OpenAI: GPT-6 Sol Pro contra Z.ai: GLM 5.3 Prime
Uma comparação lado a lado entre OpenAI: GPT-6 Sol Pro (US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28)) 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
| OpenAI: GPT-6 Sol Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | Z.ai |
| Entrada | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28) | 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$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83) | US$ 1,96 / 1M fragmentos (≈ R$ 10,72) |
| Gravação de cache | US$ 8,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 47,85) | - |
| Busca na web | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 191,39) | - |
| Janela de contexto | 1.050.000 | 1.000.000 |
| Saída máxima | 128.000 | 131.072 |
| Entrada | file, image, text | text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 22 de set. de 2026 | 23 de set. de 2026 |
Principais diferenças
- OpenAI: GPT-6 Sol Pro é 29% mais barato nos tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime é 12% mais barato nos tokens de saída.
- Só o OpenAI: GPT-6 Sol Pro suporta saída JSON estruturada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,02 com OpenAI: GPT-6 Sol Pro e US$ 0,03 com Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Em detalhe
OpenAI: GPT-6 Sol Pro é um modelo de texto da OpenAI, lançado em 2026-09-22. Z.ai: GLM 5.3 Prime é um modelo de texto da Z.ai, lançado em 2026-09-23. Ambos estão listados na api14 na categoria de texto, e ambos aceitam entrada de texto e retornam saída de texto, portanto, no nível da forma básica, são o mesmo tipo de produto: um modelo hospedado para o qual você envia um prompt e recebe texto gerado de volta. As diferenças aparecem naquilo que cada um aceita junto com esse texto e nos parâmetros que cada um expõe.
A divisão mais clara está nas modalidades de entrada. GPT-6 Sol Pro aceita arquivos e imagens além de texto, enquanto GLM 5.3 Prime aceita apenas texto. Se o seu pipeline precisa entregar a um modelo uma captura de tela, uma página digitalizada, um gráfico ou um arquivo de documento, apenas um desses dois pode recebê-lo. O comprimento de contexto é próximo o suficiente para que não deva orientar a decisão: GPT-6 Sol Pro lista 1.050.000 tokens e GLM 5.3 Prime lista 1.000.000, o que é praticamente o mesmo espaço de trabalho para documentos longos e conversas longas. Em relação a parâmetros, GPT-6 Sol Pro é o único dos dois com saídas estruturadas, e também expõe max_completion_tokens e verbosity. GLM 5.3 Prime pende para o outro lado, com controles de amostragem e inspeção que GPT-6 Sol Pro não lista: temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs e top_logprobs. Ambos suportam tools, tool choice, reasoning, reasoning effort, response format, seed e include_reasoning, então nenhum tem reivindicação exclusiva sobre chamada de ferramentas ou raciocínio.
Para escolher entre eles, comece pela entrada. Se a tarefa envolve imagens ou arquivos, GPT-6 Sol Pro é o modelo a chamar, e não há alternativa do outro lado. Se você precisa que a resposta esteja em conformidade com um esquema, GPT-6 Sol Pro é novamente a escolha natural porque saídas estruturadas estão listadas para ele e não para GLM 5.3 Prime. Se você está ajustando o comportamento de geração, GLM 5.3 Prime oferece os controles: temperature, top_p, top_k, penalidades, sequências de parada e probabilidades de log para inspecionar a confiança em nível de token. Isso o torna a melhor opção para chamadas no estilo de classificação em que você quer ler logprobs, para experimentos de amostragem e para cargas de trabalho em que você quer moldar o estilo da saída diretamente, em vez de por meio de um esquema. Em relação ao preço, GPT-6 Sol Pro é o lado mais barato para entrada e GLM 5.3 Prime é o lado mais barato para saída, então a opção mais barata depende da sua proporção de entrada para saída; verifique a tabela de preços ao vivo nesta página para os números reais.
Chamar qualquer um dos modelos por meio da api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente OpenAI existente para a URL base da api14, envia sua chave e define o campo model para o id desejado: "openai/gpt-6-sol-pro" ou "z-ai/glm-5.3-prime". Todo o resto no corpo da requisição mantém a forma que você já usa. Alternar entre os dois é uma mudança de uma linha nesse id de modelo, então você pode direcionar uma única carga de trabalho para ambos e comparar resultados sem reescrever sua integração. Tenha em mente que os parâmetros não são intercambiáveis entre os dois: enviar temperature ou top_p para GPT-6 Sol Pro, ou saídas estruturadas para GLM 5.3 Prime, não é suportado pelos conjuntos de parâmetros listados, então condicione esses campos ao id de modelo que você está chamando.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "openai/gpt-6-sol-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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