Qwen: Qwen3.5-27B karşı Z.ai: GLM 4.5V
Qwen: Qwen3.5-27B ($0,91 / 1M token (≈ ₺45,57)) ve Z.ai: GLM 4.5V ($2,10 / 1M token (≈ ₺105,16)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| Qwen: Qwen3.5-27B | Z.ai: GLM 4.5V | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | Qwen | Z.ai |
| Girdi | $0,91 / 1M token (≈ ₺45,57) | $2,10 / 1M token (≈ ₺105,16) |
| Çıktı | $9,10 / 1M token (≈ ₺455,69) | $6,30 / 1M token (≈ ₺315,48) |
| Önbellek okuma | - | $0,39 / 1M token (≈ ₺19,28) |
| Bağlam penceresi | 262.144 | 65.536 |
| Maks. çıktı | 81.920 | 16.384 |
| Girdi | text, image, video | text, image |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 25 Şub 2026 | 11 Ağu 2025 |
Temel farklar
- Qwen: Qwen3.5-27B girdi tokenlarında 57% daha ucuz.
- Z.ai: GLM 4.5V çıktı tokenlarında 31% daha ucuz.
- Qwen: Qwen3.5-27B 4.0× daha fazla bağlam okur (262.144 token).
- yapılandırılmış JSON çıktısı özelliğini yalnızca Qwen: Qwen3.5-27B destekler.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Qwen: Qwen3.5-27B ile $0,00546, Z.ai: GLM 4.5V ile $0,00525 tutar.
Ayrıntılı bakış
Qwen: Qwen3.5-27B, Qwen tarafından yapılmıştır ve qwen/qwen3.5-27b model id'sini taşır. Z.ai: GLM 4.5V, Z.ai tarafından yapılmıştır ve z-ai/glm-4.5v model id'sini taşır. Her ikisi de metin kategorisinde listelenir ve her ikisi de metin girdisi kabul edip metin çıktısı döndürür, dolayısıyla temel yapı düzeyinde aynı tür modeldir. Farklar, ne kadar girdi kabul ettiklerinde ve nasıl ayarlandıklarında ortaya çıkar.
En net ayrım bağlam uzunluğudur. Qwen3.5-27B 262144 token sunar, GLM 4.5V ise 65536 sunar, yani kısaltmanız veya parçalara ayırmanız gerekmeden önce Qwen size yaklaşık dört kat daha fazla alan verir. Qwen ayrıca metin ve görüntünün yanı sıra girdi modalitesi olarak video da kabul eder, GLM 4.5V ise yalnızca metin ve görüntü kabul eder. Parametrelerde Qwen yapılandırılmış çıktıları ve logit_bias, logprobs, min_p, top_logprobs ile structured_outputs içeren daha geniş bir kümeyi destekler, GLM 4.5V ise bunları listelemez. Her ikisi de tools, tool_choice, reasoning ve include_reasoning destekler, dolayısıyla araç çağırma ve akıl yürütme burada bir ayrıştırıcı değildir. Fiyatta, girdi için Qwen daha ucuz taraftadır ve çıktı için GLM 4.5V daha ucuz taraftadır, dolayısıyla maliyet tablosu girdi/çıktı oranınıza bağlıdır.
Pratik seçim için, promptunuz uzun olduğunda, video geçirmeniz gerektiğinde veya yapılandırılmış çıktılar, logprobs ya da daha ince örnekleme kontrolleri istediğinizde Qwen3.5-27B'ye yönelin. Uzun belgeler, çok saatlik transkriptler ve katı bir yanıt şeması gerektiren ardışık düzenlerin tümü buna uyar. Girdileriniz kısa ila orta uzunluktaysa, yalnızca metin ve görüntü kullanıyorsanız ve faturanıza çıktı hacmi hâkimse GLM 4.5V'ye yönelin, çünkü çıktıda daha ucuz taraftadır. İş yükünüz çoğunlukla kısa promptlar ve uzun üretimlerden oluşuyorsa, bağlam penceresi daha küçük olsa bile GLM 4.5V daha ekonomik bir tercih olabilir.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır çünkü API OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, anahtarınızı gönderin ve başka yerlerde zaten kullandığınız chat completions yapısını kullanın. İkisi arasındaki tek değişiklik model id'sidir: bunu qwen/qwen3.5-27b veya z-ai/glm-4.5v olarak ayarlayın. İstek gövdesindeki her şey olduğu gibi kalır ve tek bir kod yolu tutup id'yi istek başına veya ortam başına değiştirebilirsiniz. Varsayımları sabit kodlamak yerine güncel ücretler için bu sayfadaki canlı fiyat tablosuna bakın.
Daha küçük bağlamlı modelin daha iyi tercih olduğu durumlar hâlâ vardır. Göreviniz uzun yanıtlı kısa görüntü ve metin sorularıysa, GLM 4.5V'nin daha ucuz çıktı tarafı Qwen'in daha büyük penceresinden daha önemlidir ve ekstra bağlamı zaten kullanmayacaksınız. Aynı şekilde, yapılandırılmış çıktılara, logprobs'a veya videoya ihtiyacınız yoksa, Qwen'deki ekstra parametreler size hiçbir şey kazandırmaz ve daha basit seçim yeterlidir. Modeli daha uzun özellik listesine göre değil, trafiğinizin şekline göre eşleştirin.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "qwen/qwen3.5-27b" yerine "z-ai/glm-4.5v" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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);
Diğer karşılaştırmalar
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha karşı Tencent: Hy4