Qwen: Qwen-Plus kontra Z.ai: GLM 4.5 Air
Porównanie Qwen: Qwen-Plus (0,91 USD / 1M tokenów (≈ 3,57 zł)) i Z.ai: GLM 4.5 Air (0,45 USD / 1M tokenów (≈ 1,78 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Qwen: Qwen-Plus | Z.ai: GLM 4.5 Air | |
|---|---|---|
| Dostawca | Qwen | Z.ai |
| Wejście | 0,91 USD / 1M tokenów (≈ 3,57 zł) | 0,45 USD / 1M tokenów (≈ 1,78 zł) |
| Wyjście | 2,73 USD / 1M tokenów (≈ 10,70 zł) | 2,98 USD / 1M tokenów (≈ 11,66 zł) |
| Odczyt z cache | 0,18 USD / 1M tokenów (≈ 0,71 zł) | 0,09 USD / 1M tokenów (≈ 0,34 zł) |
| Zapis do cache | 1,14 USD / 1M tokenów (≈ 4,46 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 000 000 | 131 072 |
| Maks. wyjście | 32 768 | 98 304 |
| Wejście | text | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 1 lut 2025 | 25 lip 2025 |
Najważniejsze różnice
- Z.ai: GLM 4.5 Air jest o 50% tańszy na tokenach wejściowych.
- Qwen: Qwen-Plus jest o 8% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Qwen: Qwen-Plus przyjmuje 7.6× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
- Tylko Qwen: Qwen-Plus obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko Z.ai: GLM 4.5 Air obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00228 USD z Qwen: Qwen-Plus i 0,00194 USD z Z.ai: GLM 4.5 Air.
Szczegółowo
Qwen: Qwen-Plus jest tworzony przez Qwen i jest modelem tekstowym, który przyjmuje tekst na wejściu i zwraca tekst na wyjściu. Z.ai: GLM 4.5 Air jest tworzony przez Z.ai i również jest modelem tekstowym z wejściem tekstowym i wyjściem tekstowym. Oba są udostępniane przez api14 pod identyfikatorami modeli qwen/qwen-plus i z-ai/glm-4.5-air, więc z punktu widzenia tego, co wysyłasz i otrzymujesz, należą do tej samej kategorii. Wybór między nimi sprowadza się do rozmiaru kontekstu, obsługi parametrów i ceny, a nie do jakiejkolwiek różnicy w modalności.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu. Qwen-Plus oferuje znacznie większe okno kontekstu niż GLM 4.5 Air, więc po niego warto sięgnąć, gdy twoje polecenie lub nagromadzona rozmowa są długie. GLM 4.5 Air jest jedynym z tych dwóch, który udostępnia kontrolki rozumowania (parametry reasoning i include_reasoning), co ma znaczenie, jeśli chcesz, aby model przemyślał problem przed odpowiedzią. Qwen-Plus jest jedynym, który udostępnia ustrukturyzowane wyjścia, co ma znaczenie, jeśli potrzebujesz, aby odpowiedź była zgodna ze schematem. W kwestii ceny te dwa modele nie są zgodne: GLM 4.5 Air jest tańszą opcją dla wejścia, natomiast Qwen-Plus jest tańszą opcją dla wyjścia. Żaden z modeli nie jest jedyną opcją dla wywoływania narzędzi, ponieważ oba akceptują tools i tool_choice.
Do codziennej pracy wybierz Qwen-Plus, gdy zadanie wiąże się z dużymi danymi wejściowymi, takimi jak wprowadzanie długiego dokumentu, dużego pliku kodu lub długiej historii czatu, oraz gdy chcesz, aby odpowiedź wróciła w ustalonym kształcie poprzez ustrukturyzowane wyjścia. Wybierz GLM 4.5 Air, gdy zadanie korzysta z jawnego rozumowania i gdy twój koszt jest zdominowany przez tokeny wejściowe, a nie wyjściowe, ponieważ tam jest tańszy. Jeśli twoje obciążenie to głównie krótkie polecenia z krótkimi odpowiedziami, przewaga cenowa Qwen-Plus na wyjściu może zrównoważyć jego wyższą cenę wejścia, więc warto sprawdzić aktualną tabelę cen względem własnego stosunku wejścia do wyjścia przed podjęciem decyzji.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób. API jest zgodne z OpenAI, więc kierujesz swojego istniejącego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model. Aby użyć Qwen-Plus, ustaw model na qwen/qwen-plus; aby użyć GLM 4.5 Air, ustaw model na z-ai/glm-4.5-air. Wszystko inne w treści żądania, tablica messages, temperature, max_tokens i tak dalej, pozostaje bez zmian. Jedyna rzecz, na którą trzeba uważać, to parametry: jeśli polegasz na ustrukturyzowanych wyjściach, są one dostępne w Qwen-Plus, ale nie w GLM 4.5 Air, a jeśli polegasz na kontrolkach rozumowania, są one dostępne w GLM 4.5 Air, ale nie w Qwen-Plus. Zmiana identyfikatora modelu bez dostosowania tych pól zostanie albo zignorowana, albo odrzucona, w zależności od parametru.
Nadal istnieją przypadki, w których lepszym wyborem jest drugi model. Jeśli zdecydowałeś się na GLM 4.5 Air ze względu na jego zachowanie w zakresie rozumowania, ale twoje dane wejściowe są krótkie, a wyjściowe długie, Qwen-Plus jest tańszym wyborem na wyjściu i daje ci także znacznie większe okno kontekstu. Odwrotnie, jeśli zdecydowałeś się na Qwen-Plus ze względu na jego rozmiar kontekstu, ale twoje obciążenie jest intensywne pod względem wejścia i nie potrzebujesz ustrukturyzowanych wyjść, GLM 4.5 Air jest tańszym wyborem na wejściu i dodaje kontrolki rozumowania, bez których w przeciwnym razie musiałbyś się obyć.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "qwen/qwen-plus" na "z-ai/glm-4.5-air", 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-4.5-air",
"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