OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini 대 Z.ai: GLM 4.5V
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini(US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179))와(과) Z.ai: GLM 4.5V(US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | Z.ai |
| 입력 | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179) | US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830) |
| 출력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$6.30 / 100만 토큰 (≈ ₩8,490) |
| 캐시 읽기 | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) | US$0.39 / 100만 토큰 (≈ ₩519) |
| 웹 검색 | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 400,000 | 65,536 |
| 최대 출력 | 128,000 | 16,384 |
| 입력 | image, text | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 11. 13. | 2025. 8. 11. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini의 입력 토큰 가격이 58% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 4.5V의 출력 토큰 가격이 10% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini는(은) 6.1배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini에서 US$0.00438, Z.ai: GLM 4.5V에서 US$0.00525입니다.
자세히 보기
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini는 OpenAI가 만들었으며 Codex 제품군의 소형 모델로 자리매김하고 있고, 2025-11-13에 출시되었습니다. Z.ai: GLM 4.5V는 Z.ai가 만들었으며 더 이른 2025-08-11에 출시되었습니다. 둘 다 텍스트 출력 모델이므로, 무엇을 보내든 텍스트로 돌아오고, 둘 다 텍스트와 함께 이미지를 입력으로 받습니다. 실질적인 차이는 누가 유지 관리하는지와 어떤 API 표면을 선호하는지에서 시작됩니다. 여기서는 둘 다 같은 게이트웨이를 통해 접근할 수 있기 때문입니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트입니다. GPT-5.1-Codex-Mini는 400000 토큰 컨텍스트 윈도를 제공하는 반면, GLM 4.5V는 65536 토큰을 제공하므로, OpenAI 모델은 단일 호출에서 훨씬 더 많은 자료를 담을 수 있습니다. 둘 다 이미지와 텍스트 입력을 받고 둘 다 텍스트를 반환하므로, 멀티모달성은 둘 사이의 차별점이 아닙니다. 매개변수 측면에서, GPT-5.1-Codex-Mini는 reasoning_effort, verbosity, include_reasoning, structured_outputs, max_completion_tokens 같은 추론 제어를 노출하는 반면, GLM 4.5V는 temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty 같은 샘플링 제어를 노출합니다. 구조화된 출력은 GPT-5.1-Codex-Mini에만 나열되어 있으므로, 스키마 제약 응답이 필요하다면 그쪽을 사용해야 합니다. 도구 호출은 둘 다에 나타나므로 어느 쪽도 그 부분에서 독점적 이점이 없고, 나열된 내용을 기준으로 보면 추론 지원은 의미 있는 차별점이 아닙니다.
일상적인 선택에서는 작업에 큰 입력, 긴 파일, 큰 diff 또는 여러 문서 컨텍스트가 포함될 때, 그리고 구조화된 출력이나 세밀한 추론 노력 제어를 원할 때 GPT-5.1-Codex-Mini를 선택하십시오. 작업이 더 작은 컨텍스트 안에 편안히 들어가고 샘플링 동작을 직접 제어하고 싶을 때, 예를 들어 창의적 또는 문체적 변화를 위해 temperature, top_p 또는 페널티를 조정하고 싶을 때 GLM 4.5V를 선택하십시오. 비용도 중요합니다. GPT-5.1-Codex-Mini는 입력에서 더 저렴한 쪽이고, GLM 4.5V는 출력에서 더 저렴한 쪽이므로, 긴 프롬프트가 지배적인 워크로드는 한쪽으로 기울고 긴 생성이 지배적인 워크로드는 다른 쪽으로 기울습니다. 확정하기 전에 실제 숫자는 실시간 가격표를 확인하십시오.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 게이트웨이로 향하게 하고, chat completions 요청을 보내고, 모델 id만 바꾸면 됩니다. OpenAI 모델에는 "openai/gpt-5.1-codex-mini"를 사용하고 Z.ai 모델에는 "z-ai/glm-4.5v"를 사용하십시오. messages 배열, 이미지 부분, 도구 정의, 응답 처리는 동일하게 유지되므로, 전환은 한 줄 변경이며 통합 코드를 다시 작성하지 않고도 자체 워크로드에서 동작을 비교할 수 있습니다.
다른 모델이 더 나은 경우도 여전히 있습니다. 프롬프트는 짧고 출력은 길다면, GLM 4.5V가 더 저렴한 출력 쪽이고 그 샘플링 매개변수는 생성 스타일에 대한 더 직접적인 제어를 제공합니다. 매우 큰 컨텍스트, 구조화된 출력 또는 추론 노력 설정이 필요하다면, GPT-5.1-Codex-Mini가 더 적합합니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/gpt-5.1-codex-mini"에서 "z-ai/glm-4.5v"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-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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