Qwen: Qwen3.6 27B contra Z.ai: GLM 4.5V
Uma comparação lado a lado entre Qwen: Qwen3.6 27B (US$ 1,58 / 1M fragmentos (≈ R$ 8,61)) 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: Qwen3.6 27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Provedor | Qwen | Z.ai |
| Entrada | US$ 1,58 / 1M fragmentos (≈ R$ 8,61) | US$ 2,10 / 1M fragmentos (≈ R$ 11,48) |
| Saída | US$ 9,45 / 1M fragmentos (≈ R$ 51,67) | 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 | 65.536 | 16.384 |
| Entrada | text, image, video | text, image |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 27 de abr. de 2026 | 11 de ago. de 2025 |
Principais diferenças
- Qwen: Qwen3.6 27B é 25% mais barato nos tokens de entrada.
- Z.ai: GLM 4.5V é 33% mais barato nos tokens de saída.
- Qwen: Qwen3.6 27B lê 4.0× mais contexto (262.144 tokens).
- Só o Qwen: Qwen3.6 27B suporta saída JSON estruturada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00630 com Qwen: Qwen3.6 27B e US$ 0,00525 com Z.ai: GLM 4.5V.
Em detalhe
Qwen: Qwen3.6 27B é um modelo de texto da Qwen, lançado em 2026-04-27. Z.ai: GLM 4.5V é um modelo de texto da Z.ai, lançado em 2025-08-11. Ambos são servidos através do api14 como modelos de chat com saída de texto, portanto a escolha entre eles resume-se ao tamanho do contexto, ao que pode enviar e aos controlos de amostragem e de saída de que necessita.
A divisão mais clara é o comprimento do contexto. O Qwen3.6 27B aceita até 262144 tokens, enquanto o GLM 4.5V aceita até 65536, pelo que o Qwen lhe dá aproximadamente quatro vezes mais espaço para documentos longos, bases de código grandes ou histórico de conversa extenso. Na entrada, o Qwen3.6 27B aceita texto, imagens e vídeo, enquanto o GLM 4.5V aceita apenas texto e imagens, pelo que a entrada de vídeo é aqui uma capacidade exclusiva do Qwen. Ambos produzem apenas texto. O Qwen3.6 27B também expõe uma superfície de parâmetros mais ampla: suporta structured_outputs, logit_bias, logprobs, top_logprobs e min_p, nenhum dos quais aparece no GLM 4.5V. Ambos os modelos suportam reasoning e include_reasoning, pelo que nenhum tem vantagem aí. Em termos de preço, o Qwen3.6 27B é o mais barato dos dois para entrada, enquanto o GLM 4.5V é mais barato para saída, pelo que o melhor valor depende de a sua carga de trabalho ser intensiva em entrada ou em saída.
Para trabalho prático, recorra ao Qwen3.6 27B quando a tarefa envolve entradas muito longas, vídeo juntamente com texto, ou quando precisa de structured outputs, logprobs ou controlo refinado sobre a seleção de tokens através de logit_bias e min_p. A recuperação de contexto longo, a revisão de repositórios completos e os pipelines que analisam a saída do modelo programaticamente encaixam bem nele. O GLM 4.5V é uma escolha razoável quando as suas entradas cabem confortavelmente dentro da sua janela de contexto, só precisa de texto e imagens, e a sua carga de trabalho gera muitos tokens de saída, uma vez que o seu preço de saída é o mais baixo dos dois. Continua a suportar tools, tool_choice, response_format, reasoning e os parâmetros de amostragem habituais, pelo que a chamada de ferramentas comum e as respostas em formato JSON continuam disponíveis.
Chamar qualquer dos modelos através do api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com a OpenAI. Aponta o seu cliente para o URL base do api14, envia um pedido para o endpoint de chat completions e define o campo model como "qwen/qwen3.6-27b" ou "z-ai/glm-4.5v". Tudo o resto no corpo do pedido, messages, temperature, max_tokens, tools, mantém-se como o escreveria para a OpenAI. Alternar entre os dois é uma alteração de uma linha ao id do modelo, pelo que pode encaminhar pedidos diferentes para modelos diferentes sem reescrever a sua integração.
Há casos em que o modelo que parece mais fraco no papel continua a ser a melhor escolha. Se a sua tarefa for apenas de imagem e texto, couber dentro de 65536 tokens e produzir respostas longas, o GLM 4.5V pode ser a escolha mais económica porque o seu preço de saída é mais baixo. Inversamente, se precisar de entrada de vídeo, de uma janela de contexto muito grande, ou de structured outputs e logprobs, o Qwen3.6 27B é o indicado, uma vez que essas capacidades não estão disponíveis no GLM 4.5V.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "qwen/qwen3.6-27b" 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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