OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini tegen Z.ai: GLM 4.5V
Een vergelijking naast elkaar van OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini (US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78)) en Z.ai: GLM 4.5V (US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | Z.ai |
| Invoer | US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78) | US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87) |
| Uitvoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | US$ 6,30 / 1M tekstdelen (≈ € 5,61) |
| Cache lezen | US$ 0,11 / 1M tekstdelen (≈ € 0,09) | US$ 0,39 / 1M tekstdelen (≈ € 0,34) |
| Webzoeken | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) | - |
| Contextvenster | 400.000 | 65.536 |
| Maximale output | 128.000 | 16.384 |
| Invoer | image, text | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 13 nov 2025 | 11 aug 2025 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini is 58% goedkoper op inputtokens.
- Z.ai: GLM 4.5V is 10% goedkoper op outputtokens.
- OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini leest 6.1× meer context (400.000 tokens).
- Alleen OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00438 met OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini en US$ 0,00525 met Z.ai: GLM 4.5V.
In detail
OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini is gemaakt door OpenAI en is gepositioneerd als een compact lid van de Codex-familie, uitgebracht op 2025-11-13. Z.ai: GLM 4.5V is gemaakt door Z.ai en werd eerder uitgebracht, op 2025-08-11. Beide zijn tekstuitvoermodellen, dus wat je ze ook stuurt, komt terug als tekst, en beide accepteren afbeeldingen naast tekst als invoer. Het praktische verschil begint bij wie ze onderhoudt en welke API-interface je verkiest, aangezien beide hier via dezelfde gateway bereikbaar zijn.
De duidelijkste splitsing is context. GPT-5.1-Codex-Mini biedt een contextvenster van 400000 tokens, terwijl GLM 4.5V 65536 tokens biedt, dus het OpenAI-model kan veel meer materiaal in een enkele aanroep bevatten. Beide nemen beeld- en tekstinvoer en beide retourneren tekst, dus multimodaliteit is geen onderscheidende factor tussen hen. Qua parameters biedt GPT-5.1-Codex-Mini reasoning-besturingen zoals reasoning_effort, verbosity, include_reasoning, structured_outputs en max_completion_tokens, terwijl GLM 4.5V sampling-besturingen biedt zoals temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty en repetition_penalty. Gestructureerde uitvoer wordt alleen vermeld voor GPT-5.1-Codex-Mini, dus als je schema-beperkte antwoorden nodig hebt, is dat de kant om te gebruiken. Tool calling verschijnt bij beide, dus geen van beide heeft daar een exclusief voordeel, en reasoning-ondersteuning is geen betekenisvolle onderscheidende factor op basis van wat er vermeld staat.
Voor dagelijkse selectie grijp je naar GPT-5.1-Codex-Mini wanneer de taak grote invoer, lange bestanden, grote diffs of multi-documentcontext betreft, en wanneer je gestructureerde uitvoer of fijnmazige controle over reasoning effort wilt. Grijp naar GLM 4.5V wanneer de taak comfortabel binnen een kleinere context past en je directe controle over sampling-gedrag wilt, bijvoorbeeld het afstemmen van temperature, top_p of penalties voor creatieve of stilistische variatie. Kosten zijn ook belangrijk: GPT-5.1-Codex-Mini is de goedkopere kant voor invoer, terwijl GLM 4.5V de goedkopere kant is voor uitvoer, dus workloads die worden gedomineerd door lange prompts neigen de ene kant op en workloads die worden gedomineerd door lange generaties neigen de andere kant op. Controleer de live prijstabel voor de werkelijke cijfers voordat je je vastlegt.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de gateway, stuurt een chat completions-verzoek en wijzigt alleen de model-id. Gebruik "openai/gpt-5.1-codex-mini" voor het OpenAI-model en "z-ai/glm-4.5v" voor het Z.ai-model. Je messages-array, afbeeldingsonderdelen, tool-definities en response-afhandeling blijven identiek, dus wisselen is een wijziging van één regel en je kunt gedrag op je eigen workload vergelijken zonder integratiecode te herschrijven.
Er zijn nog steeds gevallen waarin het andere model wint. Als je prompts kort zijn en je uitvoer lang is, is GLM 4.5V de goedkopere uitvoerkant en geven de sampling-parameters je meer directe controle over de generatiestijl. Als je een zeer grote context, gestructureerde uitvoer of reasoning effort-instellingen nodig hebt, is GPT-5.1-Codex-Mini de betere keuze.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "openai/gpt-5.1-codex-mini" naar "z-ai/glm-4.5v", 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-4.5v",
"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