Qwen: Qwen3.5-27B tegen Z.ai: GLM 4.5V
Een vergelijking naast elkaar van Qwen: Qwen3.5-27B (US$ 0,91 / 1M tekstdelen (≈ € 0,81)) 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
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Qwen | Z.ai |
| Invoer | US$ 0,91 / 1M tekstdelen (≈ € 0,81) | US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87) |
| Uitvoer | US$ 9,10 / 1M tekstdelen (≈ € 8,10) | US$ 6,30 / 1M tekstdelen (≈ € 5,61) |
| Cache lezen | - | US$ 0,39 / 1M tekstdelen (≈ € 0,34) |
| Contextvenster | 262.144 | 65.536 |
| Maximale output | 81.920 | 16.384 |
| Invoer | text, image, video | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 25 feb 2026 | 11 aug 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Qwen: Qwen3.5-27B is 57% goedkoper op inputtokens.
- Z.ai: GLM 4.5V is 31% goedkoper op outputtokens.
- Qwen: Qwen3.5-27B leest 4.0× meer context (262.144 tokens).
- Alleen Qwen: Qwen3.5-27B ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00546 met Qwen: Qwen3.5-27B en US$ 0,00525 met Z.ai: GLM 4.5V.
In detail
Qwen: Qwen3.5-27B is gemaakt door Qwen en draagt het model-id qwen/qwen3.5-27b. Z.ai: GLM 4.5V is gemaakt door Z.ai en draagt het model-id z-ai/glm-4.5v. Beide staan in de tekstcategorie, en beide accepteren tekstinvoer en retourneren tekstuitvoer, dus op het niveau van de basisvorm zijn het hetzelfde soort model. De verschillen komen naar voren in hoeveel ze accepteren en hoe ze zijn afgestemd.
De duidelijkste splitsing is contextlengte. Qwen3.5-27B biedt 262144 tokens, terwijl GLM 4.5V 65536 biedt, dus Qwen geeft je ongeveer vier keer zoveel ruimte voordat je moet inkorten of opsplitsen. Qwen accepteert ook video als invoermodaliteit naast tekst en afbeelding, terwijl GLM 4.5V alleen tekst en afbeelding accepteert. Wat parameters betreft, ondersteunt Qwen gestructureerde uitvoer en een bredere set die logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs en structured_outputs omvat, terwijl GLM 4.5V die niet vermeldt. Beide ondersteunen tools, tool_choice, reasoning en include_reasoning, dus tool calling en reasoning zijn hier geen onderscheidende factor. Wat prijs betreft, Qwen is de goedkopere kant voor invoer en GLM 4.5V is de goedkopere kant voor uitvoer, dus het kostenbeeld hangt af van je verhouding tussen invoer en uitvoer.
Voor praktische selectie kies je Qwen3.5-27B wanneer je prompt lang is, wanneer je video moet doorgeven, of wanneer je gestructureerde uitvoer, logprobs of de fijnere sampling-besturing wilt. Lange documenten, transcripten van meerdere uren en pipelines die een strikt antwoordschema nodig hebben, passen er allemaal goed bij. Kies GLM 4.5V wanneer je invoer kort tot matig is, wanneer je alleen tekst en afbeelding gebruikt, en wanneer uitvoervolume je rekening domineert, aangezien het de goedkopere kant is voor uitvoer. Als je workload vooral korte prompts met lange generaties is, kan GLM 4.5V de economischere keuze zijn, ook al is het contextvenster kleiner.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt je sleutel mee en gebruikt de chat completions-vorm die je elders al gebruikt. De enige verandering tussen de twee is het model-id: stel het in op qwen/qwen3.5-27b of z-ai/glm-4.5v. Al het andere in de request body blijft zoals het is, en je kunt één codepad aanhouden en het id per request of per omgeving wisselen. Controleer de live prijstabel op deze pagina voor actuele tarieven in plaats van aannames hard te coderen.
Er zijn nog steeds gevallen waarin het model met de kleinere context de betere keuze is. Als je taak korte vragen over afbeeldingen en tekst met lange antwoorden is, weegt de goedkopere uitvoerkant van GLM 4.5V zwaarder dan het grotere venster van Qwen, en je zult de extra context toch niet gebruiken. Evenzo, als je geen gestructureerde uitvoer, logprobs of video nodig hebt, leveren de extra parameters op Qwen je niets op, en de eenvoudigere keuze is prima. Stem het model af op de vorm van je verkeer in plaats van op de langere functielijst.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "qwen/qwen3.5-27b" 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