Qwen: Qwen3.5-27B 대 Z.ai: GLM 4.5V
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Qwen: Qwen3.5-27B(US$0.91 / 100만 토큰 (≈ ₩1,226))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
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Qwen | Z.ai |
| 입력 | US$0.91 / 100만 토큰 (≈ ₩1,226) | US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830) |
| 출력 | US$9.10 / 100만 토큰 (≈ ₩12,264) | US$6.30 / 100만 토큰 (≈ ₩8,490) |
| 캐시 읽기 | - | US$0.39 / 100만 토큰 (≈ ₩519) |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 65,536 |
| 최대 출력 | 81,920 | 16,384 |
| 입력 | text, image, video | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 2. 25. | 2025. 8. 11. |
주요 차이점
- Qwen: Qwen3.5-27B의 입력 토큰 가격이 57% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 4.5V의 출력 토큰 가격이 31% 더 저렴합니다.
- Qwen: Qwen3.5-27B는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Qwen: Qwen3.5-27B만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Qwen: Qwen3.5-27B에서 US$0.00546, Z.ai: GLM 4.5V에서 US$0.00525입니다.
자세히 보기
Qwen: Qwen3.5-27B는 Qwen이 만들었고 모델 id는 qwen/qwen3.5-27b입니다. Z.ai: GLM 4.5V는 Z.ai가 만들었고 모델 id는 z-ai/glm-4.5v입니다. 둘 다 텍스트 카테고리에 등록되어 있고, 둘 다 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 반환하므로, 기본 형태 수준에서는 같은 종류의 모델입니다. 차이는 얼마나 많이 받아들이는지와 어떻게 튜닝되었는지에서 드러납니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트 길이입니다. Qwen3.5-27B는 262144 토큰을 제공하는 반면 GLM 4.5V는 65536을 제공하므로, Qwen은 잘라내거나 청크로 나누기 전에 약 네 배의 여유를 줍니다. Qwen은 또한 텍스트와 이미지와 함께 비디오를 입력 모달리티로 받아들이는 반면, GLM 4.5V는 텍스트와 이미지만 받아들입니다. 파라미터에서는 Qwen이 구조화된 출력과 logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs, structured_outputs를 포함한 더 넓은 집합을 지원하지만, GLM 4.5V는 그것들을 나열하지 않습니다. 둘 다 tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning을 지원하므로, 도구 호출과 추론은 여기서 차별점이 아닙니다. 가격에서는 Qwen이 입력에서 더 저렴한 쪽이고 GLM 4.5V가 출력에서 더 저렴한 쪽이므로, 비용 그림은 입력 대 출력 비율에 달려 있습니다.
실용적인 선택을 위해서는, 프롬프트가 길 때, 비디오를 전달해야 할 때, 또는 구조화된 출력, logprobs, 더 세밀한 샘플링 제어를 원할 때 Qwen3.5-27B를 선택하세요. 긴 문서, 여러 시간 분량의 전사, 엄격한 응답 스키마가 필요한 파이프라인 모두에 잘 맞습니다. 입력이 짧거나 중간 정도일 때, 텍스트와 이미지만 다룰 때, 출력량이 청구서를 지배할 때 GLM 4.5V를 선택하세요. 출력에서 더 저렴한 쪽이기 때문입니다. 워크로드가 대부분 짧은 프롬프트와 긴 생성이라면, GLM 4.5V의 컨텍스트 윈도우가 더 작더라도 더 경제적인 선택이 될 수 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 키를 보내고, 다른 곳에서 이미 사용하는 chat completions 형태를 사용하세요. 둘 사이의 유일한 변경은 모델 id입니다. qwen/qwen3.5-27b 또는 z-ai/glm-4.5v로 설정하세요. 요청 본문의 나머지는 그대로 유지되며, 하나의 코드 경로를 유지하고 요청별 또는 환경별로 id를 전환할 수 있습니다. 가정을 하드코딩하기보다는 현재 요율을 위해 이 페이지의 실시간 가격 표를 확인하세요.
더 작은 컨텍스트 모델이 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 작업이 긴 답변이 있는 짧은 이미지 및 텍스트 질문이라면, GLM 4.5V의 더 저렴한 출력 쪽이 Qwen의 더 큰 윈도우보다 더 중요하며, 어차피 추가 컨텍스트를 사용하지 않을 것입니다. 마찬가지로 구조화된 출력, logprobs, 비디오가 필요 없다면, Qwen의 추가 파라미터는 아무것도 사주지 않으며, 더 단순한 선택으로 충분합니다. 더 긴 기능 목록이 아니라 트래픽의 형태에 모델을 맞추세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "qwen/qwen3.5-27b"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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