Cohere: Command A+ tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX
Een vergelijking naast elkaar van Cohere: Command A+ (US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)) en Z.ai: GLM 5.3 FlashX (US$ 1,30 / 1M tekstdelen (≈ € 1,15)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Cohere: Command A+ | Z.ai: GLM 5.3 FlashX | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Cohere | Z.ai |
| Invoer | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) | US$ 1,30 / 1M tekstdelen (≈ € 1,15) |
| Uitvoer | US$ 5,25 / 1M tekstdelen (≈ € 4,68) | US$ 4,38 / 1M tekstdelen (≈ € 3,90) |
| Cache lezen | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 0,26 / 1M tekstdelen (≈ € 0,23) |
| Contextvenster | 192.000 | 1.048.576 |
| Maximale output | 64.000 | 131.072 |
| Invoer | text, image | text, image, video |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 22 sep 2026 | 18 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Cohere: Command A+ is 19% goedkoper op inputtokens.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX is 17% goedkoper op outputtokens.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX leest 5.5× meer context (1.048.576 tokens).
- Alleen Cohere: Command A+ ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00367 met Cohere: Command A+ en US$ 0,00348 met Z.ai: GLM 5.3 FlashX.
In detail
Cohere: Command A+ is een tekstgeneratiemodel van Cohere, uitgebracht op 22 september 2026. Z.ai: GLM 5.3 FlashX is een tekstgeneratiemodel van Z.ai, uitgebracht op 18 september 2026. Beide worden op api14 aangeboden als modellen in de categorie tekst, en beide accepteren niet tekstuele invoer naast tekst en retourneren tekstuitvoer, dus de keuze tussen hen komt neer op contextgrootte, modaliteitsdekking en het parameteroppervlak dat elk model biedt.
De duidelijkste scheiding is contextlengte. GLM 5.3 FlashX biedt een contextvenster van 1.048.576 tokens, terwijl Command A+ 192.000 tokens biedt, dus GLM 5.3 FlashX is met een ruime marge de optie met de grotere context. Qua invoermodaliteiten accepteert Command A+ tekst en afbeeldingen, terwijl GLM 5.3 FlashX tekst, afbeeldingen en video accepteert, waardoor het de bredere optie is als uw pipeline videoframes of clips bevat. Beide geven alleen tekst uit. Qua parameters ondersteunt Command A+ gestructureerde uitvoer, wat GLM 5.3 FlashX niet vermeldt, en Command A+ biedt ook frequency_penalty, presence_penalty, seed en stop, wat GLM 5.3 FlashX niet doet. GLM 5.3 FlashX vermeldt op zijn beurt reasoning_effort en tool_choice, wat Command A+ niet doet. Beide ondersteunen tools, reasoning, include_reasoning, response_format, temperature, top_k, top_p en max_tokens, dus tool calling en reasoning zijn aan beide kanten beschikbaar.
Voor praktische selectie grijpt u naar GLM 5.3 FlashX wanneer de taak zeer grote invoer betreft, zoals volledige repositories, lange documentsets of uitgebreide gespreksgeschiedenissen, of wanneer u video als invoer moet doorgeven. De parameter reasoning_effort geeft u ook een directe knop voor hoeveel redeneerwerk het model doet. Grijp naar Command A+ wanneer u gestructureerde uitvoer nodig hebt, want dat is de enige capaciteit die het vermeldt en GLM 5.3 FlashX niet, of wanneer u fijnere controle over sampling wilt via frequency_penalty, presence_penalty, seed en stop. Als uw invoer comfortabel binnen 192.000 tokens past en alleen tekst of afbeeldingen betreft, kunnen beide modellen hetzelfde verzoek bedienen, en de beslissing hangt dan af van of gestructureerde uitvoer of de extra sampling-besturing voor u belangrijk is.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. U richt uw client op de basis-URL van api14, stuurt uw verzoek naar het chat completions-endpoint en stelt het veld model in op de id die u wilt. Om het model van Cohere te gebruiken, stelt u de model-id in op cohere/command-a-plus. Om het model van Z.ai te gebruiken, stelt u de model-id in op z-ai/glm-5.3-flashx. Al het andere in de request body, uw messages, tools, response_format en sampling-parameters, blijft zoals het is, afhankelijk van de parameters die elk model ondersteunt. Schakelen tussen de twee is een wijziging van één regel in de model-id, dus u kunt verschillende workloads naar verschillende modellen routeren zonder uw integratie te herschrijven.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "cohere/command-a-plus" naar "z-ai/glm-5.3-flashx", prompts, streaming en tools blijven werken.
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-flashx",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4