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Mercury 3 vs GLM 4.7 Flash：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Inception: Mercury 3 対 Z.ai: GLM 4.7 Flash

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Inception: Mercury 3（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）とZ.ai: GLM 4.7 Flash（$0.21 / 100万トークン (≈ ￥33)）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

	Inception: Mercury 3	Z.ai: GLM 4.7 Flash
プロバイダー	Inception	Z.ai
入力	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)	$0.21 / 100万トークン (≈ ￥33)
出力	$1.22 / 100万トークン (≈ ￥193)	$1.40 / 100万トークン (≈ ￥221)
キャッシュ読み取り	$0.04 / 100万トークン (≈ ￥6)	-
コンテキストウィンドウ	1,000,000	200,000
最大出力	131,072	117,964
入力	text	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	2026/10/16	2026/01/19

主な違い

Z.ai: GLM 4.7 Flashは入力トークンが40%安くなっています。
Inception: Mercury 3は出力トークンが13%安くなっています。
Inception: Mercury 3は5.0倍長いコンテキスト（1,000,000トークン）を読み取れます。
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、Inception: Mercury 3で$0.000963、Z.ai: GLM 4.7 Flashで$0.000912です。

詳しく見る

Inception: Mercury 3 は Inception のテキストモデルであり、Z.ai: GLM 4.7 Flash は Z.ai のテキストモデルです。どちらも api14 を通じてテキストカテゴリのチャットモデルとして提供されており、テキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。どちらも画像、音声、その他の非テキスト入力は受け付けないため、ワークロードにテキスト以外のものが含まれる場合は、どちらかの側で別のモデルが必要になります。両者の主な違いは、規模と、生成に対してどれだけの制御を与えるかにあります。

最も明確な違いはコンテキストです。Mercury 3 は 1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウを持ち、GLM 4.7 Flash は 200,000 です。これは 5 倍の差であり、長い文書、大規模なコードベース、または拡張された会話履歴を 1 回の呼び出しで投入する場合には重要です。価格については、両者は一致していません。GLM 4.7 Flash は入力トークンに関してより安い選択肢であり、Mercury 3 は出力トークンに関してより安い選択肢です。したがって、コストの問題はプロンプトトークンと補完トークンの比率に依存します。大量に読み取り、少しだけ書き込むワークロードは GLM 4.7 Flash に傾き、少しだけ読み取り、大量に書き込むワークロードは Mercury 3 に傾きます。どちらもツール、構造化出力、推論制御を公開しているため、そこに排他的な機能はありません。

実用的な選択としては、まずリクエストの形から始めてください。リポジトリ全体、長い文字起こし、または参照文書の山など、非常に大きな入力を渡す必要がある場合、Mercury 3 はより大きなコンテキストウィンドウを持つため自然な適合先です。プロンプトが中程度で、長い出力を生成する場合、たとえば起草、長文の要約、または実質的な補完を伴うコード生成では、Mercury 3 のより安い出力価格が有利に働きます。プロンプトは大きいが回答は短い場合、たとえば長い入力に対する分類、抽出、ルーティングでは、GLM 4.7 Flash の方が経済的な選択です。GLM 4.7 Flash はまた、frequency penalty や presence penalty、logit bias、logprobs、min_p、repetition penalty、seed、top_k、top_p、top_logprobs を含む、より広いサンプリングパラメータ群を公開しています。seed による再現性、トークンレベルの対数確率、またはきめ細かなサンプリング制御に依存する場合、そのパラメータ面はそれを選ぶ実際の理由になります。Mercury 3 のパラメータ一覧はより狭く、reasoning effort、response format、stop sequences、temperature、tool choice を中心としています。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、標準の chat completions リクエストを送信し、model フィールドを使用したい id に設定します。Mercury 3 を使用するには、model を "inception/mercury-3" に設定します。GLM 4.7 Flash を使用するには、model を "z-ai/glm-4.7-flash" に設定します。リクエストボディのその他のすべて、messages 配列、tools、response format は同じままです。両者の切り替えは 1 行の変更であり、仕様から推測するのではなく、独自のトラフィックに対して両方をベンチマークすることを安価にします。

コンテキストが制約でない場合でも、GLM 4.7 Flash の方が良い選択であるケースはあります。タスクが信頼度推定のために logprobs または top_logprobs に依存する場合、または再現可能なサンプリングのために固定の seed に依存する場合、Mercury 3 はそれらのパラメータを記載していないため、呼び出すべきは GLM 4.7 Flash です。同じことは、プロンプト戦略の一部として penalties または top_k と top_p の調整が必要な場合にも当てはまります。逆に、非常に大きなコンテキストと安い出力が必要な場合は、Mercury 3 が頼るべきものです。

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"inception/mercury-3"から"z-ai/glm-4.7-flash"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。

Inception: Mercury 3の詳細とプレイグラウンド →Z.ai: GLM 4.7 Flash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-4.7-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Inception: Mercury 3 対 Z.ai: GLM 4.7 Flash

仕様

主な違い

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