Perceptron: Perceptron Mk1 kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX
Porównanie Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)) i Z.ai: GLM 5.3 FlashX (1,30 USD / 1M tokenów (≈ 5,07 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Perceptron: Perceptron Mk1 | Z.ai: GLM 5.3 FlashX | |
|---|---|---|
| Dostawca | Perceptron | Z.ai |
| Wejście | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł) | 1,30 USD / 1M tokenów (≈ 5,07 zł) |
| Wyjście | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł) | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 zł) |
| Odczyt z cache | - | 0,26 USD / 1M tokenów (≈ 1,03 zł) |
| Okno kontekstu | 32 768 | 1 048 576 |
| Maks. wyjście | 8192 | 131 072 |
| Wejście | text, image, video | text, image, video |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 12 maj 2026 | 18 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- Perceptron: Perceptron Mk1 jest o 59% tańszy na tokenach wejściowych.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX jest o 17% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX przyjmuje 32.0× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Tylko Z.ai: GLM 5.3 FlashX obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko Perceptron: Perceptron Mk1 obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00315 USD z Perceptron: Perceptron Mk1 i 0,00348 USD z Z.ai: GLM 5.3 FlashX.
Szczegółowo
Perceptron: Perceptron Mk1 to model tekstowy od Perceptron, wydany 12 maja 2026. Z.ai: GLM 5.3 FlashX to model tekstowy od Z.ai, wydany 18 września 2026. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu i oba przyjmują tekst, obraz oraz wideo jako dane wejściowe, produkując wyłącznie tekst na wyjściu. Żaden z nich nie jest modelem embeddingowym ani modelem generowania obrazów, więc wybierasz między dwoma uniwersalnymi generatorami tekstu z wejściem wizyjnym.
Najwyraźniejszy podział dotyczy długości kontekstu. GLM 5.3 FlashX ma okno kontekstu wynoszące 1 048 576 tokenów, które jest znacznie większe niż 32 768 tokenów oferowanych przez Perceptron Mk1. Jeśli Twój prompt zawiera długie dokumenty, duże bazy kodu, rozbudowane transkrypcje lub wiele obrazów i klatek wideo w jednym żądaniu, GLM 5.3 FlashX jest jedynym z tych dwóch, który to pomieści bez dzielenia na fragmenty. Jeśli chodzi o narzędzia, GLM 5.3 FlashX jako jedyny obsługuje tools i tool_choice, więc wywoływanie funkcji i pętle agentowe należą do niego. Perceptron Mk1 jako jedyny obsługuje structured_outputs, co ma znaczenie, gdy potrzebujesz odpowiedzi ograniczonej do schematu. Oba udostępniają reasoning i include_reasoning, więc obsługa rozumowania nie jest tu czynnikiem różnicującym. Perceptron Mk1 przyjmuje także frequency_penalty i presence_penalty, których GLM 5.3 FlashX nie wymienia, natomiast GLM 5.3 FlashX dodaje reasoning_effort i response_format.
W codziennej pracy wybierz Perceptron Mk1, gdy chcesz uzyskać wynik ograniczony schematem, gdy dostrajasz powtarzalność za pomocą kar częstotliwości lub obecności, albo gdy Twoje dane wejściowe mieszczą się swobodnie w 32k tokenów i chcesz tańszą stronę wejściową. Wybierz GLM 5.3 FlashX, gdy zadanie obejmuje wywołania narzędzi, gdy musisz przekazać bardzo duże konteksty w jednym żądaniu, albo gdy objętość wyjścia dominuje w Twoim rachunku, ponieważ jest to tańsza strona dla wyjścia. Rozsądnym wzorcem jest prototypowanie na Perceptron Mk1 do ustrukturyzowanego ekstrahowania i przejście na GLM 5.3 FlashX, gdy to samo obciążenie wymaga narzędzi lub wykracza poza mniejsze okno.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo. Oba są zgodne z OpenAI, więc kierujesz swojego istniejącego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i używasz endpointu chat completions. Jedyną zmianą między nimi jest identyfikator modelu: użyj perceptron/perceptron-mk1 dla Perceptron Mk1 i z-ai/glm-5.3-flashx dla GLM 5.3 FlashX. Twoja tablica wiadomości, części z obrazem i wideo oraz konfiguracja strumieniowania pozostają bez zmian. Parametry to jedyne miejsce, w którym musisz zachować ostrożność, ponieważ tools i tool_choice dotyczą tylko GLM 5.3 FlashX, a structured_outputs dotyczy tylko Perceptron Mk1, więc utrzymuj zestawy parametrów dla poszczególnych modeli, a nie jedną wspólną konfigurację.
Nadal istnieją przypadki, w których Perceptron Mk1 jest lepszym wyborem, mimo że GLM 5.3 FlashX jest większy i obsługuje narzędzia. Jeśli Twoje zadanie polega na ograniczonym ekstrahowaniu lub klasyfikacji, gdzie odpowiedź musi być zgodna ze schematem, a dane wejściowe mieszczą się w 32k tokenów, Perceptron Mk1 daje Ci structured outputs oraz kontrolę kar, których GLM 5.3 FlashX nie wymienia, i jest tańszą stroną na wejściu. Dla tych wąskich, wysokonakładowych wywołań mniejsze okno nie jest ograniczeniem, a gwarancja schematu jest warta więcej niż dodatkowy kontekst.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "perceptron/perceptron-mk1" na "z-ai/glm-5.3-flashx", 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-flashx",
"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