GPT, Claude, Gemini — все модели через единый API. Работает в России без VPN.Начать бесплатно

GigaChat 2 Pro vs GLM 5.3

SBER vs Z-AI. GLM 5.3 в 1.5x раз дешевле по стоимости. Контекст: 128 000 vs 1 048 576 токенов. Возможности: 0 vs 10 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

GigaChat 2 Pro
SBER
850 ввод850 вывод128 000 контекст
💬 Текст
GLM 5.3
Z-AI
280 ввод880 вывод1 048 576 контекст
💬 Текст
1:3
GLM 5.3 выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

GigaChat 2 Pro и GLM 5.3: ключевые отличия

GigaChat 2 Pro и GLM 5.3 — модели от разных провайдеров (SBER и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости GLM 5.3 в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.2x раз — GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов.

GigaChat 2 ProGigaChat 2 Pro от SBER — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 850.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

GLM 5.3GLM 5.3 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 280.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GigaChat 2 Pro: Max Tokens, Reasoning, Reasoning Effort, Response Format, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Стоимость GigaChat 2 Pro и GLM 5.3 в рублях

Интересная ситуация: GLM 5.3 дешевле по вводу, но GigaChat 2 Pro — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
GigaChat 2 Pro
850
GLM 5.3
280
Вывод (1M токенов)
GigaChat 2 Pro
850
GLM 5.3
880
Cache Read (1M)
GigaChat 2 Pro
0
GLM 5.3
52

Анализ цен: GLM 5.3 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 570 ₽ (67%), вывод дороже на 30 ₽ (4%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GigaChat 2 Pro vs GLM 5.3

GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.2x больше, чем 128 000 у GigaChat 2 Pro. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
GigaChat 2 Pro128 000
GLM 5.31 048 576
Макс. вывод (токены)
GigaChat 2 Pro0
GLM 5.3131 072

GLM 5.3 может генерировать до 131 072 токенов за запрос.

Модальности GigaChat 2 Pro и GLM 5.3

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

GigaChat 2 Pro
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
GLM 5.3
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

Возможности GigaChat 2 Pro и GLM 5.3

GLM 5.3 предлагает возможности, недоступные в GigaChat 2 Pro: Max Tokens, Reasoning, Reasoning Effort, Response Format, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
GigaChat 2 Pro
GLM 5.3
Reasoning Effort
Настройка глубины рассуждения модели
GigaChat 2 Pro
GLM 5.3
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
GigaChat 2 Pro
GLM 5.3

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GigaChat 2 Pro и GLM 5.3 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

ХарактеристикаGigaChat 2 ProGLM 5.3
Провайдер
SBER
Z-AI
Цена ввода (1M)850280
Цена вывода (1M)850880
Контекст128 000 токенов1 048 576 токенов
Макс. вывод131 072 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетДа (81.4% скидка)
Онлайн поискНетНет
ТокенизаторOther
Max Tokens
Reasoning
Reasoning Effort
Response Format
Temperature
Function Calling
Top K
Top P

Как выбрать: GigaChat 2 Pro или GLM 5.3?

По нашей оценке (1:3), GLM 5.3 лидирует. Однако GigaChat 2 Pro может быть лучше для определённых сценариев:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, GLM 5.3 будет более экономичным вариантом.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 5.3 — контекст 1 048 576 токенов.
  • Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит GLM 5.3 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 Pro

GigaChat 2 Pro от SBER — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Когда важна экономия на выводе — GigaChat 2 Pro дешевле на 30 ₽ (3%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему SBER

Когда использовать GLM 5.3

GLM 5.3 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

  • Когда важна экономия на вводе — GLM 5.3 дешевле на 570 ₽ (67%) за 1M токенов
  • Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 128 000 токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.4%
  • Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
  • Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
  • Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение GigaChat 2 Pro и GLM 5.3

GigaChat 2 Pro (SBER) и GLM 5.3 (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 8 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "gigachat-2-pro" или "glm-5.3"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GigaChat 2 Pro и GLM 5.3 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: GigaChat 2 Pro или GLM 5.3?
Можно ли использовать GigaChat 2 Pro и GLM 5.3 в одном проекте?
GigaChat 2 Pro или GLM 5.3 — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к GigaChat 2 Pro?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как начать использовать GigaChat 2 Pro через AITUNNEL?

Итог: GigaChat 2 Pro vs GLM 5.3 (1:3)

GLM 5.3 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует GLM 5.3 (ввод 280 ₽, вывод 880 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GLM 5.3 с контекстом 1 048 576. GLM 5.3 выделяется поддержкой Max Tokens, Reasoning, Reasoning Effort.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту