Cohere: Command A+ 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Cohere: Command A+(US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415))와(과) Z.ai: GLM 5.3 FlashX(US$1.30 / 100만 토큰 (≈ ₩1,745))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Cohere: Command A+ | Z.ai: GLM 5.3 FlashX | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Cohere | Z.ai |
| 입력 | US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415) | US$1.30 / 100만 토큰 (≈ ₩1,745) |
| 출력 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) | US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896) |
| 캐시 읽기 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) | US$0.26 / 100만 토큰 (≈ ₩354) |
| 컨텍스트 윈도우 | 192,000 | 1,048,576 |
| 최대 출력 | 64,000 | 131,072 |
| 입력 | text, image | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 9. 22. | 2026. 9. 18. |
주요 차이점
- Cohere: Command A+의 입력 토큰 가격이 19% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX의 출력 토큰 가격이 17% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX는(은) 5.5배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Cohere: Command A+만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Cohere: Command A+에서 US$0.00367, Z.ai: GLM 5.3 FlashX에서 US$0.00348입니다.
자세히 보기
Cohere: Command A+는 2026년 9월 22일에 출시된 Cohere의 텍스트 생성 모델입니다. Z.ai: GLM 5.3 FlashX는 2026년 9월 18일에 출시된 Z.ai의 텍스트 생성 모델입니다. 둘 다 api14에서 텍스트 카테고리 모델로 제공되며, 둘 다 텍스트와 함께 비텍스트 입력을 받고 텍스트 출력을 반환하므로, 둘 사이의 선택은 컨텍스트 크기, 모달리티 범위, 그리고 각 모델이 노출하는 파라미터 표면에 달려 있습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트 길이입니다. GLM 5.3 FlashX는 1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하는 반면, Command A+는 192,000 토큰을 제공하므로, GLM 5.3 FlashX가 훨씬 더 큰 컨텍스트 옵션입니다. 입력 모달리티에서 Command A+는 텍스트와 이미지를 받는 반면, GLM 5.3 FlashX는 텍스트, 이미지, 비디오를 받으므로, 파이프라인에 비디오 프레임이나 클립이 포함된다면 더 폭넓은 옵션입니다. 둘 다 텍스트만 출력합니다. 파라미터에서 Command A+는 구조화된 출력을 지원하지만 GLM 5.3 FlashX는 이를 나열하지 않으며, Command A+는 frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop도 노출하지만 GLM 5.3 FlashX는 그렇지 않습니다. 반대로 GLM 5.3 FlashX는 reasoning_effort와 tool_choice를 나열하지만 Command A+는 그렇지 않습니다. 둘 다 tools, reasoning, include_reasoning, response_format, temperature, top_k, top_p, max_tokens를 지원하므로, 도구 호출과 추론은 어느 쪽에서든 사용할 수 있습니다.
실용적인 선택을 위해서는, 매우 큰 입력이 관련된 작업, 예를 들어 전체 리포지토리, 긴 문서 세트, 또는 확장된 대화 기록이 관련된 경우, 또는 비디오를 입력으로 전달해야 하는 경우에는 GLM 5.3 FlashX를 선택하세요. reasoning_effort 파라미터는 모델이 수행하는 추론 작업량을 직접 조절하는 다이얼도 제공합니다. 구조화된 출력이 필요할 때는 Command A+를 선택하세요. 그것이 Command A+만 나열하고 GLM 5.3 FlashX는 나열하지 않는 유일한 기능이기 때문입니다. 또는 frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop을 통해 샘플링을 더 세밀하게 제어하고 싶을 때도 Command A+를 선택하세요. 입력이 192,000 토큰 안에 여유롭게 들어가고 텍스트나 이미지만이라면, 두 모델 모두 같은 요청을 처리할 수 있으며, 그때의 결정은 구조화된 출력이나 추가 샘플링 제어가 중요한지에 달려 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하면 됩니다. Cohere의 모델을 사용하려면 model id를 cohere/command-a-plus로 설정하세요. Z.ai의 모델을 사용하려면 model id를 z-ai/glm-5.3-flashx로 설정하세요. 요청 본문의 나머지 모든 것, 즉 messages, tools, response_format, 샘플링 파라미터는 각 모델이 지원하는 파라미터를 전제로 그대로 유지됩니다. 둘 사이를 전환하는 것은 model id를 한 줄 바꾸는 일이므로, 통합을 다시 작성하지 않고도 서로 다른 워크로드를 서로 다른 모델로 라우팅할 수 있습니다.
다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 구조화된 출력이 필요하다면 GLM 5.3 FlashX는 올바른 선택이 아닙니다. 그 기능은 Command A+에만 나열되어 있기 때문입니다. 192,000 토큰을 넘는 컨텍스트 윈도우가 필요하거나 비디오를 보내야 한다면 Command A+는 올바른 선택이 아닙니다. 그것들은 GLM 5.3 FlashX에 속하기 때문입니다. 가격에서는 Command A+가 입력에서 더 저렴한 옵션이고 GLM 5.3 FlashX가 출력에서 더 저렴한 옵션이므로, 비용 균형은 입력 대 출력 토큰의 비율에 달려 있습니다. 현재 수치는 이 페이지의 실시간 가격 표를 확인하세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "cohere/command-a-plus"에서 "z-ai/glm-5.3-flashx"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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);
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