Perceptron: Perceptron Mk1 tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX
Een vergelijking naast elkaar van Perceptron: Perceptron Mk1 (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) 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
| Perceptron: Perceptron Mk1 | Z.ai: GLM 5.3 FlashX | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Perceptron | Z.ai |
| Invoer | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | 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$ 0,26 / 1M tekstdelen (≈ € 0,23) |
| Contextvenster | 32.768 | 1.048.576 |
| Maximale output | 8.192 | 131.072 |
| Invoer | text, image, video | text, image, video |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 12 mei 2026 | 18 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Perceptron: Perceptron Mk1 is 59% goedkoper op inputtokens.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX is 17% goedkoper op outputtokens.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX leest 32.0× meer context (1.048.576 tokens).
- Alleen Z.ai: GLM 5.3 FlashX ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen Perceptron: Perceptron Mk1 ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00315 met Perceptron: Perceptron Mk1 en US$ 0,00348 met Z.ai: GLM 5.3 FlashX.
In detail
Perceptron: Perceptron Mk1 is een tekstmodel van Perceptron, uitgebracht op 12 mei 2026. Z.ai: GLM 5.3 FlashX is een tekstmodel van Z.ai, uitgebracht op 18 september 2026. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen, en beide accepteren tekst, afbeelding en video als invoer terwijl ze alleen tekst als uitvoer produceren. Geen van beide is een embedding- of beeldgeneratiemodel, dus je kiest tussen twee algemene tekstgeneratoren met visuele invoer.
De duidelijkste scheiding is de contextlengte. GLM 5.3 FlashX heeft een contextvenster van 1.048.576 tokens, wat veel groter is dan de 32.768 tokens die Perceptron Mk1 biedt. Als je prompt lange documenten, grote codebases, uitgebreide transcripties of veel afbeeldingen en videoframes in één verzoek bevat, is GLM 5.3 FlashX de enige van de twee die dit zonder opsplitsen aankan. Qua tooling is GLM 5.3 FlashX de enige die tools en tool_choice ondersteunt, dus functieaanroepen en agent-lussen horen bij dit model. Perceptron Mk1 is de enige die structured_outputs ondersteunt, wat belangrijk is wanneer je het antwoord aan een schema wilt binden. Beide bieden reasoning en include_reasoning, dus reasoning-ondersteuning is hier geen onderscheidend punt. Perceptron Mk1 accepteert ook frequency_penalty en presence_penalty, die GLM 5.3 FlashX niet vermeldt, terwijl GLM 5.3 FlashX reasoning_effort en response_format toevoegt.
Voor dagelijks werk kies je Perceptron Mk1 wanneer je schema-gebonden uitvoer wilt, wanneer je herhaling afstemt met frequency- of presence-penalties, of wanneer je invoer ruim binnen 32k tokens past en je de goedkopere invoerkant wilt. Kies GLM 5.3 FlashX wanneer de taak toolaanroepen omvat, wanneer je zeer grote contexten in één verzoek moet doorgeven, of wanneer uitvoervolume je rekening domineert, aangezien dit de goedkopere kant is voor uitvoer. Een redelijk patroon is om te prototypen op Perceptron Mk1 voor gestructureerde extractie en over te stappen op GLM 5.3 FlashX zodra dezelfde workload tools nodig heeft of voorbij het kleinere venster groeit.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde. Beide zijn OpenAI-compatibel, dus je richt je bestaande client op de api14 base URL, stuurt je sleutel mee en gebruikt het chat completions-endpoint. De enige verandering tussen de twee is de model-id: gebruik perceptron/perceptron-mk1 voor Perceptron Mk1 en z-ai/glm-5.3-flashx voor GLM 5.3 FlashX. Je message-array, afbeelding- en videodelen en streaming-instelling blijven zoals ze zijn. Parameters zijn het enige punt waar je moet opletten, aangezien tools en tool_choice alleen van toepassing zijn op GLM 5.3 FlashX en structured_outputs alleen op Perceptron Mk1, dus houd per model aparte parametersets aan in plaats van één gedeelde config.
Er zijn nog steeds gevallen waarin Perceptron Mk1 de betere keuze is, ook al is GLM 5.3 FlashX groter en toolgeschikt. Als je taak een begrensde extractie- of classificatietaak is waarbij het antwoord aan een schema moet voldoen, en de invoer binnen 32k tokens past, geeft Perceptron Mk1 je structured outputs plus penalty-besturing die GLM 5.3 FlashX niet vermeldt, en het is de goedkopere kant qua invoer. Voor die smalle, hoogvolume-aanroepen is het kleinere venster geen beperking en is de schemagarantie meer waard dan de extra context.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "perceptron/perceptron-mk1" 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