Qwen: Qwen3.8 Flash karşı Z.ai: GLM 5.3 Flash
Qwen: Qwen3.8 Flash ($0,52 / 1M token (≈ ₺26,29)) ve Z.ai: GLM 5.3 Flash ($0,52 / 1M token (≈ ₺26,29)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| Qwen: Qwen3.8 Flash | Z.ai: GLM 5.3 Flash | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | Qwen | Z.ai |
| Girdi | $0,52 / 1M token (≈ ₺26,29) | $0,52 / 1M token (≈ ₺26,29) |
| Çıktı | $1,65 / 1M token (≈ ₺82,38) | $1,75 / 1M token (≈ ₺87,63) |
| Önbellek okuma | $0,06 / 1M token (≈ ₺2,80) | $0,11 / 1M token (≈ ₺5,26) |
| Bağlam penceresi | 1.000.000 | 1.048.576 |
| Maks. çıktı | 131.072 | 943.717 |
| Girdi | text, image, video | text, image, video |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 26 Ağu 2026 | 26 Ağu 2026 |
Temel farklar
- İkisinin girdi fiyatı da hemen hemen aynı.
- Qwen: Qwen3.8 Flash çıktı tokenlarında 6% daha ucuz.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Qwen: Qwen3.8 Flash ile $0,00135, Z.ai: GLM 5.3 Flash ile $0,00140 tutar.
Ayrıntılı bakış
Qwen: Qwen3.8 Flash, Qwen tarafından sunulan bir metin modelidir ve Z.ai: GLM 5.3 Flash, Z.ai tarafından sunulan bir metin modelidir. Her ikisi de metin kategorisinde modeller olarak listelenir, her ikisi de girdi olarak metin, görüntü ve video kabul eder ve her ikisi de yalnızca metin döndürür. Her ikisi de aynı sağlayıcı sürüm tarihini taşır: 2026-08-26, bu nedenle burada hiçbiri diğerinden daha yeni olarak sunulmaz. Bir geliştirici için pratik başlangıç noktası, bunların aynı ağ geçidi üzerinden yan yana satılan, iki farklı sağlayıcıdan gelen iki rakip flash seviyesi model olduğudur.
Ham kapasitede ikisi birbirine yakındır. Qwen3.8 Flash 1.000.000 token bağlam uzunluğuna sahipken, GLM 5.3 Flash 1.048.576 token listeler; bu anlamlı bir farktan çok marjinal bir farktır, dolayısıyla bağlam boyutu belirleyici faktör olmamalıdır. Her ikisi de metnin yanı sıra görüntü ve video girdisi alır, bu nedenle çok kipli girdi çalışması her ikisinde de mümkündür. Parametre listeleri ayrıştıkları yerdir. Qwen3.8 Flash frequency penalty, include reasoning, logprobs, max tokens, presence penalty, reasoning, response format, seed, stop, structured outputs, temperature, tool choice, tools, top k, top logprobs ve top p destekler. GLM 5.3 Flash bunların tümünü artı olarak logit bias, min p, parallel tool calls, reasoning effort ve repetition penalty destekler. Bu, GLM 5.3 Flash'in örnekleme üzerinde (min p, logit bias, repetition penalty), ne kadar reasoning effort harcanacağı üzerinde ve tool call'ların paralel çalışıp çalışamayacağı üzerinde daha ince kontrol sağladığı anlamına gelir. Uygulamanız bu belirli ayarlardan herhangi birine bağlıysa, bunları sunan model GLM 5.3 Flash'tir.
Görev seçimi için, iş yükünüzün gerçekte neye ihtiyaç duyduğunu düşünün. Çok büyük bir bağlam ve doğrudan metin üretimi istediğiniz uzun belge veya uzun video anlama yapıyorsanız, her iki model de uygundur ve bağlam farkı etrafında optimizasyon yapmaya değmez. Tur başına birden fazla tool call yapan ajanlar kuruyorsanız, veya istek başına reasoning effort ayarlamak istiyorsanız, veya çıktıyı şekillendirmek için min p, logit bias ya da repetition penalty gerekiyorsa, GLM 5.3 Flash daha doğal bir seçimdir çünkü bu parametreler orada mevcuttur. Ardışık düzeniniz zaten Qwen parametre setine göre yazılmışsa ve bu ek kontrollere ihtiyacınız yoksa, Qwen3.8 Flash ortak yüzeyi kapsar: temperature, top p, top k, cezalar, seed'ler, stop dizileri, structured outputs ve tools. Maliyet de bir yöne meyleder: GLM 5.3 Flash hem girdide hem çıktıda ikisinin daha ucuz olanıdır, bu nedenle eşit kalite ve eşit özellik uyumunda daha düşük maliyetli tercihtir. İkisinin yaklaşık aynı olduğu yer bağlam boyutudur ve hiçbiri tools, structured outputs veya reasoning destekleyen tek model olarak listelenmez, dolayısıyla bunlar farklılaştırıcı değildir.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı OpenAI uyumlu arayüzü kullanır. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, isteğinizi api14 anahtarınızla chat completions uç noktasına gönderin ve model alanını ayarlayın. Qwen3.8 Flash kullanmak için model id'sini "qwen/qwen3.8-flash" olarak ayarlayın. GLM 5.3 Flash kullanmak için model id'sini "z-ai/glm-5.3-flash" olarak ayarlayın. İstek gövdesindeki diğer her şey aynı biçimde kalır: messages, temperature, max tokens, tools, response format ve geri kalanı. Dikkat edilmesi gereken tek şey, iki modelin birebir aynı parametre setini kabul etmemesidir; bu nedenle id'leri değiştirip yalnızca bir tarafın desteklediği bir parametre gönderirseniz, ağ geçidinin bunu nasıl ele aldığına bağlı olarak bu isteğin reddedilmesini veya yok sayılmasını bekleyin. Paylaşılan parametrelerinizi tek bir yerde tutun ve modele özgü olanları (logit bias, min p, parallel tool calls, reasoning effort, repetition penalty) hangi model id'sini çağırdığınıza dair bir kontrolün arkasına alın.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "qwen/qwen3.8-flash" yerine "z-ai/glm-5.3-flash" 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-5.3-flash",
"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