gigachat-2-max и glm-4.7-flash: ключевые отличия
gigachat-2-max и glm-4.7-flash — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.7-flash в 29.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — glm-4.7-flash 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-flash — glm-4.7-flash от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gigachat-2-max: Freq. Penalty, 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-flash в рублях
glm-4.7-flash 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-flash обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 1288.48 ₽ (99%), вывод дешевле на 1223.2 ₽ (94%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gigachat-2-max vs glm-4.7-flash
glm-4.7-flash 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.
Модальности gigachat-2-max и glm-4.7-flash
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности gigachat-2-max и glm-4.7-flash
glm-4.7-flash предлагает возможности, недоступные в gigachat-2-max: Freq. Penalty, 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-flash в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gigachat-2-max | glm-4.7-flash |
|---|---|---|
| Провайдер | GIGACHAT | Z-AI |
| Цена ввода (1M) | 1300 ₽ | 11.52 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 1300 ₽ | 76.8 ₽ ✓ |
| Контекст | 128 000 токенов | 202 752 токенов ✓ |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Да (16.6% скидка) |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | — | Other |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Max Tokens | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Reasoning | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Response Format | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: gigachat-2-max или glm-4.7-flash?
По нашей оценке (0:4), glm-4.7-flash лидирует. Однако gigachat-2-max может быть лучше для определённых сценариев:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.7-flash будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для длинных документов лучше подходит glm-4.7-flash — контекст 202 752 токенов.
- Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит glm-4.7-flash с поддержкой reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв 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-flash
glm-4.7-flash от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — glm-4.7-flash дешевле на 1288.48 ₽ (99%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — glm-4.7-flash дешевле на 1223.2 ₽ (94%) за 1M токенов
- Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 128 000 токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.6%
- 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-flash
gigachat-2-max (GIGACHAT) и glm-4.7-flash (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 14 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-flash"
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-flash — 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-flash (0:4)
glm-4.7-flash выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует glm-4.7-flash (ввод 11.52 ₽, вывод 76.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.7-flash с контекстом 202 752. glm-4.7-flash выделяется поддержкой Freq. Penalty, Max Tokens, Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.