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GPT-6 Sol vs GLM 5.3 Prime：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

OpenAI: GPT-6 Sol 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、OpenAI: GPT-6 Sol（$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,109)）とZ.ai: GLM 5.3 Prime（$9.80 / 100万トークン (≈ ￥1,552)）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

	OpenAI: GPT-6 Sol	Z.ai: GLM 5.3 Prime
プロバイダー	OpenAI	Z.ai
入力	$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,109)	$9.80 / 100万トークン (≈ ￥1,552)
出力	$35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,543)	$30.80 / 100万トークン (≈ ￥4,878)
キャッシュ読み取り	$0.70 / 100万トークン (≈ ￥111)	$1.96 / 100万トークン (≈ ￥310)
キャッシュ書き込み	$8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,386)	-
ウェブ検索	$35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,543)	-
コンテキストウィンドウ	1,050,000	1,000,000
最大出力	128,000	131,072
入力	file, image, 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	2026/09/22	2026/09/23

主な違い

OpenAI: GPT-6 Sol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OpenAI: GPT-6 Sol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、OpenAI: GPT-6 Solで$0.02、Z.ai: GLM 5.3 Primeで$0.03です。

詳しく見る

OpenAI: GPT-6 Sol は OpenAI のテキストモデルで、2026年9月22日にリリースされました。Z.ai: GLM 5.3 Prime は Z.ai のテキストモデルで、2026年9月23日にリリースされました。どちらも api14 にテキストカテゴリのモデルとして掲載されており、どちらもプロンプトを受け取ってテキストを返すため、基本的な使用のレベルではスタック内で同じ位置を占めます。違いが現れるのは、何を送信できるか、出力をどう制御するか、そしてリクエストのコストです。

最も明確な分かれ目は入力モダリティです。GPT-6 Sol はファイル、画像、テキストを受け付けるため、スクリーンショット、PDF、ドキュメントを指示と一緒に渡せます。GLM 5.3 Prime はテキストのみを受け付けるため、視覚的なものやファイルベースのものはモデルに届く前にテキストへ変換する必要があります。コンテキストについては、両者は十分に近く、差を意識して計画する価値はありません。GPT-6 Sol は 1,050,000 トークン、GLM 5.3 Prime は 1,000,000 トークンと記載されています。構造化出力は GPT-6 Sol には記載されていますが GLM 5.3 Prime には記載されていないため、モデルをスキーマに制約する必要があるなら、これは OpenAI に有利な点です。GLM 5.3 Prime はより広いサンプリング制御を備えており、temperature、top_p、top_k、frequency および presence penalties、stop sequences、logprobs と top logprobs を含みます。どちらも reasoning effort や include reasoning といった推論制御を公開しており、どちらもツールをサポートしているため、そこに排他的な優位はありません。

日々の作業では、何を入力し、何を返してほしいかに基づいて選んでください。パイプラインに画像、アップロードされたファイル、複合メディアが含まれるなら、もう一方のモデルはそうした入力を受け付けないため、GPT-6 Sol が素直な選択です。保証されたスキーマ形状の出力が必要なら、これも GPT-6 Sol のほうが安全な選択です。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、またはスコアリングや再ランキングのために logprobs がほしいなら、GLM 5.3 Prime は GPT-6 Sol には記載されていない調整項目を提供します。価格では、GPT-6 Sol は入力で安い選択肢であり、GLM 5.3 Prime は出力で安い選択肢なので、どちらが得かはプロンプトトークンと完了トークンの比率によります。長いプロンプトで短い回答なら GPT-6 Sol に傾き、短いプロンプトで長い生成なら GLM 5.3 Prime に傾きます。

どちらのモデルも api14 経由で呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。既存のクライアントを api14 に向け、chat completions リクエストを送り、model フィールドを設定します。OpenAI のモデルを使うには、model id を openai/gpt-6-sol に設定します。Z.ai のモデルを使うには、z-ai/glm-5.3-prime に設定します。特定のモデルがサポートしないパラメータを除き、リクエストボディのその他はそのままにします。サポートしないパラメータは削除してください。そうしないとリクエストが拒否される可能性があります。つまり、1つの文字列を変更するだけで2つを切り替えられ、クライアントコードを書き直すことなく、同じアプリケーション内で異なるリクエストを異なるモデルにルーティングできます。

テキストのみのモデルのほうが良い選択である場合もあります。ワークロードが完全にテキストなら、GPT-6 Sol のファイルと画像のサポートから得られるものは何もなく、GLM 5.3 Prime の出力価格とそのサンプリングおよび logprob 制御のほうが適しているかもしれません。特に生成が多いジョブや、トークンレベルの確率を確認したいタスクではそうです。逆に、ドキュメントやスクリーンショットを扱う場合、または構造化出力が必要な場合は、GPT-6 Sol が引き続き呼び出すべきモデルです。

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"openai/gpt-6-sol"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。

OpenAI: GPT-6 Sol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);

OpenAI: GPT-6 Sol 対 Z.ai: GLM 5.3 Prime

仕様

主な違い

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