Google: Gemini 2.5 Pro contra Z.ai: GLM 5.3 Prime
Uma comparação lado a lado entre Google: Gemini 2.5 Pro (US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92)) e Z.ai: GLM 5.3 Prime (US$ 9,80 / 1M fragmentos (≈ R$ 53,59)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Provedor | Z.ai | |
| Entrada | US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92) | US$ 9,80 / 1M fragmentos (≈ R$ 53,59) |
| Saída | US$ 35,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 191,39) | US$ 30,80 / 1M fragmentos (≈ R$ 168,42) |
| Leitura de cache | US$ 0,44 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,39) | US$ 1,96 / 1M fragmentos (≈ R$ 10,72) |
| Gravação de cache | US$ 1,31 / 1M fragmentos (≈ R$ 7,18) | - |
| Raciocínio | US$ 35,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 191,39) | - |
| Entrada de áudio | US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92) | - |
| Imagem | US$ 0,000004 / imagem (≈ R$ 0,0000239) | - |
| Busca na web | US$ 49,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 267,94) | - |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Saída máxima | 65.536 | 131.072 |
| Entrada | text, image, file, audio, video | text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 17 de jun. de 2025 | 23 de set. de 2026 |
Principais diferenças
- Google: Gemini 2.5 Pro é 55% mais barato nos tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime é 12% mais barato nos tokens de saída.
- Só o Google: Gemini 2.5 Pro suporta saída JSON estruturada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,02 com Google: Gemini 2.5 Pro e US$ 0,03 com Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Em detalhe
Google: Gemini 2.5 Pro é um modelo de texto feito pelo Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime é um modelo de texto feito pela Z.ai. Ambos são servidos através da api14 como modelos de chat por trás de um endpoint compatível com OpenAI, portanto do ponto de vista de integração são o mesmo tipo de objeto com um model id diferente. O Google lançou o Gemini 2.5 Pro em 2025-06-17, enquanto a Z.ai lançou o GLM 5.3 Prime em 2026-09-23.
Os dois diferem muito mais na entrada do que na saída. O Gemini 2.5 Pro aceita texto, imagem, ficheiro, áudio e vídeo como entrada e devolve texto. O GLM 5.3 Prime aceita apenas texto e devolve texto. As suas janelas de contexto são suficientemente próximas para que a diferença não valha a pena para decidir, aproximadamente um milhão de tokens de cada lado. A saída estruturada é a outra divisão clara: o Gemini 2.5 Pro suporta saídas estruturadas, e a lista de parâmetros reflete isso com response_format e structured_outputs, enquanto o GLM 5.3 Prime não lista saídas estruturadas como um parâmetro suportado. O uso de ferramentas está disponível em ambos. Ambos expõem controlos de raciocínio através de include_reasoning e reasoning, e o GLM 5.3 Prime vai mais longe com reasoning_effort. O GLM 5.3 Prime também suporta parâmetros de amostragem e inspeção que o Gemini 2.5 Pro não suporta: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs e top_logprobs. Quanto ao preço, o Gemini 2.5 Pro é o lado mais barato para entrada, o GLM 5.3 Prime é o lado mais barato para saída, portanto o melhor negócio depende da proporção de tokens de prompt para tokens de conclusão na sua carga de trabalho.
Para um programador a escolher entre eles, a decisão geralmente resume-se ao que entra no prompt. Se precisar de enviar capturas de ecrã, PDFs, áudio ou vídeo juntamente com o texto, o Gemini 2.5 Pro é o que consegue receber essas entradas; o GLM 5.3 Prime não consegue. Se precisar que a resposta esteja em conformidade com um esquema que possa analisar, o Gemini 2.5 Pro suporta saídas estruturadas e o GLM 5.3 Prime não, o que é importante para pipelines de extração e classificação. Se o seu trabalho é texto simples a entrar, texto simples a sair, e quer um controlo mais fino sobre amostragem, penalizações, sequências de paragem, top_k ou probabilidades logarítmicas ao nível do token, o GLM 5.3 Prime dá-lhe esses controlos. Saídas longas também favorecem o GLM 5.3 Prime em custo, uma vez que a saída é o seu lado mais barato, enquanto entradas longas favorecem o Gemini 2.5 Pro.
Chamar qualquer dos modelos através da api14 funciona da mesma forma. Ambos são acedidos através da API compatível com OpenAI, portanto aponta o seu cliente ou SDK OpenAI existente para o URL base da api14 com a sua chave api14, e a única coisa que muda entre os dois é a string do model id. Defina model como "google/gemini-2.5-pro" para o Gemini 2.5 Pro e como "z-ai/glm-5.3-prime" para o GLM 5.3 Prime. As mensagens, os papéis e a forma da resposta mantêm-se iguais, portanto uma troca é uma alteração de uma linha e pode compará-los com os mesmos prompts sem reescrever o seu local de chamada. A ressalva são os parâmetros: um pedido que use structured_outputs não será transportado para o GLM 5.3 Prime, e um pedido que use top_k ou logprobs não será transportado para o Gemini 2.5 Pro, portanto mantenha essas definições atrás de um ramo por modelo.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "google/gemini-2.5-pro" para "z-ai/glm-5.3-prime", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
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