OpenAI: GPT-6 Sol Pro tegen Z.ai: GLM 5.3 Prime
Een vergelijking naast elkaar van OpenAI: GPT-6 Sol Pro (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) 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
| OpenAI: GPT-6 Sol Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | Z.ai |
| Invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | 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$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) | US$ 1,96 / 1M tekstdelen (≈ € 1,75) |
| Cache schrijven | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) | - |
| Webzoeken | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) | - |
| Contextvenster | 1.050.000 | 1.000.000 |
| Maximale output | 128.000 | 131.072 |
| Invoer | file, image, text | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 22 sep 2026 | 23 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: GPT-6 Sol Pro is 29% goedkoper op inputtokens.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime is 12% goedkoper op outputtokens.
- Alleen OpenAI: GPT-6 Sol Pro ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,02 met OpenAI: GPT-6 Sol Pro en US$ 0,03 met Z.ai: GLM 5.3 Prime.
In detail
OpenAI: GPT-6 Sol Pro is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 2026-09-22. Z.ai: GLM 5.3 Prime is een tekstmodel van Z.ai, uitgebracht op 2026-09-23. Beide staan vermeld op api14 onder de categorie tekst, en beide accepteren tekstinvoer en retourneren tekstuitvoer, dus op het niveau van de basisvorm zijn het hetzelfde soort product: een gehost model waarnaar je een prompt stuurt en dat gegenereerde tekst teruggeeft. De verschillen komen naar voren in wat elk model naast die tekst accepteert en in de parameters die elk model beschikbaar stelt.
De duidelijkste splitsing zit in de invoermodaliteiten. GPT-6 Sol Pro accepteert naast tekst ook bestanden en afbeeldingen, terwijl GLM 5.3 Prime alleen tekst accepteert. Als je pipeline een model een schermafbeelding, een gescande pagina, een grafiek of een documentbestand moet geven, kan slechts een van deze twee dat aan. De contextlengte ligt dicht genoeg bij elkaar dat die de beslissing niet zou moeten sturen: GPT-6 Sol Pro vermeldt 1.050.000 tokens en GLM 5.3 Prime vermeldt 1.000.000, wat ongeveer dezelfde werkruimte is voor lange documenten en lange gesprekken. Qua parameters is GPT-6 Sol Pro de enige van de twee met gestructureerde uitvoer, en het stelt ook max_completion_tokens en verbosity beschikbaar. GLM 5.3 Prime neigt de andere kant op, met sampling- en inspectiebesturingselementen die GPT-6 Sol Pro niet vermeldt: temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs en top_logprobs. Beide ondersteunen tools, tool choice, reasoning, reasoning effort, response format, seed en include_reasoning, dus geen van beide heeft een exclusieve claim op tool calling of reasoning.
Voor het kiezen tussen de twee begin je bij de invoer. Als de taak afbeeldingen of bestanden omvat, is GPT-6 Sol Pro degene die je moet aanroepen, en er is geen omweg aan de andere kant. Als je wilt dat de respons aan een schema voldoet, is GPT-6 Sol Pro opnieuw de natuurlijke keuze, omdat gestructureerde uitvoer wel voor dit model wordt vermeld en niet voor GLM 5.3 Prime. Als je het generatiegedrag wilt afstemmen, geeft GLM 5.3 Prime je de knoppen: temperature, top_p, top_k, penalties, stop sequences en log probabilities voor het inspecteren van vertrouwen op tokenniveau. Dat maakt het de betere match voor aanroepen in classificatiestijl waarbij je logprobs wilt lezen, voor sampling-experimenten, en voor workloads waarbij je de uitvoerstijl direct wilt vormgeven in plaats van via een schema. Qua prijs is GPT-6 Sol Pro de goedkopere kant voor invoer en GLM 5.3 Prime de goedkopere kant voor uitvoer, dus de goedkopere optie hangt af van je verhouding tussen invoer en uitvoer; controleer de live prijstabel op deze pagina voor de werkelijke cijfers.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande OpenAI-client op de api14 base URL, stuurt je sleutel mee, en stelt het model-veld in op de id die je wilt: "openai/gpt-6-sol-pro" of "z-ai/glm-5.3-prime". Al het andere in de request body behoudt de vorm die je al gebruikt. Schakelen tussen de twee is een wijziging van een regel in die model-id, dus je kunt een enkele workload naar beide routeren en resultaten vergelijken zonder je integratie te herschrijven. Houd er rekening mee dat parameters niet uitwisselbaar zijn tussen de twee: temperature of top_p naar GPT-6 Sol Pro sturen, of gestructureerde uitvoer naar GLM 5.3 Prime, wordt niet ondersteund door de vermelde parametersets, dus gate die velden op basis van welke model-id je aanroept.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "openai/gpt-6-sol-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