Qwen: Qwen3.6 27B contro Z.ai: GLM 4.5V
Un confronto fianco a fianco tra Qwen: Qwen3.6 27B (1,58 USD / 1M token (≈ 1,40 €)) 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: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Fornitore | Qwen | Z.ai |
| Ingresso | 1,58 USD / 1M token (≈ 1,40 €) | 2,10 USD / 1M token (≈ 1,87 €) |
| Uscita | 9,45 USD / 1M token (≈ 8,42 €) | 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 | 65.536 | 16.384 |
| Ingresso | text, image, video | text, image |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 27 apr 2026 | 11 ago 2025 |
Differenze principali
- Qwen: Qwen3.6 27B costa il 25% in meno sui token di input.
- Z.ai: GLM 4.5V costa il 33% in meno sui token di output.
- Qwen: Qwen3.6 27B legge 4.0× più contesto (262.144 token).
- Solo Qwen: Qwen3.6 27B supporta output JSON strutturato.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00630 USD con Qwen: Qwen3.6 27B e 0,00525 USD con Z.ai: GLM 4.5V.
Nel dettaglio
Qwen: Qwen3.6 27B è un modello testuale di Qwen, rilasciato il 2026-04-27. Z.ai: GLM 4.5V è un modello testuale di Z.ai, rilasciato il 2025-08-11. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli chat con output testuale, quindi la scelta tra i due dipende dalla dimensione del contesto, da ciò che puoi inviare in input e da quali controlli di campionamento e output ti servono.
La differenza più netta è la lunghezza del contesto. Qwen3.6 27B accetta fino a 262144 token, mentre GLM 4.5V accetta fino a 65536, quindi Qwen offre circa quattro volte lo spazio per documenti lunghi, grandi basi di codice o cronologie di conversazione estese. In input, Qwen3.6 27B accetta testo, immagini e video, mentre GLM 4.5V accetta solo testo e immagini, quindi l'input video è una capacità esclusiva di Qwen in questo confronto. Entrambi producono solo output testuale. Qwen3.6 27B espone anche una superficie di parametri più ampia: supporta structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs e min_p, nessuno dei quali compare su GLM 4.5V. Entrambi i modelli supportano reasoning e include_reasoning, quindi nessuno dei due ha un vantaggio su questo fronte. Sul prezzo, Qwen3.6 27B è il più economico dei due per l'input, mentre GLM 4.5V è più economico per l'output, quindi il miglior rapporto qualità-prezzo dipende dal fatto che il tuo carico di lavoro sia più orientato all'input o all'output.
Per il lavoro pratico, scegli Qwen3.6 27B quando l'attività comporta input molto lunghi, video insieme al testo, oppure quando hai bisogno di structured outputs, logprobs o di un controllo granulare sulla selezione dei token tramite logit_bias e min_p. Il recupero su contesti lunghi, la revisione di interi repository e le pipeline che analizzano programmaticamente l'output del modello si adattano bene a esso. GLM 4.5V è una scelta ragionevole quando i tuoi input rientrano comodamente nella sua finestra di contesto, hai bisogno solo di testo e immagini, e il tuo carico di lavoro genera molti token di output, dato che il suo prezzo di output è il più basso dei due. Supporta comunque tools, tool_choice, response_format, reasoning e i soliti parametri di campionamento, quindi il normale tool-calling e le risposte in formato JSON restano disponibili.
Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii una richiesta all'endpoint chat completions e imposti il campo model su "qwen/qwen3.6-27b" oppure "z-ai/glm-4.5v". Tutto il resto nel corpo della richiesta, messages, temperature, max_tokens, tools, resta come lo scriveresti per OpenAI. Passare da uno all'altro è una modifica di una riga all'id del modello, quindi puoi indirizzare richieste diverse a modelli diversi senza riscrivere la tua integrazione.
Ci sono casi in cui il modello che sulla carta sembra più debole è comunque la scelta migliore. Se la tua attività è solo immagini e testo, rientra in 65536 token e produce risposte lunghe, GLM 4.5V può essere la scelta più economica perché il suo prezzo di output è inferiore. Al contrario, se hai bisogno di input video, di una finestra di contesto molto ampia, oppure di structured outputs e logprobs, Qwen3.6 27B è quello da usare, dato che queste capacità non sono disponibili su GLM 4.5V.
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/qwen3.6-27b" 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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