OpenAI: GPT-6 Sol mot Z.ai: GLM 5.3 Prime
En jämförelse sida vid sida av OpenAI: GPT-6 Sol (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 | 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 är 29% billigare på indata-tokens.
- Z.ai: GLM 5.3 Prime är 12% billigare på utdata-tokens.
- Endast OpenAI: GPT-6 Sol stöder strukturerad JSON-utdata.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,02 US$ med OpenAI: GPT-6 Sol och 0,03 US$ med Z.ai: GLM 5.3 Prime.
Mer i detalj
OpenAI: GPT-6 Sol är en textmodell från OpenAI, släppt den 22 september 2026. Z.ai: GLM 5.3 Prime är en textmodell från Z.ai, släppt den 23 september 2026. Båda är listade på api14 som modeller i kategorin text, och båda tar emot en prompt och returnerar text, så på grundläggande användningsnivå har de samma plats i din stack. Skillnaderna visar sig i vad du kan skicka in, hur du styr utdata och vad anropet kostar.
Den tydligaste uppdelningen är i indatamodaliteter. GPT-6 Sol tar emot filer, bilder och text, så du kan ge den en skärmbild, en PDF eller ett dokument tillsammans med dina instruktioner. GLM 5.3 Prime tar endast emot text, vilket innebär att allt visuellt eller filbaserat måste konverteras till text innan det når modellen. När det gäller kontext är de två tillräckligt nära att skillnaden inte är värd att planera kring: GPT-6 Sol listar 1 050 000 tokens och GLM 5.3 Prime listar 1 000 000. Strukturerade utdata är listade för GPT-6 Sol men inte för GLM 5.3 Prime, så om du behöver att modellen begränsas till ett schema är det en poäng till OpenAIs fördel. GLM 5.3 Prime har en bredare uppsättning samplingskontroller, inklusive temperature, top_p, top_k, frekvens- och närvarostraff, stoppsekvenser och logprobs med top logprobs. Båda exponerar resonemangskontroller som reasoning effort och include reasoning, och båda stöder verktyg, så ingen av dem har ensamrätt där.
För dagligt arbete, välj baserat på vad du matar in och vad du behöver tillbaka. Om din pipeline involverar bilder, uppladdade filer eller blandade medier är GPT-6 Sol det självklara valet eftersom den andra modellen inte kan ta emot sådana indata alls. Om du behöver garanterat schemabaserat utdata är GPT-6 Sol återigen det säkrare valet. Om din uppgift är ren text och du vill ha fin kontroll över sampling, eller du vill ha logprobs för poängsättning och omrankning, ger GLM 5.3 Prime dig rattar som GPT-6 Sol inte listar. När det gäller pris är GPT-6 Sol det billigare alternativet för indata, medan GLM 5.3 Prime är det billigare alternativet för utdata, så vilket som är den bättre affären beror på din kvot av prompttokens till completiontokens. Långa prompter med korta svar lutar mot GPT-6 Sol, medan korta prompter med långa genereringar lutar mot GLM 5.3 Prime.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din befintliga klient mot api14, skickar en chat completions-begäran och anger fältet model. För att använda OpenAIs modell, ange modell-id:t till openai/gpt-6-sol. För att använda Z.ai:s modell, ange det till z-ai/glm-5.3-prime. Allt annat i begärans body förblir som det är, förutom parametrar som en given modell inte stöder, vilka du bör ta bort, annars kan begäran avvisas. Det innebär att du kan växla mellan de två genom att ändra en sträng, och du kan dirigera olika begäranden till olika modeller inom samma applikation utan att skriva om din klientkod.
Det finns fortfarande fall där den textbaserade modellen är det bättre valet. Om din arbetsbelastning är helt och hållet text vinner du inget på fil- och bildstödet hos GPT-6 Sol, och GLM 5.3 Primes utdatapris plus dess samplings- och logprob-kontroller kan passa dig bättre, särskilt för genereringstunga jobb eller för uppgifter där du vill inspektera sannolikheter på tokennivå. Omvänt, om du arbetar med dokument eller skärmbilder, eller behöver strukturerade utdata, förblir GPT-6 Sol den du ska anropa.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "openai/gpt-6-sol" 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