Qwen: Qwen-Plus mot Z.ai: GLM 4.5 Air
En jämförelse sida vid sida av Qwen: Qwen-Plus (0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 8,91 kr)) och Z.ai: GLM 4.5 Air (0,45 US$ / 1M textdelar (≈ 4,46 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Qwen: Qwen-Plus | Z.ai: GLM 4.5 Air | |
|---|---|---|
| Leverantör | Qwen | Z.ai |
| Indata | 0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 8,91 kr) | 0,45 US$ / 1M textdelar (≈ 4,46 kr) |
| Utdata | 2,73 US$ / 1M textdelar (≈ 26,74 kr) | 2,98 US$ / 1M textdelar (≈ 29,14 kr) |
| Cacheläsning | 0,18 US$ / 1M textdelar (≈ 1,78 kr) | 0,09 US$ / 1M textdelar (≈ 0,86 kr) |
| Cacheskrivning | 1,14 US$ / 1M textdelar (≈ 11,14 kr) | - |
| Kontextfönster | 1 000 000 | 131 072 |
| Max utdata | 32 768 | 98 304 |
| Indata | text | text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 1 feb. 2025 | 25 juli 2025 |
Viktiga skillnader
- Z.ai: GLM 4.5 Air är 50% billigare på indata-tokens.
- Qwen: Qwen-Plus är 8% billigare på utdata-tokens.
- Qwen: Qwen-Plus läser 7.6× mer kontext (1 000 000 tokens).
- Endast Qwen: Qwen-Plus stöder strukturerad JSON-utdata.
- Endast Z.ai: GLM 4.5 Air stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00228 US$ med Qwen: Qwen-Plus och 0,00194 US$ med Z.ai: GLM 4.5 Air.
Mer i detalj
Qwen: Qwen-Plus är tillverkad av Qwen och är en textmodell som tar emot text och returnerar text. Z.ai: GLM 4.5 Air är tillverkad av Z.ai och är också en textmodell med textinmatning och textutmatning. Båda serveras via api14 under modell-id:na qwen/qwen-plus och z-ai/glm-4.5-air, så utifrån vad du skickar och tar emot tillhör de samma kategori. Valet mellan dem handlar om kontextstorlek, parameterstöd och pris snarare än om någon skillnad i modalitet.
Den tydligaste uppdelningen är kontexten. Qwen-Plus erbjuder ett mycket större kontextfönster än GLM 4.5 Air, så den är den du bör välja när din prompt eller din ackumulerade konversation är lång. GLM 4.5 Air är den enda av de två som exponerar resonemangsstyrning (parametrarna reasoning och include_reasoning), vilket spelar roll om du vill att modellen ska arbeta igenom ett problem innan den svarar. Qwen-Plus är den enda som exponerar strukturerade utdata, vilket spelar roll om du behöver att svaret följer ett schema. När det gäller pris är de två inte samstämda: GLM 4.5 Air är det billigare alternativet för indata, medan Qwen-Plus är det billigare alternativet för utdata. Ingen av modellerna är det enda alternativet för verktygsanrop, eftersom båda accepterar tools och tool_choice.
För dagligt arbete, välj Qwen-Plus när jobbet involverar stora indata, till exempel att mata in ett långt dokument, en stor kodfil eller en lång chatt historik, och när du vill att svaret ska komma tillbaka i en fast form via strukturerade utdata. Välj GLM 4.5 Air när uppgiften drar nytta av explicit resonemang och när din kostnad domineras av indata-tokens snarare än utdata-tokens, eftersom det är där den är billigare. Om din arbetsbelastning mestadels består av korta prompter med korta svar, kan Qwen-Plus fördel i utdatapris uppväga dess högre indatapris, så det är värt att kontrollera den aktuella pristabellen mot ditt eget förhållande mellan indata och utdata innan du bestämmer dig.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt. API:et är OpenAI-kompatibelt, så du pekar din befintliga klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och ställer in fältet model. För att använda Qwen-Plus ställer du in model till qwen/qwen-plus; för att använda GLM 4.5 Air ställer du in model till z-ai/glm-4.5-air. Allt annat i förfrågningskroppen, messages-arrayen, temperature, max_tokens och så vidare, förblir som det är. Det enda att se upp med är parametrar: om du förlitar dig på strukturerade utdata är det tillgängligt på Qwen-Plus men inte på GLM 4.5 Air, och om du förlitar dig på resonemangsstyrning är det tillgängligt på GLM 4.5 Air men inte på Qwen-Plus. Att byta modell-id utan att justera dessa fält kommer antingen att ignoreras eller avvisas beroende på parametern.
Det finns fortfarande fall där den andra modellen är det bättre valet. Om du har bestämt dig för GLM 4.5 Air för dess resonemangsbeteende men dina indata är korta och dina utdata är långa, är Qwen-Plus det billigare valet för utdata och ger dig dessutom ett mycket större kontextfönster. Omvänt, om du har bestämt dig för Qwen-Plus för dess kontextstorlek men din arbetsbelastning är indatatung och du inte behöver strukturerade utdata, är GLM 4.5 Air det billigare valet för indata och lägger till resonemangsstyrning som du annars skulle vara utan.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "qwen/qwen-plus" till "z-ai/glm-4.5-air", 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-4.5-air",
"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