Google: Gemini 2.5 Pro mot Z.ai: GLM 5.3 Prime
En jämförelse sida vid sida av Google: Gemini 2.5 Pro (4,38 US$ / 1M textdelar (≈ 42,86 kr)) och Z.ai: GLM 5.3 Prime (9,80 US$ / 1M textdelar (≈ 96,00 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Google: Gemini 2.5 Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Leverantör | Z.ai | |
| Indata | 4,38 US$ / 1M textdelar (≈ 42,86 kr) | 9,80 US$ / 1M textdelar (≈ 96,00 kr) |
| Utdata | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) | 30,80 US$ / 1M textdelar (≈ 301,73 kr) |
| Cacheläsning | 0,44 US$ / 1M textdelar (≈ 4,29 kr) | 1,96 US$ / 1M textdelar (≈ 19,20 kr) |
| Cacheskrivning | 1,31 US$ / 1M textdelar (≈ 12,86 kr) | - |
| Resonemang | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) | - |
| Ljudindata | 4,38 US$ / 1M textdelar (≈ 42,86 kr) | - |
| Bild | 0,000004 US$ / bild (≈ 0,0000429 kr) | - |
| Webbsökning | 49,00 US$ / 1K sökningar (≈ 480,02 kr) | - |
| Kontextfönster | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Max utdata | 65 536 | 131 072 |
| Indata | text, image, file, audio, video | text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 17 juni 2025 | 23 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- Google: Gemini 2.5 Pro är 55% billigare på indata-tokens.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime är 12% billigare på utdata-tokens.
- Endast Google: Gemini 2.5 Pro stöder strukturerad JSON-utdata.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,02 US$ med Google: Gemini 2.5 Pro och 0,03 US$ med Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Mer i detalj
Google: Gemini 2.5 Pro är en textmodell skapad av Google. Z.ai: GLM 5.3 Prime är en textmodell skapad av Z.ai. Båda serveras via api14 som chattmodeller bakom en OpenAI-kompatibel endpoint, så ur integrationssynpunkt är de samma typ av objekt med ett annat model id. Google släppte Gemini 2.5 Pro den 2025-06-17, medan Z.ai släppte GLM 5.3 Prime den 2026-09-23.
De två skiljer sig mycket mer på input än på output. Gemini 2.5 Pro accepterar text, bild, fil, ljud och video som input och returnerar text. GLM 5.3 Prime accepterar endast text och returnerar text. Deras kontextfönster ligger tillräckligt nära varandra för att skillnaden inte är värd att fatta beslut utifrån, ungefär en miljon tokens på varje sida. Strukturerad output är den andra tydliga uppdelningen: Gemini 2.5 Pro stöder strukturerade outputs, och parameterlistan speglar det med response_format och structured_outputs, medan GLM 5.3 Prime inte listar strukturerade outputs som en stödd parameter. Verktygsanvändning finns tillgängligt på båda. Båda exponerar resonemangskontroller genom include_reasoning och reasoning, och GLM 5.3 Prime går längre med reasoning_effort. GLM 5.3 Prime stöder också samplings- och inspektionsparametrar som Gemini 2.5 Pro inte gör: frequency_penalty, presence_penalty, stop, top_k, logprobs och top_logprobs. Vad gäller pris är Gemini 2.5 Pro den billigare sidan för input, GLM 5.3 Prime är den billigare sidan för output, så vilket som är det bättre köpet beror på förhållandet mellan prompt tokens och completion tokens i din arbetsbelastning.
För en utvecklare som väljer mellan dem handlar beslutet vanligtvis om vad som går in i prompten. Om du behöver skicka skärmbilder, PDF-filer, ljud eller video tillsammans med texten är Gemini 2.5 Pro den som kan ta dessa inputs; GLM 5.3 Prime kan inte. Om du behöver att svaret följer ett schema som du kan parsa, stöder Gemini 2.5 Pro strukturerade outputs och GLM 5.3 Prime gör det inte, vilket spelar roll för pipelines för extrahering och klassificering. Om ditt arbete är vanlig text in, vanlig text ut, och du vill ha finare kontroll över sampling, penalties, stop-sekvenser, top_k eller token-nivå log sannolikheter, ger GLM 5.3 Prime dig dessa reglage. Långa outputs gynnar också GLM 5.3 Prime kostnadsmässigt, eftersom output är dess billigare sida, medan långa inputs gynnar Gemini 2.5 Pro.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt. Båda nås genom det OpenAI-kompatibla API:et, så du pekar din befintliga OpenAI-klient eller SDK mot api14:s bas-URL med din api14-nyckel, och det enda som ändras mellan de två är model id-strängen. Sätt model till "google/gemini-2.5-pro" för Gemini 2.5 Pro och till "z-ai/glm-5.3-prime" för GLM 5.3 Prime. Messages, roller och svarformen förblir desamma, så ett byte är en enradsändring och du kan jämföra dem på samma prompts utan att skriva om din anropsplats. Varningen gäller parametrar: en begäran som använder structured_outputs kommer inte att fungera över till GLM 5.3 Prime, och en begäran som använder top_k eller logprobs kommer inte att fungera över till Gemini 2.5 Pro, så håll dessa inställningar bakom en per modell-gren.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "google/gemini-2.5-pro" till "z-ai/glm-5.3-prime", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4