gemini-2.5-flash-lite vs glm-4-32b

gemini-2.5-flash-lite и glm-4-32b: ключевые отличия

gemini-2.5-flash-lite и glm-4-32b — модели от разных провайдеров (GOOGLE и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4-32b в 2.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.2x раз — gemini-2.5-flash-lite принимает до 1 048 576 токенов.

gemini-2.5-flash-lite — gemini-2.5-flash-lite от GOOGLE — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с обработкой аудио, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4-32b: Reasoning, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output.

glm-4-32b — glm-4-32b от Z-AI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 4 из 9 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость gemini-2.5-flash-lite и glm-4-32b в рублях

Цены на ввод и вывод у обеих моделей совпадают. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: glm-4-32b обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 0 ₽ (0%), вывод дешевле на 57.6 ₽ (75%).

Контекст gemini-2.5-flash-lite vs glm-4-32b

gemini-2.5-flash-lite принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.2x больше, чем 128 000 у glm-4-32b. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

gemini-2.5-flash-lite может генерировать до 65 535 токенов за запрос.

Модальности gemini-2.5-flash-lite и glm-4-32b

gemini-2.5-flash-lite — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы, аудио, видео. glm-4-32b работает только с текстом.

gemini-2.5-flash-lite может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4-32b работает только с текстом.

Возможности gemini-2.5-flash-lite и glm-4-32b

gemini-2.5-flash-lite предлагает возможности, недоступные в glm-4-32b: Reasoning, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gemini-2.5-flash-lite и glm-4-32b в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gemini-2.5-flash-lite или glm-4-32b?

По нашей оценке (2:1), gemini-2.5-flash-lite имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4-32b будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gemini-2.5-flash-lite — контекст 1 048 576 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте gemini-2.5-flash-lite — она поддерживает reasoning.
• Работа с изображениями: Если нужен анализ изображений — только gemini-2.5-flash-lite поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gemini-2.5-flash-lite

gemini-2.5-flash-lite от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 128 000 токенов
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для обработки аудио и голосовых данных
• Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE

Когда использовать glm-4-32b

glm-4-32b от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на выводе — glm-4-32b дешевле на 57.6 ₽ (75%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение gemini-2.5-flash-lite и glm-4-32b

gemini-2.5-flash-lite (GOOGLE) и glm-4-32b (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 9 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "gemini-2.5-flash-lite" или "glm-4-32b"
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-lite",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между gemini-2.5-flash-lite и glm-4-32b — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: gemini-2.5-flash-lite vs glm-4-32b (2:1)

gemini-2.5-flash-lite выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует glm-4-32b (ввод 19.2 ₽, вывод 19.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gemini-2.5-flash-lite с контекстом 1 048 576. gemini-2.5-flash-lite выделяется поддержкой Reasoning, Response Format, Seed.