Writer: Palmyra X5 대 Z.ai: GLM 5.1
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Writer: Palmyra X5(US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830))와(과) Z.ai: GLM 5.1(US$4.90 / 100만 토큰 (≈ ₩6,604))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Writer: Palmyra X5 | Z.ai: GLM 5.1 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Writer | Z.ai |
| 입력 | US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830) | US$4.90 / 100만 토큰 (≈ ₩6,604) |
| 출력 | US$21.00 / 100만 토큰 (≈ ₩28,302) | US$15.40 / 100만 토큰 (≈ ₩20,755) |
| 캐시 읽기 | - | US$0.91 / 100만 토큰 (≈ ₩1,226) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,040,000 | 204,800 |
| 최대 출력 | 8,192 | 131,072 |
| 입력 | text | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 1. 21. | 2026. 4. 7. |
주요 차이점
- Writer: Palmyra X5의 입력 토큰 가격이 57% 더 저렴합니다.
- Z.ai: GLM 5.1의 출력 토큰 가격이 27% 더 저렴합니다.
- Writer: Palmyra X5는(은) 5.1배 더 긴 컨텍스트(1,040,000 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Z.ai: GLM 5.1만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Z.ai: GLM 5.1만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) Z.ai: GLM 5.1만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Writer: Palmyra X5에서 US$0.01, Z.ai: GLM 5.1에서 US$0.01입니다.
자세히 보기
Writer: Palmyra X5는 Writer가 만들었고, Z.ai: GLM 5.1은 Z.ai가 만들었습니다. 둘 다 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환한다는 의미에서 텍스트 모델이며, 둘 다 api14를 통해 기존 OpenAI 호환 클라이언트에 바로 넣을 수 있는 채팅 모델로 제공됩니다. Palmyra X5는 제공업체가 2026년 1월 21일에 출시했고, GLM 5.1은 그보다 늦은 2026년 4월 7일에 등장했습니다. 표면적인 유사점은 그게 전부이고, 그 너머로 둘은 상당히 다른 작업을 위해 만들어졌습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. Palmyra X5는 1,040,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지며, 이는 GLM 5.1이 받아들이는 204,800 토큰의 약 다섯 배입니다. 프롬프트가 대규모 코드베이스, 긴 계약서 묶음, 여러 전사 기록 더미, 또는 대량의 검색된 문서라면, 청킹 없이 이를 담아낼 쪽은 Palmyra X5입니다. GLM 5.1은 그 부분에서 뒤처지지만 제어력에서 앞섭니다. 둘 중 tools와 tool_choice, structured_outputs와 response_format, reasoning과 include_reasoning을 노출하는 쪽은 GLM 5.1뿐입니다. 또한 전체적으로 훨씬 넓은 파라미터 집합을 받아들이며, frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, seed, stop을 포함하는 반면, Palmyra X5는 더 작은 집합(max_tokens, stop, temperature, top_k, top_p)을 지원합니다. 가격에서는 입력 토큰이 Palmyra X5에서 더 저렴하고 출력 토큰이 GLM 5.1에서 더 저렴하므로, 더 저렴한 모델은 워크로드가 프롬프트 중심인지 생성 중심인지에 달려 있습니다.
실용적인 선택을 위해서는, 작업이 읽기 위주일 때 Palmyra X5를 선택하세요. 긴 문서 요약, 대규모 코퍼스에 대한 질의응답, 전체 저장소 리뷰, 또는 그렇지 않으면 청킹하고 이어 붙여야 했을 모든 파이프라인이 그렇습니다. 파라미터 집합은 작지만 단순한 샘플링 제어에는 충분합니다. 작업이 실행 위주일 때 GLM 5.1을 선택하세요. 함수 호출, 도구가 필요한 에이전트, JSON 또는 스키마 제약 출력, logprobs를 사용한 분류, 또는 추론 패스와 재현성을 위한 seed 같은 세밀한 샘플링 노브를 원하는 모든 경우가 그렇습니다. 워크로드가 주로 출력 토큰(긴 생성, 많은 완성)이라면 GLM 5.1이 더 저렴한 쪽이기도 하고, 주로 입력 토큰(큰 프롬프트, 짧은 답변)이라면 Palmyra X5가 그렇습니다.
둘 중 하나를 api14를 통해 호출하는 것은 동일한 코드 경로입니다. 둘 다 OpenAI 호환이므로 기존 클라이언트, base URL, 요청 형태를 그대로 유지하고 모델 id 문자열만 바꾸면 됩니다. Writer의 모델에는 "writer/palmyra-x5", Z.ai의 모델에는 "z-ai/glm-5.1"입니다. 나머지(messages, temperature, max_tokens, streaming)는 그대로 둡니다. 한 가지 주의점은 파라미터입니다. tools, response_format, reasoning 또는 seed를 보낸다면 그것들은 GLM 5.1에 속하며 Palmyra X5는 이를 반영하지 않으므로, 무조건 보내지 말고 모델 id에 따라 조건부로 보내야 합니다.
"잘못된" 모델이 오히려 올바른 선택인 경우도 여전히 있습니다. 백만 토큰 프롬프트가 필요하면서 동시에 도구나 구조화 출력도 원한다면, 이 조합에서는 둘 다 가질 수 없으며 어느 제약이 더 강한지 결정해야 합니다. Palmyra X5를 유지하고 도구 호출을 자체 코드에서 처리하거나, GLM 5.1을 유지하고 검색하거나 요약해서 그 윈도우에 맞추는 것입니다. 마찬가지로 seed를 통한 재현 가능한 샘플링이나 평가를 위한 토큰 수준 logprobs가 필요하다면, 컨텍스트 크기와 무관하게 여기서는 GLM 5.1이 유일한 선택입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "writer/palmyra-x5"에서 "z-ai/glm-5.1"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-5.1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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