OpenAI: GPT-6 Sol Pro mot Z.ai: GLM 5.3 Prime
En jämförelse sida vid sida av OpenAI: GPT-6 Sol Pro (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 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
| OpenAI: GPT-6 Sol Pro | Z.ai: GLM 5.3 Prime | |
|---|---|---|
| Leverantör | OpenAI | Z.ai |
| Indata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 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 | 0,70 US$ / 1M textdelar (≈ 6,86 kr) | 1,96 US$ / 1M textdelar (≈ 19,20 kr) |
| Cacheskrivning | 8,75 US$ / 1M textdelar (≈ 85,72 kr) | - |
| Webbsökning | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) | - |
| Kontextfönster | 1 050 000 | 1 000 000 |
| Max utdata | 128 000 | 131 072 |
| Indata | file, image, text | text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 22 sep. 2026 | 23 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: GPT-6 Sol Pro är 29% billigare på indata-tokens.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime är 12% billigare på utdata-tokens.
- Endast OpenAI: GPT-6 Sol Pro stöder strukturerad JSON-utdata.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,02 US$ med OpenAI: GPT-6 Sol Pro och 0,03 US$ med Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Mer i detalj
OpenAI: GPT-6 Sol Pro är en textmodell från OpenAI, släppt 2026-09-22. Z.ai: GLM 5.3 Prime är en textmodell från Z.ai, släppt 2026-09-23. Båda är listade på api14 under kategorin text, och båda tar emot textinmatning och returnerar textutmatning, så på grundläggande nivå är de samma typ av produkt: en hostad modell som du skickar en prompt till och får genererad text tillbaka. Skillnaderna visar sig i vad var och en accepterar vid sidan av texten och i vilka parametrar var och en exponerar.
Den tydligaste uppdelningen är i indatamodaliteter. GPT-6 Sol Pro accepterar filer och bilder utöver text, medan GLM 5.3 Prime endast accepterar text. Om din pipeline behöver ge en modell en skärmbild, en skannad sida, ett diagram eller en dokumentfil, kan bara en av dessa två ta emot det. Kontextlängden är tillräckligt nära för att den inte bör styra beslutet: GPT-6 Sol Pro listar 1 050 000 tokens och GLM 5.3 Prime listar 1 000 000, vilket är ungefär samma arbetsutrymme för långa dokument och långa konversationer. När det gäller parametrar är GPT-6 Sol Pro den enda av de två med strukturerade utdata, och den exponerar även max_completion_tokens och verbosity. GLM 5.3 Prime lutar åt andra hållet, med samplings- och inspektionskontroller som GPT-6 Sol Pro inte listar: temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs och top_logprobs. Båda stöder tools, tool choice, reasoning, reasoning effort, response format, seed och include_reasoning, så ingen av dem har ensamrätt på verktygsanrop eller resonemang.
För att välja mellan dem, börja med indata. Om uppgiften involverar bilder eller filer är GPT-6 Sol Pro den du ska anropa, och det finns ingen lösning på andra sidan. Om du behöver att svaret följer ett schema är GPT-6 Sol Pro återigen det naturliga valet eftersom strukturerade utdata är listade för den och inte för GLM 5.3 Prime. Om du finjusterar genereringsbeteende ger GLM 5.3 Prime dig rattarna: temperature, top_p, top_k, penalties, stop-sekvenser och log-sannolikheter för att inspektera token-nivåns konfidens. Det gör den bättre lämpad för klassificeringsliknande anrop där du vill läsa logprobs, för samplingsexperiment och för arbetsbelastningar där du vill forma utdatastilen direkt snarare än genom ett schema. När det gäller pris är GPT-6 Sol Pro den billigare sidan för indata och GLM 5.3 Prime den billigare sidan för utdata, så det billigare alternativet beror på ditt förhållande mellan indata och utdata; kontrollera den aktuella pristabellen på denna sida för de faktiska siffrorna.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din befintliga OpenAI-klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och ställer in modellfältet till det id du vill ha: "openai/gpt-6-sol-pro" eller "z-ai/glm-5.3-prime". Allt annat i förfrågan behåller den form du redan använder. Att växla mellan de två är en enradsändring av det modell-id:t, så du kan dirigera en enda arbetsbelastning till båda och jämföra resultat utan att skriva om din integration. Tänk på att parametrar inte är utbytbara mellan de två: att skicka temperature eller top_p till GPT-6 Sol Pro, eller strukturerade utdata till GLM 5.3 Prime, stöds inte av de listade parameteruppsättningarna, så villkora dessa fält beroende på vilket modell-id du anropar.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "openai/gpt-6-sol-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