Writer: Palmyra X5 mot Z.ai: GLM 5.1
En jämförelse sida vid sida av Writer: Palmyra X5 (2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,77 kr)) och Z.ai: GLM 5.1 (4,90 US$ / 1M textdelar (≈ 48,46 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Writer: Palmyra X5 | Z.ai: GLM 5.1 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Writer | Z.ai |
| Indata | 2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,77 kr) | 4,90 US$ / 1M textdelar (≈ 48,46 kr) |
| Utdata | 21,00 US$ / 1M textdelar (≈ 207,70 kr) | 15,40 US$ / 1M textdelar (≈ 152,31 kr) |
| Cacheläsning | - | 0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 9,00 kr) |
| Kontextfönster | 1 040 000 | 204 800 |
| Max utdata | 8 192 | 131 072 |
| Indata | text | text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 21 jan. 2026 | 7 apr. 2026 |
Viktiga skillnader
- Writer: Palmyra X5 är 57% billigare på indata-tokens.
- Z.ai: GLM 5.1 är 27% billigare på utdata-tokens.
- Writer: Palmyra X5 läser 5.1× mer kontext (1 040 000 tokens).
- Endast Z.ai: GLM 5.1 stöder verktygsanrop.
- Endast Z.ai: GLM 5.1 stöder strukturerad JSON-utdata.
- Endast Z.ai: GLM 5.1 stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,01 US$ med Writer: Palmyra X5 och 0,01 US$ med Z.ai: GLM 5.1.
Mer i detalj
Författare: Palmyra X5 är gjord av Writer, och Z.ai: GLM 5.1 är gjord av Z.ai. Båda är textmodeller i den meningen att de tar emot text och returnerar text, och båda tillhandahålls via api14 som chattmodeller som du kan använda i en befintlig OpenAI-kompatibel klient. Palmyra X5 släpptes av sin leverantör den 21 januari 2026, medan GLM 5.1 kom senare, den 7 april 2026. Det är hela likheten på ytan; bortom den är de två byggda för ganska olika uppgifter.
Den tydligaste skillnaden är kontexten. Palmyra X5 har ett kontextfönster på 1 040 000 tokens, vilket är ungefär fem gånger de 204 800 tokens som GLM 5.1 accepterar. Om din prompt är en stor kodbas, en lång uppsättning kontrakt, en hög med transkriptioner eller en stor mängd hämtade dokument, är Palmyra X5 den som håller det utan att dela upp det. GLM 5.1 förlorar mark där men vinner på kontroll. Den är den enda av de två som exponerar tools och tool_choice, structured_outputs och response_format, samt reasoning och include_reasoning. Den accepterar också en mycket bredare uppsättning parametrar totalt, inklusive frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, repetition_penalty, seed och stop, medan Palmyra X5 stöder en mindre uppsättning (max_tokens, stop, temperature, top_k, top_p). Priset: input-tokens är billigare på Palmyra X5 och output-tokens är billigare på GLM 5.1, så vilken modell som är billigare beror på om din arbetsbelastning är prompt-tung eller genereringstung.
För praktiskt val, använd Palmyra X5 när uppgiften domineras av läsning: sammanfattning av långa dokument, frågor och svar över en stor korpus, granskning av hela repon, eller vilken pipeline som helst där du annars skulle behöva dela upp och sy ihop. Dess parameteruppsättning är liten men tillräcklig för enkel sampling-kontroll. Använd GLM 5.1 när uppgiften domineras av att göra: funktionsanrop, agenter som behöver verktyg, JSON- eller schema-begränsad utdata, klassificering med logprobs, eller något där du vill ha en resonemangsomgång och finmaskiga sampling-reglage som seed för reproducerbarhet. Om din arbetsbelastning mest består av output-tokens (långa genereringar, många kompletteringar), är GLM 5.1 också den billigare sidan; om den mest består av input-tokens (stora prompter, korta svar), är Palmyra X5 det.
Att anropa endera via api14 är samma kodväg. Båda är OpenAI-kompatibla, så du behåller din befintliga klient, bas-URL och förfrågningsform, och ändrar bara modell-id-strängen: "writer/palmyra-x5" för Writers modell, "z-ai/glm-5.1" för Z.ai:s. Allt annat (messages, temperature, max_tokens, streaming) stannar där det är. Den enda varningen är parametrar: om du skickar tools, response_format, reasoning eller seed, tillhör de GLM 5.1 och kommer inte att respekteras av Palmyra X5, så villkora dem på modell-id:t i stället för att skicka dem ovillkorligt.
Det finns fortfarande fall där den "fel" modellen är rätt val. Om du behöver en prompt på en miljon tokens och även vill ha verktyg eller strukturerad utdata, kan du inte få båda från detta par, och du måste avgöra vilken begränsning som är svårare: behåll Palmyra X5 och hantera verktygsanrop i din egen kod, eller behåll GLM 5.1 och hämta eller sammanfatta ner till dess fönster. På samma sätt, om du behöver reproducerbar sampling via seed eller logprobs på token-nivå för utvärdering, är GLM 5.1 det enda alternativet här oavsett kontextstorlek.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "writer/palmyra-x5" till "z-ai/glm-5.1", 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-5.1",
"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