Qwen: Qwen3.6 27B 대 Z.ai: GLM 4.5V
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Qwen: Qwen3.6 27B(US$1.58 / 100만 토큰 (≈ ₩2,123))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: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Qwen | Z.ai |
| 입력 | US$1.58 / 100만 토큰 (≈ ₩2,123) | US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830) |
| 출력 | US$9.45 / 100만 토큰 (≈ ₩12,736) | US$6.30 / 100만 토큰 (≈ ₩8,490) |
| 캐시 읽기 | - | US$0.39 / 100만 토큰 (≈ ₩519) |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 65,536 |
| 최대 출력 | 65,536 | 16,384 |
| 입력 | text, image, video | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 4. 27. | 2025. 8. 11. |
주요 차이점
- Qwen: Qwen3.6 27B의 입력 토큰 가격이 25% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 4.5V의 출력 토큰 가격이 33% 더 저렴합니다.
- Qwen: Qwen3.6 27B는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Qwen: Qwen3.6 27B만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Qwen: Qwen3.6 27B에서 US$0.00630, Z.ai: GLM 4.5V에서 US$0.00525입니다.
자세히 보기
Qwen: Qwen3.6 27B는 Qwen의 텍스트 모델로, 2026-04-27에 출시되었습니다. Z.ai: GLM 4.5V는 Z.ai의 텍스트 모델로, 2025-08-11에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 출력을 내는 채팅 모델로 제공되므로, 두 모델 중 선택은 컨텍스트 크기, 무엇을 입력할 수 있는지, 그리고 어떤 샘플링 및 출력 제어가 필요한지에 따라 달라집니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트 길이입니다. Qwen3.6 27B는 최대 262144 토큰을 허용하는 반면 GLM 4.5V는 최대 65536 토큰을 허용하므로, Qwen은 긴 문서, 대규모 코드베이스 또는 확장된 대화 기록을 위한 여유를 약 네 배 제공합니다. 입력에서 Qwen3.6 27B는 텍스트, 이미지, 동영상을 받는 반면 GLM 4.5V는 텍스트와 이미지만 받으므로, 여기서 동영상 입력은 Qwen에만 있는 기능입니다. 둘 다 텍스트만 출력합니다. Qwen3.6 27B는 또한 더 넓은 파라미터 표면을 노출합니다. structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p를 지원하며, 이 중 어느 것도 GLM 4.5V에는 없습니다. 두 모델 모두 reasoning과 include_reasoning을 지원하므로 그 부분에서는 어느 쪽도 우위가 없습니다. 가격에서는 Qwen3.6 27B가 입력에서 더 저렴하고, GLM 4.5V는 출력에서 더 저렴하므로, 더 나은 가성비는 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 달려 있습니다.
실무에서는 작업에 매우 긴 입력, 텍스트와 함께 동영상이 포함되거나, structured outputs, logprobs, 또는 logit_bias와 min_p를 통한 토큰 선택의 세밀한 제어가 필요할 때 Qwen3.6 27B를 선택하세요. 장문 컨텍스트 검색, 전체 저장소 검토, 모델 출력을 프로그래밍 방식으로 파싱하는 파이프라인에 잘 맞습니다. GLM 4.5V는 입력이 컨텍스트 윈도에 넉넉히 들어가고, 텍스트와 이미지만 필요하며, 워크로드가 많은 출력 토큰을 생성할 때 합리적인 선택입니다. 출력 가격이 둘 중 더 낮기 때문입니다. 여전히 tools, tool_choice, response_format, reasoning 및 일반적인 샘플링 파라미터를 지원하므로, 일반적인 도구 호출과 JSON 형태 응답은 계속 사용할 수 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환이기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, chat completions 엔드포인트로 요청을 보내며, model 필드를 "qwen/qwen3.6-27b" 또는 "z-ai/glm-4.5v"로 설정합니다. 요청 본문의 나머지 모든 것, messages, temperature, max_tokens, tools는 OpenAI용으로 작성하듯 그대로 두면 됩니다. 두 모델 간 전환은 model id를 한 줄만 바꾸면 되므로, 통합을 다시 작성하지 않고도 서로 다른 요청을 서로 다른 모델로 라우팅할 수 있습니다.
서류상으로 더 약해 보이는 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 작업이 이미지와 텍스트만이고, 65536 토큰 안에 들어가며, 긴 답변을 생성한다면 GLM 4.5V가 더 경제적인 선택일 수 있습니다. 출력 가격이 더 낮기 때문입니다. 반대로 동영상 입력, 매우 큰 컨텍스트 윈도, 또는 structured outputs와 logprobs가 필요하다면 Qwen3.6 27B를 사용해야 합니다. 이러한 기능들은 GLM 4.5V에서 사용할 수 없기 때문입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "qwen/qwen3.6-27b"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);
더 많은 비교
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha 대 Tencent: Hy4