OpenAI: GPT-6 Sol Pro contro Z.ai: GLM 5.3 Prime
Un confronto fianco a fianco tra OpenAI: GPT-6 Sol Pro (7,00 USD / 1M token (≈ 6,27 €)) e Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 USD / 1M token (≈ 8,78 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| OpenAI: GPT-6 Sol Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | Z.ai |
| Ingresso | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,27 €) | 9,80 USD / 1M token (≈ 8,78 €) |
| Uscita | 35,00 USD / 1M token (≈ 31,36 €) | 30,80 USD / 1M token (≈ 27,60 €) |
| Lettura cache | 0,70 USD / 1M token (≈ 0,63 €) | 1,96 USD / 1M token (≈ 1,76 €) |
| Scrittura cache | 8,75 USD / 1M token (≈ 7,84 €) | - |
| Ricerca web | 35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,36 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.050.000 | 1.000.000 |
| Output massimo | 128.000 | 131.072 |
| Ingresso | file, image, text | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 22 set 2026 | 23 set 2026 |
Differenze principali
- OpenAI: GPT-6 Sol Pro costa il 29% in meno sui token di input.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime costa il 12% in meno sui token di output.
- Solo OpenAI: GPT-6 Sol Pro supporta output JSON strutturato.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,02 USD con OpenAI: GPT-6 Sol Pro e 0,03 USD con Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Nel dettaglio
OpenAI: GPT-6 Sol Pro è un modello testuale di OpenAI, rilasciato il 2026-09-22. Z.ai: GLM 5.3 Prime è un modello testuale di Z.ai, rilasciato il 2026-09-23. Entrambi sono elencati su api14 nella categoria text, ed entrambi accettano input testuale e restituiscono output testuale, quindi a livello di forma di base sono lo stesso tipo di prodotto: un modello ospitato a cui invii un prompt e ricevi testo generato. Le differenze emergono in ciò che ciascuno accetta insieme a quel testo e nei parametri che ciascuno espone.
La divisione più netta è nelle modalità di input. GPT-6 Sol Pro accetta file e immagini oltre al testo, mentre GLM 5.3 Prime accetta solo testo. Se la tua pipeline deve passare a un modello uno screenshot, una pagina scansionata, un grafico o un file di documento, solo uno di questi due può riceverlo. La lunghezza del contesto è abbastanza simile da non dover guidare la decisione: GPT-6 Sol Pro elenca 1.050.000 token e GLM 5.3 Prime elenca 1.000.000, che è più o meno lo stesso spazio di lavoro per documenti lunghi e conversazioni lunghe. Sui parametri, GPT-6 Sol Pro è l'unico dei due con structured outputs, ed espone anche max_completion_tokens e verbosity. GLM 5.3 Prime pende dall'altra parte, con controlli di campionamento e ispezione che GPT-6 Sol Pro non elenca: temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs e top_logprobs. Entrambi supportano tools, tool choice, reasoning, reasoning effort, response format, seed e include_reasoning, quindi nessuno dei due ha un diritto esclusivo sul tool calling o sul reasoning.
Per scegliere tra i due, parti dall'input. Se il compito coinvolge immagini o file, GPT-6 Sol Pro è quello da chiamare, e non c'è soluzione alternativa dall'altra parte. Se hai bisogno che la risposta sia conforme a uno schema, GPT-6 Sol Pro è di nuovo la scelta naturale perché gli structured outputs sono elencati per esso e non per GLM 5.3 Prime. Se stai regolando il comportamento di generazione, GLM 5.3 Prime ti dà le manopole: temperature, top_p, top_k, penalità, sequenze di stop e log probabilities per ispezionare la confidenza a livello di token. Questo lo rende più adatto per chiamate in stile classificazione in cui vuoi leggere i logprobs, per esperimenti di campionamento e per carichi di lavoro in cui vuoi modellare direttamente lo stile dell'output invece che tramite uno schema. Sul prezzo, GPT-6 Sol Pro è il lato più economico per l'input e GLM 5.3 Prime è il lato più economico per l'output, quindi l'opzione più economica dipende dal tuo rapporto input-output; controlla la tabella dei prezzi live su questa pagina per i numeri effettivi.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client OpenAI esistente all'URL di base di api14, invii la tua chiave e imposti il campo model all'id che vuoi: "openai/gpt-6-sol-pro" o "z-ai/glm-5.3-prime". Tutto il resto nel corpo della richiesta mantiene la forma che già usi. Passare dall'uno all'altro è un cambiamento di una riga a quell'id del modello, quindi puoi indirizzare un singolo carico di lavoro a entrambi e confrontare i risultati senza riscrivere la tua integrazione. Tieni presente che i parametri non sono intercambiabili tra i due: inviare temperature o top_p a GPT-6 Sol Pro, o structured outputs a GLM 5.3 Prime, non è supportato dagli insiemi di parametri elencati, quindi condiziona quei campi in base all'id del modello che stai chiamando.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "openai/gpt-6-sol-pro" a "z-ai/glm-5.3-prime", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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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