solito si riduce a cosa entra nel prompt. Se devi inviare screenshot, PDF, audio o video insieme al testo, Gemini 2.5 Pro è quello che può accettare quegli input; GLM 5.3 Prime non può. Se devi far conformare la risposta a uno schema che puoi analizzare, Gemini 2.5 Pro supporta gli output strutturati e GLM 5.3 Prime no, il che conta per le pipeline di estrazione e classificazione. Se il tuo lavoro è testo semplice in input, testo semplice in output, e vuoi un controllo più fine su campionamento, penalità, sequenze di stop, top_k o probabilità logaritmiche a livello di token, GLM 5.3 Prime ti offre queste manopole. Anche gli output lunghi favoriscono GLM 5.3 Prime sul costo, dato che l'output è il suo lato più economico, mentre gli input lunghi favoriscono Gemini 2.5 Pro.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo. Entrambi sono raggiungibili tramite l'API compatibile con OpenAI, quindi punti il tuo client o SDK OpenAI esistente all'URL di base di api14 con la tua chiave api14, e l'unica cosa che cambia tra i due è la stringa del model id. Imposta model su "google/gemini-2.5-pro" per Gemini 2.5 Pro e su "z-ai/glm-5.3-prime" per GLM 5.3 Prime. Messaggi, ruoli e la forma della risposta restano gli stessi, quindi un cambio è una modifica di una riga e puoi confrontarli sugli stessi prompt senza riscrivere il tuo punto di chiamata. L'avvertenza riguarda i parametri: una richiesta che usa structured_outputs non passerà a GLM 5.3 Prime, e una richiesta che usa top_k o logprobs non passerà a Gemini 2.5 Pro, quindi tieni quelle impostazioni dietro un ramo per modello.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-2.5-pro" a "z-ai/glm-5.3-prime", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Google: Gemini 2.5 Pro: dettagli e banco di prova →Z.ai: GLM 5.3 Prime: dettagli e banco di prova →

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);

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