gigachat-2-max vs glm-4.7

gigachat-2-max и glm-4.7: ключевые отличия

gigachat-2-max и glm-4.7 — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.7 в 7.1x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — glm-4.7 принимает до 202 752 токенов.

gigachat-2-max — gigachat-2-max от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 1300.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

glm-4.7 — glm-4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gigachat-2-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Стоимость gigachat-2-max и glm-4.7 в рублях

glm-4.7 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: glm-4.7 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 1223.2 ₽ (94%), вывод дешевле на 1012 ₽ (78%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gigachat-2-max vs glm-4.7

glm-4.7 принимает до 202 752 токенов — это в 1.6x больше, чем 128 000 у gigachat-2-max. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

glm-4.7 может генерировать до 65 535 токенов за запрос.

Модальности gigachat-2-max и glm-4.7

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности gigachat-2-max и glm-4.7

glm-4.7 предлагает возможности, недоступные в gigachat-2-max: Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры gigachat-2-max и glm-4.7 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gigachat-2-max или glm-4.7?

По нашей оценке (0:4), glm-4.7 лидирует. Однако gigachat-2-max может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.7 будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит glm-4.7 — контекст 202 752 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит glm-4.7 с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать gigachat-2-max

gigachat-2-max от GIGACHAT — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, оптимизированных под экосистему GIGACHAT

Когда использовать glm-4.7

glm-4.7 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4.7 дешевле на 1223.2 ₽ (94%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4.7 дешевле на 1012 ₽ (78%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 128 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение gigachat-2-max и glm-4.7

gigachat-2-max (GIGACHAT) и glm-4.7 (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gigachat-2-max" или "glm-4.7"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gigachat-2-max и glm-4.7 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: gigachat-2-max vs glm-4.7 (0:4)

glm-4.7 выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует glm-4.7 (ввод 76.8 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.7 с контекстом 202 752. glm-4.7 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens.