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Gemini 4 Argon vs GLM 5.3 Prime：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Google: Gemini 4 Argon 対 Z.ai: GLM 5.3 Prime

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Google: Gemini 4 Argon（$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)）とZ.ai: GLM 5.3 Prime（$9.80 / 100万トークン (≈ ￥1,547)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Google: Gemini 4 Argon	Z.ai: GLM 5.3 Prime
プロバイダー	Google	Z.ai
入力	$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)	$9.80 / 100万トークン (≈ ￥1,547)
出力	$35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524)	$30.80 / 100万トークン (≈ ￥4,861)
キャッシュ読み取り	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)	$1.96 / 100万トークン (≈ ￥309)
キャッシュ書き込み	$0.66 / 100万トークン (≈ ￥104)	-
推論	$35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524)	-
音声入力	$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)	-
画像	$0.000007 / 画像 (≈ ￥0.0011)	-
ウェブ検索	$49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,734)	-
コンテキストウィンドウ	1,048,576	1,000,000
最大出力	943,718	131,072
入力	audio, file, image, text, video	text
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/10/13	2026/09/23

主な違い

Google: Gemini 4 Argonは入力トークンが29%安くなっています。
Z.ai: GLM 5.3 Primeは出力トークンが12%安くなっています。
構造化JSON出力に対応しているのはGoogle: Gemini 4 Argonだけです。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Google: Gemini 4 Argonで$0.02、Z.ai: GLM 5.3 Primeで$0.03です。

詳しく見る

Google: Gemini 4 Argon は Google のテキストモデルであり、Z.ai: GLM 5.3 Prime は Z.ai のテキストモデルです。どちらも api14 を通じて OpenAI 互換エンドポイントとして提供されるため、クライアントから見れば同じインターフェースの背後にある 2 つのモデル id です。Gemini 4 Argon はプロバイダーによって 2026-10-13 にリリースされ、GLM 5.3 Prime は 2026-09-23 にリリースされました。どちらも単一の狭い用途に特化したモデルではなく、プロンプトを受け取ってテキストを返す汎用のテキスト生成モデルです。

最も明確な違いは入力モダリティです。Gemini 4 Argon は音声、ファイル、画像、テキスト、動画を入力として受け付けますが、GLM 5.3 Prime はテキストのみを受け付けます。どちらも返すのはテキストのみです。コンテキストウィンドウは、違いを考慮して設計する価値がないほど近接しています。Gemini 4 Argon は 1048576 トークン、GLM 5.3 Prime は 1000000 トークンと記載されているため、長いドキュメントに対してはほぼ同じ容量と見なしてください。パラメータについて、Gemini 4 Argon は structured outputs をサポートしていますが、GLM 5.3 Prime はそれを記載していません。一方、GLM 5.3 Prime は frequency_penalty、presence_penalty、logprobs、top_k、top_logprobs を公開していますが、Gemini 4 Argon はそれらを公開していません。どちらも tools、tool_choice、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、response_format、seed、stop、temperature、max_tokens、top_p をサポートしています。価格については、Gemini 4 Argon は入力で安い側であり、GLM 5.3 Prime は出力で安い側であるため、どちらがより有利かは、ワークロードが入力重視か出力重視かによって決まります。

実用的な選択について: 入力がプレーンテキスト以外の何かである場合、例えばスクリーンショット、PDF、音声クリップ、動画などであれば、Gemini 4 Argon は 2 つの中で唯一それを受け取れるため、選択は自動的に決まります。レスポンスをスキーマに準拠させる必要がある場合、Gemini 4 Argon の structured outputs サポートがより安全な経路です。入力に対して出力トークンを大量に生成する場合、GLM 5.3 Prime の安い出力側の方が通常は重要になり、その追加のサンプリング制御 (top_k、penalties、logprobs) により生成を調整する余地が広がります。スコアリングや分類スタイルの作業のためにトークンレベルの対数確率が必要な場合、それらを公開しているのは GLM 5.3 Prime です。通常のテキスト入力、テキスト出力のチャットや、大きなドキュメントを使った抽出であれば、どちらでも機能し、決め手はおそらくトークンの構成が価格表のどちら側に傾いているかになります。

どちらのモデルを呼び出す場合も操作は同じです。OpenAI 互換クライアントを api14 のベース URL に向け、リクエストを chat completions エンドポイントに api14 キーとともに送信し、model フィールドを "google/gemini-4-argon" または "z-ai/glm-5.3-prime" に設定します。各モデルがサポートするパラメータの範囲内に留まる限り、それらを切り替えるためにリクエストボディの他の部分を変更する必要はありません。structured outputs に依存している場合は、モデル id を Gemini 側に保ってください。logprobs や top_k に依存している場合は、GLM 側に保ってください。動作している統合を一方から他方へ移すには、文字列を 1 つ入れ替えるだけで十分です。

紙の上では弱く見えるモデルの方がそれでもより良い選択である場合があります。タスクが純粋なテキストで、サンプリングを細かく制御したい場合、GLM 5.3 Prime の top_k、frequency_penalty、presence_penalty は Gemini 4 Argon が提供しない調整つまみを与え、その logprobs と top_logprobs により、サンプリングされたトークンだけでなく分布を検査する必要がある場合の選択肢となります。逆に、別のパイプラインなしで画像、音声、ファイル、動画も読み取れる 1 つのモデルが欲しい場合、Gemini 4 Argon はそれらの入力に対応し、GLM 5.3 Prime は対応できないため、どのようなパラメータ調整でもその差は埋まりません。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"google/gemini-4-argon"から"z-ai/glm-5.3-prime"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Google: Gemini 4 Argonの詳細とプレイグラウンド →Z.ai: GLM 5.3 Primeの詳細とプレイグラウンド →

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);

Google: Gemini 4 Argon 対 Z.ai: GLM 5.3 Prime

仕様

主な違い

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