Google: Gemini 2.5 Pro kontra Z.ai: GLM 5.3 Prime
Porównanie Google: Gemini 2.5 Pro (4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 zł)) i Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 USD / 1M tokenów (≈ 38,40 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Dostawca | Z.ai | |
| Wejście | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 zł) | 9,80 USD / 1M tokenów (≈ 38,40 zł) |
| Wyjście | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) | 30,80 USD / 1M tokenów (≈ 120,67 zł) |
| Odczyt z cache | 0,44 USD / 1M tokenów (≈ 1,71 zł) | 1,96 USD / 1M tokenów (≈ 7,68 zł) |
| Zapis do cache | 1,31 USD / 1M tokenów (≈ 5,14 zł) | - |
| Rozumowanie | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) | - |
| Audio na wejściu | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 zł) | - |
| Obraz | 0,000004 USD / obraz (≈ 0,0000171 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 191,98 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 65 536 | 131 072 |
| Wejście | text, image, file, audio, video | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 17 cze 2025 | 23 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- Google: Gemini 2.5 Pro jest o 55% tańszy na tokenach wejściowych.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime jest o 12% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Tylko Google: Gemini 2.5 Pro obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,02 USD z Google: Gemini 2.5 Pro i 0,03 USD z Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Szczegółowo
Google: Gemini 2.5 Pro to model tekstowy stworzony przez Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime to model tekstowy stworzony przez Z.ai. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu za endpointem zgodnym z OpenAI, więc z punktu widzenia integracji są tym samym rodzajem obiektu z innym identyfikatorem modelu. Google wydało Gemini 2.5 Pro 2025-06-17, a Z.ai wydało GLM 5.3 Prime 2026-09-23.
Modele te różnią się znacznie bardziej pod względem danych wejściowych niż wyjściowych. Gemini 2.5 Pro przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obraz, plik, dźwięk i wideo, a zwraca tekst. GLM 5.3 Prime przyjmuje wyłącznie tekst i zwraca tekst. Ich okna kontekstowe są na tyle zbliżone, że różnica nie jest warta decydowania na jej podstawie, około miliona tokenów po każdej stronie. Ustrukturyzowane dane wyjściowe to drugi wyraźny podział: Gemini 2.5 Pro obsługuje ustrukturyzowane dane wyjściowe, co odzwierciedla lista parametrów z response_format i structured_outputs, natomiast GLM 5.3 Prime nie wymienia ustrukturyzowanych danych wyjściowych jako obsługiwanego parametru. Użycie narzędzi jest dostępne w obu. Oba udostępniają kontrolę rozumowania przez include_reasoning i reasoning, a GLM 5.3 Prime idzie dalej z reasoning_effort. GLM 5.3 Prime obsługuje także parametry próbkowania i inspekcji, których Gemini 2.5 Pro nie obsługuje: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs i top_logprobs. Jeśli chodzi o cenę, Gemini 2.5 Pro jest tańszy po stronie danych wejściowych, GLM 5.3 Prime jest tańszy po stronie danych wyjściowych, więc lepsza oferta zależy od stosunku tokenów promptu do tokenów uzupełnienia w Twoim obciążeniu.
Dla dewelopera wybierającego między nimi decyzja zwykle sprowadza się do tego, co trafia do promptu. Jeśli musisz wysyłać zrzuty ekranu, pliki PDF, dźwięk lub wideo razem z tekstem, Gemini 2.5 Pro jest tym, który może przyjąć takie dane wejściowe; GLM 5.3 Prime nie może. Jeśli potrzebujesz, aby odpowiedź była zgodna ze schematem, który możesz sparsować, Gemini 2.5 Pro obsługuje ustrukturyzowane dane wyjściowe, a GLM 5.3 Prime nie, co ma znaczenie dla potoków ekstrakcji i klasyfikacji. Jeśli Twoja praca polega na wprowadzaniu zwykłego tekstu i wyprowadzaniu zwykłego tekstu, a chcesz mieć dokładniejszą kontrolę nad próbkowaniem, karami, sekwencjami stop, top_k lub prawdopodobieństwami logarytmicznymi na poziomie tokenów, GLM 5.3 Prime daje Ci te pokrętła. Długie dane wyjściowe również przemawiają za GLM 5.3 Prime pod względem kosztu, ponieważ dane wyjściowe są jego tańszą stroną, podczas gdy długie dane wejściowe przemawiają za Gemini 2.5 Pro.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób. Oba są osiągane przez API zgodne z OpenAI, więc kierujesz swojego istniejącego klienta OpenAI lub SDK na bazowy URL api14 ze swoim kluczem api14, a jedyną rzeczą, która zmienia się między nimi, jest ciąg identyfikatora modelu. Ustaw model na "google/gemini-2.5-pro" dla Gemini 2.5 Pro i na "z-ai/glm-5.3-prime" dla GLM 5.3 Prime. Wiadomości, role i kształt odpowiedzi pozostają takie same, więc przełączenie to zmiana jednej linii i możesz porównać je na tych samych promptach bez przepisywania miejsca wywołania. Zastrzeżenie dotyczy parametrów: żądanie, które używa structured_outputs, nie przeniesie się do GLM 5.3 Prime, a żądanie, które używa top_k lub logprobs, nie przeniesie się do Gemini 2.5 Pro, więc trzymaj te ustawienia za gałęzią zależną od modelu.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemini-2.5-pro" na "z-ai/glm-5.3-prime", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4