Qwen: Qwen3.5-27B contra Z.ai: GLM 4.5V
Uma comparação lado a lado entre Qwen: Qwen3.5-27B (US$ 0,91 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,98)) e Z.ai: GLM 4.5V (US$ 2,10 / 1M fragmentos (≈ R$ 11,48)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Provedor | Qwen | Z.ai |
| Entrada | US$ 0,91 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,98) | US$ 2,10 / 1M fragmentos (≈ R$ 11,48) |
| Saída | US$ 9,10 / 1M fragmentos (≈ R$ 49,76) | US$ 6,30 / 1M fragmentos (≈ R$ 34,45) |
| Leitura de cache | - | US$ 0,39 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,11) |
| Janela de contexto | 262.144 | 65.536 |
| Saída máxima | 81.920 | 16.384 |
| Entrada | text, image, video | text, image |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 25 de fev. de 2026 | 11 de ago. de 2025 |
Principais diferenças
- Qwen: Qwen3.5-27B é 57% mais barato nos tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 4.5V é 31% mais barato nos tokens de saída.
- Qwen: Qwen3.5-27B lê 4.0× mais contexto (262.144 tokens).
- Só o Qwen: Qwen3.5-27B suporta saída JSON estruturada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00546 com Qwen: Qwen3.5-27B e US$ 0,00525 com Z.ai: GLM 4.5V.
Em detalhe
Qwen: Qwen3.5-27B é feito pela Qwen e carrega o id de modelo qwen/qwen3.5-27b. Z.ai: GLM 4.5V é feito pela Z.ai e carrega o id de modelo z-ai/glm-4.5v. Ambos estão listados na categoria de texto, e ambos aceitam entrada de texto e retornam saída de texto, então no nível da forma básica eles são o mesmo tipo de modelo. As diferenças aparecem em quanto eles aceitam e em como são ajustados.
A divisão mais clara é o comprimento de contexto. Qwen3.5-27B oferece 262144 tokens, enquanto GLM 4.5V oferece 65536, então a Qwen dá aproximadamente quatro vezes mais espaço antes de você precisar cortar ou dividir em blocos. A Qwen também aceita vídeo como modalidade de entrada junto com texto e imagem, enquanto GLM 4.5V aceita apenas texto e imagem. Em parâmetros, a Qwen suporta saídas estruturadas e um conjunto mais amplo que inclui logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs e structured_outputs, enquanto GLM 4.5V não lista esses. Ambos suportam tools, tool_choice, reasoning e include_reasoning, então chamada de ferramentas e raciocínio não são um diferencial aqui. Em preço, a Qwen é o lado mais barato para entrada e GLM 4.5V é o lado mais barato para saída, então o quadro de custo depende da sua proporção de entrada para saída.
Para seleção prática, recorra a Qwen3.5-27B quando seu prompt for longo, quando você precisar passar vídeo, ou quando quiser saídas estruturadas, logprobs ou os controles de amostragem mais finos. Documentos longos, transcrições de várias horas e pipelines que precisam de um esquema de resposta estrito se encaixam bem nele. Recorra a GLM 4.5V quando suas entradas forem curtas a moderadas, quando você trabalhar apenas com texto e imagem, e quando o volume de saída dominar sua fatura, já que ele é o lado mais barato na saída. Se sua carga de trabalho for majoritariamente de prompts curtos com gerações longas, GLM 4.5V pode ser a escolha mais econômica mesmo com sua janela de contexto menor.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a URL base da api14, envia sua chave e usa o formato de chat completions que você já usa em outros lugares. A única mudança entre os dois é o id de modelo: defina-o como qwen/qwen3.5-27b ou z-ai/glm-4.5v. Todo o resto no corpo da requisição permanece como está, e você pode manter um único caminho de código e trocar o id por requisição ou por ambiente. Consulte a tabela de preços ao vivo nesta página para as tarifas atuais em vez de fixar suposições no código.
Ainda há casos em que o modelo de contexto menor é a melhor escolha. Se sua tarefa for de perguntas curtas com imagem e texto com respostas longas, o lado mais barato da saída do GLM 4.5V importa mais do que a janela maior da Qwen, e você não vai usar o contexto extra de qualquer forma. Da mesma forma, se você não precisa de saídas estruturadas, logprobs ou vídeo, os parâmetros extras na Qwen não lhe trazem nada, e a escolha mais simples é adequada. Combine o modelo com a forma do seu tráfego em vez de com a lista de recursos mais longa.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "qwen/qwen3.5-27b" para "z-ai/glm-4.5v", 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-4.5v",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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