Qwen: Qwen3.5-27B contro Z.ai: GLM 4.5V
Un confronto fianco a fianco tra Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 USD / 1M token (≈ 0,81 €)) e Z.ai: GLM 4.5V (2,10 USD / 1M token (≈ 1,87 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Fornitore | Qwen | Z.ai |
| Ingresso | 0,91 USD / 1M token (≈ 0,81 €) | 2,10 USD / 1M token (≈ 1,87 €) |
| Uscita | 9,10 USD / 1M token (≈ 8,10 €) | 6,30 USD / 1M token (≈ 5,61 €) |
| Lettura cache | - | 0,39 USD / 1M token (≈ 0,34 €) |
| Finestra di contesto | 262.144 | 65.536 |
| Output massimo | 81.920 | 16.384 |
| Ingresso | text, image, video | text, image |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 25 feb 2026 | 11 ago 2025 |
Differenze principali
- Qwen: Qwen3.5-27B costa il 57% in meno sui token di input.
- Z.ai: GLM 4.5V costa il 31% in meno sui token di output.
- Qwen: Qwen3.5-27B legge 4.0× più contesto (262.144 token).
- Solo Qwen: Qwen3.5-27B supporta output JSON strutturato.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00546 USD con Qwen: Qwen3.5-27B e 0,00525 USD con Z.ai: GLM 4.5V.
Nel dettaglio
Qwen: Qwen3.5-27B è realizzato da Qwen e porta l'id modello qwen/qwen3.5-27b. Z.ai: GLM 4.5V è realizzato da Z.ai e porta l'id modello z-ai/glm-4.5v. Entrambi sono elencati nella categoria testo, ed entrambi accettano input di testo e restituiscono output di testo, quindi a livello di forma di base sono lo stesso tipo di modello. Le differenze emergono in quanto accettano e in come sono ottimizzati.
La divisione più chiara è la lunghezza del contesto. Qwen3.5-27B offre 262144 token, mentre GLM 4.5V offre 65536, quindi Qwen ti dà circa quattro volte lo spazio prima che tu debba tagliare o suddividere in blocchi. Qwen accetta anche il video come modalità di input insieme a testo e immagine, mentre GLM 4.5V accetta solo testo e immagine. Sui parametri, Qwen supporta output strutturati e un insieme più ampio che include logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs e structured_outputs, mentre GLM 4.5V non li elenca. Entrambi supportano tools, tool_choice, reasoning e include_reasoning, quindi la chiamata agli strumenti e il ragionamento non sono un elemento distintivo qui. Sul prezzo, Qwen è il lato più economico per l'input e GLM 4.5V è il lato più economico per l'output, quindi il quadro dei costi dipende dal tuo rapporto input/output.
Per la selezione pratica, scegli Qwen3.5-27B quando il tuo prompt è lungo, quando devi passare video, o quando vuoi output strutturati, logprobs o i controlli di campionamento più fini. Documenti lunghi, trascrizioni di molte ore e pipeline che richiedono uno schema di risposta rigoroso si adattano bene. Scegli GLM 4.5V quando i tuoi input sono da brevi a moderati, quando usi solo testo e immagine, e quando il volume di output domina la tua fattura, dato che è il lato più economico sull'output. Se il tuo carico di lavoro è principalmente prompt brevi con generazioni lunghe, GLM 4.5V può essere la scelta più economica anche se la sua finestra di contesto è più piccola.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii la tua chiave e usi la forma delle chat completions che già usi altrove. L'unico cambiamento tra i due è l'id modello: impostalo su qwen/qwen3.5-27b o z-ai/glm-4.5v. Tutto il resto nel corpo della richiesta rimane com'è, e puoi mantenere un unico percorso di codice e cambiare l'id per richiesta o per ambiente. Controlla la tabella dei prezzi live su questa pagina per le tariffe attuali invece di codificare assunzioni.
Ci sono ancora casi in cui il modello con contesto più piccolo è la scelta migliore. Se il tuo compito consiste in domande brevi su immagini e testo con risposte lunghe, il lato più economico dell'output di GLM 4.5V conta più della finestra più ampia di Qwen, e comunque non userai il contesto extra. Allo stesso modo, se non hai bisogno di output strutturati, logprobs o video, i parametri extra su Qwen non ti danno nulla, e la scelta più semplice va bene. Abbina il modello alla forma del tuo traffico piuttosto che alla lista di funzionalità più lunga.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "qwen/qwen3.5-27b" a "z-ai/glm-4.5v", 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-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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