gemini-2.5-flash-lite и glm-4.5v: ключевые отличия
gemini-2.5-flash-lite и glm-4.5v — модели от разных провайдеров (GOOGLE и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gemini-2.5-flash-lite в 4.8x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 16.0x 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.
glm-4.5v — glm-4.5v от Z-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling. Стоимость ввода 115.20 ₽/1M токенов, контекст 65 536 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gemini-2.5-flash-lite: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 9 из 13 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость gemini-2.5-flash-lite и glm-4.5v в рублях
gemini-2.5-flash-lite дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: gemini-2.5-flash-lite обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 96 ₽ (83%), вывод дешевле на 268.8 ₽ (78%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gemini-2.5-flash-lite vs glm-4.5v
gemini-2.5-flash-lite принимает до 1 048 576 токенов — это в 16.0x больше, чем 65 536 у glm-4.5v. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: gemini-2.5-flash-lite генерирует до 65 535 токенов за запрос, glm-4.5v — до 16 384. gemini-2.5-flash-lite лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности gemini-2.5-flash-lite и glm-4.5v
Обе модели мультимодальны — принимают не только текст, но и другие типы данных. gemini-2.5-flash-lite работает с текст, изображения, файлы, аудио, видео, а glm-4.5v — с текст, изображения.
Обе модели поддерживают анализ изображений — вы можете отправлять скриншоты, фотографии документов, графики и схемы прямо в запросе.
Возможности gemini-2.5-flash-lite и glm-4.5v
glm-4.5v предлагает возможности, недоступные в gemini-2.5-flash-lite: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top K. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры gemini-2.5-flash-lite и glm-4.5v в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gemini-2.5-flash-lite | glm-4.5v |
|---|---|---|
| Провайдер | GOOGLE | Z-AI |
| Цена ввода (1M) | 19.2 ₽ ✓ | 115.2 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 76.8 ₽ ✓ | 345.6 ₽ |
| Контекст | 1 048 576 токенов ✓ | 65 536 токенов |
| Макс. вывод | 65 535 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Текст, Изображения, Файлы, Аудио, Видео | Текст, Изображения |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Да (18.3% скидка) |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Gemini | Other |
| Max Tokens | ✓ | ✓ |
| Reasoning | ✓ | ✓ |
| Response Format | ✓ | ✓ |
| Seed | ✓ | ✓ |
| Stop Sequences | ✓ | ✓ |
| Structured Output | ✓ | ✓ |
| Temperature | ✓ | ✓ |
| Function Calling | ✓ | ✓ |
| Top P | ✓ | ✓ |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
Как выбрать: gemini-2.5-flash-lite или glm-4.5v?
По нашей оценке (3:1), 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, gemini-2.5-flash-lite обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте gemini-2.5-flash-lite — контекст 1 048 576 токенов.
- Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
- Работа с изображениями: Обе модели понимают изображения — можно отправлять скриншоты и фото.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-lite от GOOGLE — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на вводе — gemini-2.5-flash-lite дешевле на 96 ₽ (83%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — gemini-2.5-flash-lite дешевле на 268.8 ₽ (78%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 65 536 токенов
- Для обработки аудио и голосовых данных
- Для задач, оптимизированных под экосистему GOOGLE
Когда использовать glm-4.5v
glm-4.5v от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 18.3%
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Подключение gemini-2.5-flash-lite и glm-4.5v
gemini-2.5-flash-lite (GOOGLE) и glm-4.5v (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 13 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-4.5v"
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-4.5v — 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-4.5v (3:1)
gemini-2.5-flash-lite выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует gemini-2.5-flash-lite (ввод 19.2 ₽, вывод 76.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gemini-2.5-flash-lite с контекстом 1 048 576. glm-4.5v выделяется поддержкой Freq. Penalty, Pres. Penalty, Rep. Penalty.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.