Google: Gemini 2.5 Pro tegen Z.ai: GLM 5.3 Prime
Een vergelijking naast elkaar van Google: Gemini 2.5 Pro (US$ 4,38 / 1M tekstdelen (≈ € 3,90)) en Z.ai: GLM 5.3 Prime (US$ 9,80 / 1M tekstdelen (≈ € 8,73)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Z.ai | |
| Invoer | US$ 4,38 / 1M tekstdelen (≈ € 3,90) | US$ 9,80 / 1M tekstdelen (≈ € 8,73) |
| Uitvoer | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) | US$ 30,80 / 1M tekstdelen (≈ € 27,43) |
| Cache lezen | US$ 0,44 / 1M tekstdelen (≈ € 0,39) | US$ 1,96 / 1M tekstdelen (≈ € 1,75) |
| Cache schrijven | US$ 1,31 / 1M tekstdelen (≈ € 1,17) | - |
| Redeneren | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) | - |
| Audio-invoer | US$ 4,38 / 1M tekstdelen (≈ € 3,90) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000004 / afbeelding (≈ € 0,0000039) | - |
| Webzoeken | US$ 49,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 43,63) | - |
| Contextvenster | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Maximale output | 65.536 | 131.072 |
| Invoer | text, image, file, audio, video | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 17 jun 2025 | 23 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Google: Gemini 2.5 Pro is 55% goedkoper op inputtokens.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime is 12% goedkoper op outputtokens.
- Alleen Google: Gemini 2.5 Pro ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,02 met Google: Gemini 2.5 Pro en US$ 0,03 met Z.ai: GLM 5.3 Prime.
In detail
Google: Gemini 2.5 Pro is een tekstmodel gemaakt door Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime is een tekstmodel gemaakt door Z.ai. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen achter een OpenAI compatibel endpoint, dus vanuit integratieoogpunt zijn het hetzelfde soort object met een andere model id. Google bracht Gemini 2.5 Pro uit op 2025-06-17, terwijl Z.ai GLM 5.3 Prime uitbracht op 2026-09-23.
De twee verschillen veel meer op input dan op output. Gemini 2.5 Pro accepteert tekst, afbeelding, bestand, audio en video als input en retourneert tekst. GLM 5.3 Prime accepteert alleen tekst en retourneert tekst. Hun contextvensters liggen dicht genoeg bij elkaar dat het verschil niet de moeite waard is om op te beslissen, ongeveer een miljoen tokens aan elke kant. Gestructureerde output is de andere duidelijke splitsing: Gemini 2.5 Pro ondersteunt gestructureerde outputs, en de parameterlijst weerspiegelt dat met response_format en structured_outputs, terwijl GLM 5.3 Prime gestructureerde outputs niet vermeldt als een ondersteunde parameter. Toolgebruik is op beide beschikbaar. Beide bieden reasoning-besturing via include_reasoning en reasoning, en GLM 5.3 Prime gaat verder met reasoning_effort. GLM 5.3 Prime ondersteunt ook sampling- en inspectieparameters die Gemini 2.5 Pro niet heeft: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs en top_logprobs. Qua prijs is Gemini 2.5 Pro de goedkopere kant voor input, GLM 5.3 Prime is de goedkopere kant voor output, dus de betere deal hangt af van de verhouding tussen prompttokens en completiontokens in je workload.
Voor een ontwikkelaar die tussen hen kiest, komt de beslissing meestal neer op wat er in de prompt gaat. Als je screenshots, PDF's, audio of video naast de tekst moet sturen, is Gemini 2.5 Pro degene die die inputs kan verwerken; GLM 5.3 Prime kan dat niet. Als je wilt dat het antwoord voldoet aan een schema dat je kunt parsen, ondersteunt Gemini 2.5 Pro gestructureerde outputs en GLM 5.3 Prime niet, wat belangrijk is voor extractie- en classificatiepijplijnen. Als je werk platte tekst in, platte tekst uit is, en je wilt fijnere controle over sampling, penalties, stopsequenties, top_k of log probabilities op tokenniveau, dan geeft GLM 5.3 Prime je die knoppen. Lange outputs begunstigen ook GLM 5.3 Prime qua kosten, aangezien output de goedkopere kant is, terwijl lange inputs Gemini 2.5 Pro begunstigen.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt hetzelfde. Beide zijn bereikbaar via de OpenAI compatibele API, dus je richt je bestaande OpenAI client of SDK op de api14 base URL met je api14 key, en het enige dat tussen de twee verandert is de model id string. Stel model in op "google/gemini-2.5-pro" voor Gemini 2.5 Pro en op "z-ai/glm-5.3-prime" voor GLM 5.3 Prime. Berichten, rollen en de vorm van het antwoord blijven hetzelfde, dus een wissel is een wijziging van een regel en je kunt ze vergelijken op dezelfde prompts zonder je call site te herschrijven. De kanttekening zijn parameters: een verzoek dat structured_outputs gebruikt, gaat niet over naar GLM 5.3 Prime, en een verzoek dat top_k of logprobs gebruikt, gaat niet over naar Gemini 2.5 Pro, dus houd die instellingen achter een vertakking per model.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-2.5-pro" naar "z-ai/glm-5.3-prime", 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-prime",
"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