Google: Gemini 2.5 Pro 대 Z.ai: GLM 5.3 Prime
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 2.5 Pro(US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896))와(과) Z.ai: GLM 5.3 Prime(US$9.80 / 100만 토큰 (≈ ₩13,207))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Z.ai | |
| 입력 | US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896) | US$9.80 / 100만 토큰 (≈ ₩13,207) |
| 출력 | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) | US$30.80 / 100만 토큰 (≈ ₩41,509) |
| 캐시 읽기 | US$0.44 / 100만 토큰 (≈ ₩590) | US$1.96 / 100만 토큰 (≈ ₩2,641) |
| 캐시 쓰기 | US$1.31 / 100만 토큰 (≈ ₩1,769) | - |
| 추론 | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) | - |
| 오디오 입력 | US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896) | - |
| 이미지 | US$0.000004 / 이미지 (≈ ₩0.0059) | - |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 65,536 | 131,072 |
| 입력 | text, image, file, audio, video | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 6. 17. | 2026. 9. 23. |
주요 차이점
- Google: Gemini 2.5 Pro의 입력 토큰 가격이 55% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime의 출력 토큰 가격이 12% 더 저렴합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Google: Gemini 2.5 Pro만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 2.5 Pro에서 US$0.02, Z.ai: GLM 5.3 Prime에서 US$0.03입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 2.5 Pro는 Google이 만든 텍스트 모델입니다. Z.ai: GLM 5.3 Prime은 Z.ai가 만든 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤의 채팅 모델로 제공되므로, 통합 관점에서는 모델 id만 다른 같은 종류의 객체입니다. Google은 2025-06-17에 Gemini 2.5 Pro를 출시했고, Z.ai는 2026-09-23에 GLM 5.3 Prime을 출시했습니다.
두 모델은 출력보다 입력에서 훨씬 더 많이 다릅니다. Gemini 2.5 Pro는 텍스트, 이미지, 파일, 오디오, 비디오를 입력으로 받고 텍스트를 반환합니다. GLM 5.3 Prime은 텍스트만 받고 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 차이가 결정적이라고 할 만큼 크지 않을 정도로 비슷하며, 양쪽 모두 대략 백만 토큰입니다. 구조화 출력도 또 하나의 뚜렷한 차이점입니다. Gemini 2.5 Pro는 구조화 출력을 지원하며, 파라미터 목록에 response_format과 structured_outputs가 있어 이를 반영합니다. 반면 GLM 5.3 Prime은 구조화 출력을 지원 파라미터로 나열하지 않습니다. 도구 사용은 둘 다 가능합니다. 둘 다 include_reasoning과 reasoning을 통해 추론 제어를 노출하며, GLM 5.3 Prime은 reasoning_effort로 한 걸음 더 나아갑니다. GLM 5.3 Prime은 또한 Gemini 2.5 Pro에는 없는 샘플링 및 검사 파라미터를 지원합니다: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs, top_logprobs. 가격에서는 Gemini 2.5 Pro가 입력에서 더 저렴한 쪽이고, GLM 5.3 Prime이 출력에서 더 저렴한 쪽이므로, 어느 쪽이 더 나은 거래인지는 워크로드의 프롬프트 토큰 대 완료 토큰 비율에 달려 있습니다.
둘 중 하나를 선택하는 개발자에게 결정은 보통 프롬프트에 무엇이 들어가는지로 귀결됩니다. 텍스트와 함께 스크린샷, PDF, 오디오 또는 비디오를 보내야 한다면, 그러한 입력을 받을 수 있는 쪽은 Gemini 2.5 Pro이며 GLM 5.3 Prime은 그럴 수 없습니다. 응답이 파싱 가능한 스키마를 따르기를 원한다면 Gemini 2.5 Pro가 구조화 출력을 지원하고 GLM 5.3 Prime은 지원하지 않으며, 이는 추출 및 분류 파이프라인에서 중요합니다. 작업이 평문 입력, 평문 출력이고 샘플링, 페널티, 중지 시퀀스, top_k 또는 토큰 수준 로그 확률에 대한 더 세밀한 제어를 원한다면 GLM 5.3 Prime이 그러한 손잡이를 제공합니다. 긴 출력도 출력이 더 저렴한 쪽인 GLM 5.3 Prime에 비용상 유리하고, 긴 입력은 Gemini 2.5 Pro에 유리합니다.
어느 모델이든 api14를 통해 호출하는 방식은 동일합니다. 둘 다 OpenAI 호환 API를 통해 접근하므로, 기존 OpenAI 클라이언트나 SDK를 api14 키와 함께 api14 기본 URL로 향하게 하면 되고, 둘 사이에서 바뀌는 것은 모델 id 문자열뿐입니다. Gemini 2.5 Pro는 model을 "google/gemini-2.5-pro"로, GLM 5.3 Prime은 "z-ai/glm-5.3-prime"으로 설정하세요. 메시지, 역할, 응답 형태는 그대로 유지되므로 전환은 한 줄 변경이며, 호출 지점을 다시 작성하지 않고도 같은 프롬프트에서 두 모델을 비교할 수 있습니다. 주의할 점은 파라미터입니다. structured_outputs를 사용하는 요청은 GLM 5.3 Prime으로 그대로 옮겨지지 않고, top_k나 logprobs를 사용하는 요청은 Gemini 2.5 Pro로 그대로 옮겨지지 않으므로, 그러한 설정은 모델별 분기 뒤에 두세요.
덜 뻔한 모델이 이기는 경우도 여전히 있습니다. 작업이 텍스트 전용이고 매우 긴 답변을 생성한다면 GLM 5.3 Prime이 비용상 더 나은 선택이며, 여러 번 실행하면서 어조, 반복 또는 창의성을 조정할 때 추가 샘플링 제어가 도움이 됩니다. 반대로 스키마에 유효한 JSON 출력이 필요한 텍스트 전용 작업은 여전히 Gemini 2.5 Pro로 가야 합니다. GLM 5.3 Prime은 구조화 출력을 지원하지 않기 때문입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-2.5-pro"에서 "z-ai/glm-5.3-prime"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-prime",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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