Google: Gemini 4 Argon kontra Z.ai: GLM 5.3 Prime
Porównanie Google: Gemini 4 Argon (7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 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 4 Argon | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Dostawca | Z.ai | |
| Wejście | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 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 | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł) | 1,96 USD / 1M tokenów (≈ 7,68 zł) |
| Zapis do cache | 0,66 USD / 1M tokenów (≈ 2,57 zł) | - |
| Rozumowanie | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) | - |
| Audio na wejściu | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) | - |
| Obraz | 0,000007 USD / obraz (≈ 0,0000274 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 191,98 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 943 718 | 131 072 |
| Wejście | audio, file, image, text, video | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 13 paź 2026 | 23 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- Google: Gemini 4 Argon jest o 29% tańszy na tokenach wejściowych.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime jest o 12% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Tylko Google: Gemini 4 Argon obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,02 USD z Google: Gemini 4 Argon i 0,03 USD z Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Szczegółowo
Google: Gemini 4 Argon to model tekstowy od Google, a Z.ai: GLM 5.3 Prime to model tekstowy od Z.ai. Oba są udostępniane przez api14 jako punkty końcowe zgodne z OpenAI, więc z punktu widzenia klienta są to dwa identyfikatory modeli za tym samym interfejsem. Gemini 4 Argon został wydany przez swojego dostawcę 2026-10-13, a GLM 5.3 Prime 2026-09-23. Żaden z nich nie jest modelem specjalizowanym do jednego wąskiego zadania; oba są generatorami tekstu ogólnego przeznaczenia, które przyjmują prompt i zwracają tekst.
Najwyraźniejsza różnica dotyczy modalności wejściowej. Gemini 4 Argon przyjmuje jako dane wejściowe audio, plik, obraz, tekst i wideo, natomiast GLM 5.3 Prime przyjmuje wyłącznie tekst. Oba zwracają wyłącznie tekst. Ich okna kontekstowe są na tyle zbliżone, że różnica nie jest warta planowania wokół niej: Gemini 4 Argon podaje 1048576 tokenów, a GLM 5.3 Prime podaje 1000000, więc dla długich dokumentów należy traktować je jako mniej więcej taką samą pojemność. Jeśli chodzi o parametry, Gemini 4 Argon obsługuje structured outputs, czego GLM 5.3 Prime nie wymienia, natomiast GLM 5.3 Prime udostępnia frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_k i top_logprobs, czego Gemini 4 Argon nie udostępnia. Oba obsługują tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, response_format, seed, stop, temperature, max_tokens i top_p. Jeśli chodzi o cenę, Gemini 4 Argon jest tańszy po stronie wejścia, a GLM 5.3 Prime jest tańszy po stronie wyjścia, więc lepsza oferta zależy od tego, czy Twoje obciążenie jest cięższe po stronie wejścia, czy po stronie wyjścia.
Przy praktycznym wyborze: jeśli Twoje dane wejściowe są czymkolwiek innym niż zwykłym tekstem, na przykład zrzutem ekranu, plikiem PDF, klipem audio lub wideo, Gemini 4 Argon jest jedynym z tych dwóch, który może je przyjąć, więc wybór jest narzucony. Jeśli potrzebujesz, aby odpowiedź była zgodna ze schematem, obsługa structured outputs w Gemini 4 Argon jest bezpieczniejszą drogą. Jeśli generujesz dużo tokenów wyjściowych w stosunku do wejściowych, tańsza strona wyjściowa GLM 5.3 Prime zwykle będzie miała większe znaczenie, a jego dodatkowe mechanizmy sterowania próbkowaniem (top_k, kary, logprobs) dają więcej możliwości dostrajania generowania. Jeśli potrzebujesz logarytmicznych prawdopodobieństw na poziomie tokenów do oceniania lub pracy w stylu klasyfikacji, GLM 5.3 Prime jest tym, który je udostępnia. W przypadku zwykłego czatu tekst na wejściu, tekst na wyjściu lub ekstrakcji z dużego dokumentu oba się nadadzą, a czynnikiem decydującym będzie prawdopodobnie to, w którą stronę tabeli cen przechyla się Twój miks tokenów.
Wywołanie któregokolwiek z tych modeli to ta sama operacja. Skieruj swojego klienta zgodnego z OpenAI na bazowy URL api14, wyślij żądanie do punktu końcowego chat completions ze swoim kluczem api14 i ustaw pole model na "google/gemini-4-argon" lub "z-ai/glm-5.3-prime". Nic innego w treści żądania nie musi się zmieniać, aby przełączać się między nimi, pod warunkiem że pozostajesz w granicach parametrów obsługiwanych przez każdy model. Jeśli polegasz na structured outputs, pozostaw identyfikator modelu po stronie Gemini; jeśli polegasz na logprobs lub top_k, pozostaw go po stronie GLM. Pojedyncza zamiana ciągu znaków wystarczy, aby przenieść działającą integrację z jednego na drugi.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemini-4-argon" 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