Qwen: Qwen3.5-27B は Qwen によって提供され、モデル id は qwen/qwen3.5-27b です。Z.ai: GLM 4.5V は Z.ai によって提供され、モデル id は z-ai/glm-4.5v です。どちらもテキストカテゴリに分類され、テキスト入力を受け取ってテキスト出力を返すため、基本的な形のレベルでは同じ種類のモデルです。違いは、受け入れられる量とチューニングの方法に現れます。
最も明確な違いはコンテキスト長です。Qwen3.5-27B は 262144 トークンを提供し、GLM 4.5V は 65536 トークンを提供するため、Qwen はトリミングやチャンク分割が必要になる前に約 4 倍の余裕を提供します。また Qwen はテキストと画像に加えて動画も入力モダリティとして受け入れますが、GLM 4.5V はテキストと画像のみを受け入れます。パラメータについては、Qwen は構造化出力と、logit_bias、logprobs、min_p、top_logprobs、structured_outputs を含むより広いセットをサポートしますが、GLM 4.5V はこれらをリストしていません。どちらも tools、tool_choice、reasoning、include_reasoning をサポートするため、ツール呼び出しと推論はここでの差別化要因ではありません。価格については、Qwen は入力で安く、GLM 4.5V は出力で安いため、コストの状況は入力と出力の比率に依存します。
実用的な選択としては、プロンプトが長い場合、動画を渡す必要がある場合、または構造化出力、logprobs、より細かいサンプリング制御が必要な場合は Qwen3.5-27B を選んでください。長い文書、数時間の文字起こし、厳密なレスポンススキーマを必要とするパイプラインはすべてこれに適しています。入力が短めから中程度の場合、テキストと画像のみの場合、出力量が請求の大部分を占める場合は GLM 4.5V を選んでください。出力側で安いためです。ワークロードが主に短いプロンプトと長い生成である場合、コンテキストウィンドウが小さいにもかかわらず、GLM 4.5V がより経済的な選択になることがあります。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も、API が OpenAI 互換であるため方法は同じです。クライアントを api14 のベース URL に向け、キーを送信し、他で既に使用している chat completions の形式を使用します。2 つの間の唯一の変更はモデル id です。qwen/qwen3.5-27b または z-ai/glm-4.5v に設定します。リクエストボディの他のすべてはそのままで、1 つのコードパスを維持し、リクエストごとまたは環境ごとに id を切り替えることができます。仮定をハードコードするのではなく、現在の料金についてはこのページのライブ価格表を確認してください。
より小さいコンテキストのモデルがより良い選択となるケースはまだあります。タスクが短い画像とテキストの質問で長い回答が伴う場合、GLM 4.5V の安い出力側は Qwen のより大きなウィンドウよりも重要であり、余分なコンテキストをそもそも使用しません。同様に、構造化出力、logprobs、動画が必要ない場合、Qwen の追加パラメータは何の価値ももたらさず、よりシンプルな選択で問題ありません。より長い機能リストではなく、トラフィックの形にモデルを合わせてください。