Google: Gemini 4 Argon 대 Z.ai: GLM 5.3 Prime
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 4 Argon(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))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 4 Argon | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Z.ai | |
| 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | 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$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) | US$1.96 / 100만 토큰 (≈ ₩2,641) |
| 캐시 쓰기 | US$0.66 / 100만 토큰 (≈ ₩884) | - |
| 추론 | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) | - |
| 오디오 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | - |
| 이미지 | US$0.000007 / 이미지 (≈ ₩0.00943) | - |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 943,718 | 131,072 |
| 입력 | audio, file, image, text, video | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 13. | 2026. 9. 23. |
주요 차이점
- Google: Gemini 4 Argon의 입력 토큰 가격이 29% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime의 출력 토큰 가격이 12% 더 저렴합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Google: Gemini 4 Argon만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 4 Argon에서 US$0.02, Z.ai: GLM 5.3 Prime에서 US$0.03입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 4 Argon은 Google의 텍스트 모델이고, Z.ai: GLM 5.3 Prime은 Z.ai의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 OpenAI 호환 엔드포인트로 제공되므로, 클라이언트 입장에서는 같은 인터페이스 뒤에 있는 두 개의 모델 id입니다. Gemini 4 Argon은 제공업체가 2026-10-13에 출시했고, GLM 5.3 Prime은 2026-09-23에 출시했습니다. 둘 다 단일한 좁은 작업을 위한 특화 모델이 아니라, 프롬프트를 받아 텍스트를 반환하는 범용 텍스트 생성기입니다.
가장 명확한 차이는 입력 모달리티입니다. Gemini 4 Argon은 audio, file, image, text, video를 입력으로 받는 반면, GLM 5.3 Prime은 text만 받습니다. 둘 다 text만 반환합니다. 컨텍스트 윈도는 차이가 계획에 반영할 만큼 크지 않을 정도로 비슷합니다. Gemini 4 Argon은 1048576 토큰, GLM 5.3 Prime은 1000000 토큰을 표기하므로, 긴 문서에 대해서는 대략 같은 용량으로 취급하십시오. 파라미터에서는 Gemini 4 Argon이 structured outputs를 지원하지만 GLM 5.3 Prime은 이를 표기하지 않으며, 반대로 GLM 5.3 Prime은 frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_k, top_logprobs를 노출하지만 Gemini 4 Argon은 그렇지 않습니다. 둘 다 tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, response_format, seed, stop, temperature, max_tokens, top_p를 지원합니다. 가격에서는 Gemini 4 Argon이 입력 쪽이 더 저렴하고 GLM 5.3 Prime이 출력 쪽이 더 저렴하므로, 어느 쪽이 더 나은 거래인지는 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 달려 있습니다.
실용적인 선택 기준은 다음과 같습니다. 입력이 스크린샷, PDF, 오디오 클립, 비디오처럼 일반 텍스트가 아닌 것이라면, Gemini 4 Argon이 둘 중 유일하게 이를 받을 수 있으므로 선택은 자동으로 정해집니다. 응답이 스키마를 따르도록 해야 한다면, Gemini 4 Argon의 structured outputs 지원이 더 안전한 경로입니다. 입력에 비해 출력 토큰을 많이 생성한다면, GLM 5.3 Prime의 더 저렴한 출력 쪽이 보통 더 중요하게 작용하며, 추가 샘플링 제어(top_k, penalties, logprobs)는 생성 튜닝의 여지를 더 줍니다. 스코어링이나 분류 스타일 작업을 위해 토큰 수준 로그 확률이 필요하다면, 이를 노출하는 쪽은 GLM 5.3 Prime입니다. 큰 문서를 사용하는 일반적인 텍스트 입력, 텍스트 출력 채팅이나 추출에는 둘 다 가능하며, 결정 요인은 아마도 토큰 구성이 가격표의 어느 쪽에 더 치우치는지일 것입니다.
두 모델 중 하나를 호출하는 것은 같은 작업입니다. OpenAI 호환 클라이언트를 api14의 base URL로 지정하고, api14 키와 함께 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 "google/gemini-4-argon" 또는 "z-ai/glm-5.3-prime"으로 설정하십시오. 각 모델이 지원하는 파라미터 범위 안에 머무른다면, 둘 사이를 전환하기 위해 요청 본문에서 달라져야 할 것은 없습니다. structured outputs에 의존한다면 model id를 Gemini 쪽으로 유지하고, logprobs나 top_k에 의존한다면 GLM 쪽으로 유지하십시오. 문자열 하나를 바꾸는 것만으로 동작하는 통합을 한쪽에서 다른 쪽으로 옮길 수 있습니다.
종이 위에서 더 약해 보이는 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 작업이 순수 텍스트이고 샘플링을 세밀하게 제어하고 싶다면, GLM 5.3 Prime의 top_k, frequency_penalty, presence_penalty는 Gemini 4 Argon이 제공하지 않는 조절 수단을 주며, logprobs와 top_logprobs는 샘플링된 토큰만이 아니라 분포를 들여다봐야 할 때 선택지가 되게 합니다. 반대로 이미지, 오디오, 파일, 비디오까지 별도 파이프라인 없이 읽을 수 있는 하나의 모델을 원한다면, Gemini 4 Argon이 그러한 입력을 포괄하고 GLM 5.3 Prime은 그럴 수 없으므로, 어떤 파라미터 튜닝으로도 그 격차는 메울 수 없습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-4-argon"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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