Cookieを使用しています. Cookieとブラウザストレージは、ログイン状態の維持と設定の保存に使われます。許可いただいた場合は、サイトの利用状況も計測します。はいつでも変更できます。詳しくはCookieポリシーをご覧ください。

初めてですか？使い方をご紹介しますプレイグラウンド、モデル、APIキーを1分でご案内します。

Perceptron Mk1 vs GLM 5.3 FlashX：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Perceptron: Perceptron Mk1（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）とZ.ai: GLM 5.3 FlashX（$1.30 / 100万トークン (≈ ￥204)）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

	Perceptron: Perceptron Mk1	Z.ai: GLM 5.3 FlashX
プロバイダー	Perceptron	Z.ai
入力	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)	$1.30 / 100万トークン (≈ ￥204)
出力	$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)	$4.38 / 100万トークン (≈ ￥691)
キャッシュ読み取り	-	$0.26 / 100万トークン (≈ ￥41)
コンテキストウィンドウ	32,768	1,048,576
最大出力	8,192	131,072
入力	text, image, video	text, image, video
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/05/12	2026/09/18

主な違い

Perceptron: Perceptron Mk1は入力トークンが59%安くなっています。
Z.ai: GLM 5.3 FlashXは出力トークンが17%安くなっています。
Z.ai: GLM 5.3 FlashXは32.0倍長いコンテキスト（1,048,576トークン）を読み取れます。
ツール呼び出しに対応しているのはZ.ai: GLM 5.3 FlashXだけです。
構造化JSON出力に対応しているのはPerceptron: Perceptron Mk1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、Perceptron: Perceptron Mk1で$0.00315、Z.ai: GLM 5.3 FlashXで$0.00348です。

詳しく見る

Perceptron: Perceptron Mk1 は Perceptron のテキストモデルで、2026年5月12日にリリースされました。Z.ai: GLM 5.3 FlashX は Z.ai のテキストモデルで、2026年9月18日にリリースされました。どちらも api14 を通じてチャットモデルとして提供され、どちらもテキスト、画像、動画を入力として受け付けますが、出力はテキストのみです。どちらも埋め込みモデルでも画像生成モデルでもないため、視覚入力を持つ汎用テキスト生成器の2つから選ぶことになります。

最も明確な違いはコンテキスト長です。GLM 5.3 FlashX のコンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、Perceptron Mk1 が提供する 32,768 トークンよりはるかに大きいです。プロンプトに長い文書、大規模なコードベース、長い文字起こし、または多数の画像や動画フレームを1回のリクエストに含める場合、チャンク分割なしでそれを保持できるのは2つの中で GLM 5.3 FlashX だけです。ツールに関しては、tools と tool_choice をサポートするのは GLM 5.3 FlashX だけなので、関数呼び出しとエージェントループはこれに属します。structured_outputs をサポートするのは Perceptron Mk1 だけであり、これは応答をスキーマに制約する必要がある場合に重要です。どちらも reasoning と include_reasoning を公開しているため、ここでは推論サポートは差別化要因ではありません。Perceptron Mk1 は frequency_penalty と presence_penalty も受け付けますが、GLM 5.3 FlashX はこれらを列挙していません。一方、GLM 5.3 FlashX は reasoning_effort と response_format を追加しています。

日々の作業では、スキーマ制約付きの出力が必要な場合、frequency または presence ペナルティで繰り返しを調整している場合、または入力が 32k トークンに余裕を持って収まり、入力側のコストを抑えたい場合には Perceptron Mk1 を選んでください。ツール呼び出しを伴う作業、非常に大きなコンテキストを1回のリクエストで渡す必要がある場合、または出力量が請求額の大部分を占める場合には GLM 5.3 FlashX を選んでください。出力側のコストが安いためです。合理的なパターンは、構造化抽出のために Perceptron Mk1 でプロトタイプを作成し、同じワークロードがツールを必要とするようになった時点、またはより小さなウィンドウを超えて成長した時点で GLM 5.3 FlashX に切り替えることです。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。どちらも OpenAI 互換なので、既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、キーを送信し、chat completions エンドポイントを使用します。2つの間で変わるのはモデル id だけです。Perceptron Mk1 には perceptron/perceptron-mk1 を、GLM 5.3 FlashX には z-ai/glm-5.3-flashx を使用します。メッセージ配列、画像と動画のパート、ストリーミング設定はそのままです。注意が必要なのはパラメータだけです。tools と tool_choice は GLM 5.3 FlashX にのみ適用され、structured_outputs は Perceptron Mk1 にのみ適用されるため、1つの共有設定ではなくモデルごとのパラメータセットを保持してください。

GLM 5.3 FlashX の方が大きくツール対応であっても、Perceptron Mk1 の方が適しているケースは依然としてあります。タスクが境界の定まった抽出または分類の作業で、回答がスキーマに準拠する必要があり、入力が 32k トークン以内に収まる場合、Perceptron Mk1 は structured outputs と、GLM 5.3 FlashX が列挙していないペナルティ制御を提供し、入力側のコストも安いです。そうした狭く大量の呼び出しでは、より小さなウィンドウは制限ではなく、スキーマ保証は追加のコンテキストよりも価値があります。

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"perceptron/perceptron-mk1"から"z-ai/glm-5.3-flashx"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。

Perceptron: Perceptron Mk1の詳細とプレイグラウンド →Z.ai: GLM 5.3 FlashX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-flashx",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX

仕様

主な違い

詳しく見る

文字列1つで切り替え

その他の比較