Qwen: Qwen3.5-27B mot Z.ai: GLM 4.5V
En jämförelse sida vid sida av Qwen: Qwen3.5-27B (0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 8,91 kr)) och Z.ai: GLM 4.5V (2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Leverantör | Qwen | Z.ai |
| Indata | 0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 8,91 kr) | 2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,57 kr) |
| Utdata | 9,10 US$ / 1M textdelar (≈ 89,15 kr) | 6,30 US$ / 1M textdelar (≈ 61,72 kr) |
| Cacheläsning | - | 0,39 US$ / 1M textdelar (≈ 3,77 kr) |
| Kontextfönster | 262 144 | 65 536 |
| Max utdata | 81 920 | 16 384 |
| Indata | text, image, video | text, image |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 25 feb. 2026 | 11 aug. 2025 |
Viktiga skillnader
- Qwen: Qwen3.5-27B är 57% billigare på indata-tokens.
- Z.ai: GLM 4.5V är 31% billigare på utdata-tokens.
- Qwen: Qwen3.5-27B läser 4.0× mer kontext (262 144 tokens).
- Endast Qwen: Qwen3.5-27B stöder strukturerad JSON-utdata.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00546 US$ med Qwen: Qwen3.5-27B och 0,00525 US$ med Z.ai: GLM 4.5V.
Mer i detalj
Qwen: Qwen3.5-27B är tillverkad av Qwen och har modell-id qwen/qwen3.5-27b. Z.ai: GLM 4.5V är tillverkad av Z.ai och har modell-id z-ai/glm-4.5v. Båda är listade i textkategorin, och båda tar emot textinmatning och returnerar textutmatning, så på grundläggande form är de samma typ av modell. Skillnaderna visar sig i hur mycket de tar emot och hur de är trimmade.
Den tydligaste uppdelningen är kontextlängd. Qwen3.5-27B erbjuder 262144 tokens, medan GLM 4.5V erbjuder 65536, så Qwen ger dig ungefär fyra gånger så mycket utrymme innan du behöver trimma eller dela upp. Qwen accepterar också video som inmatningsmodalitet tillsammans med text och bild, medan GLM 4.5V endast accepterar text och bild. När det gäller parametrar stöder Qwen strukturerade utdata och en bredare uppsättning som inkluderar logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs och structured_outputs, medan GLM 4.5V inte listar dessa. Båda stöder tools, tool_choice, reasoning och include_reasoning, så verktygsanrop och resonemang är inte en särskiljande faktor här. När det gäller pris är Qwen den billigare sidan för indata och GLM 4.5V den billigare sidan för utdata, så kostnadsbilden beror på ditt förhållande mellan indata och utdata.
För praktiskt val, välj Qwen3.5-27B när din prompt är lång, när du behöver skicka video, eller när du vill ha strukturerade utdata, logprobs eller de finare samplingskontrollerna. Långa dokument, flera timmar långa transkript och pipelines som behöver ett strikt svarschema passar den alla väl. Välj GLM 4.5V när dina indata är korta till måttliga, när du endast har text och bild, och när utdatavolymen dominerar din räkning, eftersom den är den billigare sidan för utdata. Om din arbetsbelastning mestadels är korta prompter med långa genereringar kan GLM 4.5V vara det mer ekonomiska valet även om dess kontextfönster är mindre.
Att anropa endera modellen genom api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och använder den chat completions-form du redan använder någon annanstans. Den enda ändringen mellan de två är modell-id: ställ in det på qwen/qwen3.5-27b eller z-ai/glm-4.5v. Allt annat i förfrågans body förblir som det är, och du kan behålla en kodväg och byta id per förfrågan eller per miljö. Kontrollera den aktuella pristabellen på denna sida för gällande priser istället för att hårdkoda antaganden.
Det finns fortfarande fall där den mindre kontextmodellen är det bättre valet. Om din uppgift är korta bild- och textfrågor med långa svar spelar GLM 4.5V:s billigare utdatasida större roll än Qwens större fönster, och du kommer inte att använda den extra kontexten ändå. På samma sätt, om du inte behöver strukturerade utdata, logprobs eller video, ger de extra parametrarna på Qwen dig ingenting, och det enklare valet är bra. Matcha modellen mot formen på din trafik snarare än mot den längre funktionslistan.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "qwen/qwen3.5-27b" till "z-ai/glm-4.5v", 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-4.5v",
"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