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Qwen3.8 Flash vs GLM 5.3 Flash：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Qwen: Qwen3.8 Flash 対 Z.ai: GLM 5.3 Flash

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Qwen: Qwen3.8 Flash（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）とZ.ai: GLM 5.3 Flash（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）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

	Qwen: Qwen3.8 Flash	Z.ai: GLM 5.3 Flash
プロバイダー	Qwen	Z.ai
入力	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)
出力	$1.65 / 100万トークン (≈ ￥261)	$1.75 / 100万トークン (≈ ￥277)
キャッシュ読み取り	$0.06 / 100万トークン (≈ ￥9)	$0.11 / 100万トークン (≈ ￥17)
コンテキストウィンドウ	1,000,000	1,048,576
最大出力	131,072	943,717
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	2026/08/26	2026/08/26

主な違い

入力料金はどちらもほぼ同じです。
Qwen: Qwen3.8 Flashは出力トークンが6%安くなっています。
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、Qwen: Qwen3.8 Flashで$0.00135、Z.ai: GLM 5.3 Flashで$0.00140です。

詳しく見る

Qwen: Qwen3.8 Flash は Qwen のテキストモデルであり、Z.ai: GLM 5.3 Flash は Z.ai のテキストモデルです。どちらもテキストカテゴリのモデルとして掲載されており、どちらもテキスト、画像、動画を入力として受け付け、どちらもテキストのみを返します。どちらもプロバイダーのリリース日が 2026-08-26 で同じであるため、ここではどちらかが他方より新しいとは提示されていません。開発者にとって実用的な出発点は、これらが同じゲートウェイを通じて並んで販売されている、異なる 2 つのプロバイダーの競合するフラッシュティアモデルであるということです。

生の容量では、両者は近接しています。Qwen3.8 Flash のコンテキスト長は 1,000,000 トークンである一方、GLM 5.3 Flash は 1,048,576 トークンを掲載しており、これは意味のある差ではなくわずかな違いであるため、コンテキストサイズが決定要因になるべきではありません。どちらもテキストと併せて画像および動画の入力を受け付けるため、マルチモーダル入力の作業はどちらでも可能です。パラメータ一覧は両者が分かれるところです。Qwen3.8 Flash は frequency penalty、include reasoning、logprobs、max tokens、presence penalty、reasoning、response format、seed、stop、structured outputs、temperature、tool choice、tools、top k、top logprobs、top p をサポートします。GLM 5.3 Flash はそれらすべてに加えて logit bias、min p、parallel tool calls、reasoning effort、repetition penalty をサポートします。つまり GLM 5.3 Flash は、サンプリング (min p、logit bias、repetition penalty) をより細かく制御でき、どれだけの reasoning effort を費やすか、またツール呼び出しを並列で実行できるかどうかも制御できます。アプリケーションがこれらの特定のつまみのいずれかに依存しているなら、それらを公開しているのは GLM 5.3 Flash です。

タスクの選択については、ワークロードが実際に何を必要としているかを考えてください。非常に大きなコンテキストと単純なテキスト生成を求める長い文書や長い動画の理解を行う場合、どちらのモデルも適合し、コンテキストの差は最適化する価値がありません。1 ターンあたり複数のツール呼び出しを行うエージェントを構築する場合、リクエストごとに reasoning effort を調整したい場合、または出力を形成するために min p、logit bias、repetition penalty が必要な場合、それらのパラメータが存在する GLM 5.3 Flash のほうが自然に適合します。パイプラインがすでに Qwen のパラメータセットに対して書かれており、それらの追加の制御を必要としない場合、Qwen3.8 Flash は一般的な範囲 (temperature、top p、top k、penalties、seeds、stop sequences、structured outputs、tools) をカバーします。コストも一方に傾きます。GLM 5.3 Flash は入力と出力の両方で 2 つのうち安いほうであるため、同等の品質と同等の機能適合であれば、より低コストの選択です。両者がほぼ同じなのはコンテキストサイズであり、どちらかだけが tools、structured outputs、reasoning をサポートしているとは掲載されていないため、それらは差別化要因ではありません。

どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も、同じ OpenAI 互換インターフェースを使用します。クライアントを api14 のベース URL に向け、api14 キーを使ってリクエストを chat completions エンドポイントに送信し、model フィールドを設定します。Qwen3.8 Flash を使用するには、model id を "qwen/qwen3.8-flash" に設定します。GLM 5.3 Flash を使用するには、model id を "z-ai/glm-5.3-flash" に設定します。リクエストボディのその他すべては同じ形のままです: messages、temperature、max tokens、tools、response format など。注意すべき点は、2 つのモデルが同一のパラメータセットを受け付けるわけではないということです。そのため id を切り替えて、片方だけがサポートするパラメータを送信した場合、ゲートウェイがそれをどう処理するかに応じて、そのリクエストは拒否されるか無視されることを想定してください。共有パラメータは 1 か所にまとめ、モデル固有のもの (logit bias、min p、parallel tool calls、reasoning effort、repetition penalty) は、どの model id を呼び出しているかのチェックの背後で分岐させてください。

GLM 5.3 Flash のほうが安いにもかかわらず、Qwen3.8 Flash がより良い選択であり続けるケースがあります。既存のコード、プロンプト、評価ハーネスがすでに Qwen のパラメータ面を中心に構築および調整されており、logit bias、min p、parallel tool calls、reasoning effort、repetition penalty を必要としない場合、切り替えることでより低い価格を得られますが、移行と再検証のコストも発生します。その状況では、安いモデルが自動的に正しいモデルになるわけではなく、移行すべき具体的な理由ができるまで "qwen/qwen3.8-flash" にとどまることは合理的な判断です。

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"qwen/qwen3.8-flash"から"z-ai/glm-5.3-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。

Qwen: Qwen3.8 Flashの詳細とプレイグラウンド →Z.ai: GLM 5.3 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-5.3-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Qwen: Qwen3.8 Flash 対 Z.ai: GLM 5.3 Flash

仕様

主な違い

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