OpenAI: GPT-6 Sol Pro kontra Z.ai: GLM 5.3 Prime
Porównanie OpenAI: GPT-6 Sol Pro (7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,56 zł)) i Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 USD / 1M tokenów (≈ 38,58 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| OpenAI: GPT-6 Sol Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Dostawca | OpenAI | Z.ai |
| Wejście | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,56 zł) | 9,80 USD / 1M tokenów (≈ 38,58 zł) |
| Wyjście | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,79 zł) | 30,80 USD / 1M tokenów (≈ 121,25 zł) |
| Odczyt z cache | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,76 zł) | 1,96 USD / 1M tokenów (≈ 7,72 zł) |
| Zapis do cache | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,45 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,79 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 050 000 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 128 000 | 131 072 |
| Wejście | file, image, text | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 22 wrz 2026 | 23 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- OpenAI: GPT-6 Sol Pro jest o 29% tańszy na tokenach wejściowych.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime jest o 12% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Tylko OpenAI: GPT-6 Sol Pro obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,02 USD z OpenAI: GPT-6 Sol Pro i 0,03 USD z Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Szczegółowo
OpenAI: GPT-6 Sol Pro to model tekstowy od OpenAI, wydany 2026-09-22. Z.ai: GLM 5.3 Prime to model tekstowy od Z.ai, wydany 2026-09-23. Oba są wymienione na api14 w kategorii tekstowej i oba przyjmują tekst na wejściu oraz zwracają tekst na wyjściu, więc na poziomie podstawowego kształtu są tym samym rodzajem produktu: hostowanym modelem, do którego wysyłasz prompt i otrzymujesz wygenerowany tekst. Różnice ujawniają się w tym, co każdy z nich przyjmuje obok tekstu, oraz w parametrach, które każdy z nich udostępnia.
Najwyraźniejszy podział dotyczy modalności wejściowych. GPT-6 Sol Pro przyjmuje pliki i obrazy oprócz tekstu, natomiast GLM 5.3 Prime przyjmuje wyłącznie tekst. Jeśli Twój pipeline musi przekazać modelowi zrzut ekranu, zeskanowaną stronę, wykres lub plik dokumentu, tylko jeden z tych dwóch może to przyjąć. Długość kontekstu jest wystarczająco zbliżona, by nie powinna decydować o wyborze: GPT-6 Sol Pro podaje 1 050 000 tokenów, a GLM 5.3 Prime podaje 1 000 000, co oznacza mniej więcej tę samą przestrzeń roboczą dla długich dokumentów i długich rozmów. Jeśli chodzi o parametry, GPT-6 Sol Pro jest jedynym z tej dwójki ze structured outputs, a dodatkowo udostępnia max_completion_tokens i verbosity. GLM 5.3 Prime skłania się w drugą stronę, oferując kontrolki próbkowania i inspekcji, których GPT-6 Sol Pro nie wymienia: temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs i top_logprobs. Oba obsługują tools, tool choice, reasoning, reasoning effort, response format, seed i include_reasoning, więc żaden nie ma wyłącznego prawa do wywoływania narzędzi ani rozumowania.
Przy wyborze między nimi zacznij od wejścia. Jeśli zadanie obejmuje obrazy lub pliki, GPT-6 Sol Pro jest tym, który należy wywołać, a po drugiej stronie nie ma obejścia. Jeśli potrzebujesz, aby odpowiedź była zgodna ze schematem, GPT-6 Sol Pro jest znowu naturalnym wyborem, ponieważ structured outputs są wymienione dla niego, a nie dla GLM 5.3 Prime. Jeśli dostrajasz zachowanie generowania, GLM 5.3 Prime daje Ci pokrętła: temperature, top_p, top_k, kary, sekwencje stop oraz prawdopodobieństwa logarytmiczne do inspekcji pewności na poziomie tokenów. To czyni go lepszym dopasowaniem do wywołań w stylu klasyfikacji, gdzie chcesz czytać logprobs, do eksperymentów z próbkowaniem oraz do obciążeń, w których chcesz kształtować styl wyjścia bezpośrednio, a nie przez schemat. Jeśli chodzi o cenę, GPT-6 Sol Pro jest tańszą stroną dla wejścia, a GLM 5.3 Prime jest tańszą stroną dla wyjścia, więc tańsza opcja zależy od Twojego stosunku wejścia do wyjścia; sprawdź aktualną tabelę cen na tej stronie, aby poznać rzeczywiste liczby.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta OpenAI na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć: "openai/gpt-6-sol-pro" lub "z-ai/glm-5.3-prime". Wszystko inne w treści żądania zachowuje kształt, którego już używasz. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii w tym identyfikatorze modelu, więc możesz skierować jedno obciążenie do obu i porównać wyniki bez przepisywania integracji. Pamiętaj, że parametry nie są wymienne między tymi dwoma: wysyłanie temperature lub top_p do GPT-6 Sol Pro albo structured outputs do GLM 5.3 Prime nie jest obsługiwane przez wymienione zestawy parametrów, więc warunkuj te pola od tego, który identyfikator modelu wywołujesz.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "openai/gpt-6-sol-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