gigachat-2 vs glm-4.5

gigachat-2 и glm-4.5: ключевые отличия

gigachat-2 и glm-4.5 — модели от разных провайдеров (GIGACHAT и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gigachat-2 в 1.4x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — glm-4.5 принимает до 131 072 токенов.

gigachat-2 — gigachat-2 от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 130.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

glm-4.5 — glm-4.5 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 67.20 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gigachat-2: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Стоимость gigachat-2 и glm-4.5 в рублях

Интересная ситуация: glm-4.5 дешевле по вводу, но gigachat-2 — 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.

Анализ цен: gigachat-2 обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 62.8 ₽ (93%), вывод дешевле на 167.6 ₽ (56%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст gigachat-2 vs glm-4.5

glm-4.5 принимает до 131 072 токенов — это в 1.0x больше, чем 128 000 у gigachat-2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

glm-4.5 может генерировать до 131 000 токенов за запрос.

Модальности gigachat-2 и glm-4.5

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

Возможности gigachat-2 и glm-4.5

glm-4.5 предлагает возможности, недоступные в gigachat-2: Freq. Penalty, Max Tokens, 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 и glm-4.5 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: gigachat-2 или glm-4.5?

По нашей оценке (1:3), glm-4.5 лидирует. Однако gigachat-2 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, gigachat-2 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит glm-4.5 — контекст 131 072 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит glm-4.5 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

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

• Когда важна экономия на выводе — gigachat-2 дешевле на 167.6 ₽ (56%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему GIGACHAT

Когда использовать glm-4.5

glm-4.5 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4.5 дешевле на 62.8 ₽ (48%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 131 072 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 и glm-4.5

gigachat-2 (GIGACHAT) и glm-4.5 (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 "gigachat-2" или "glm-4.5"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между gigachat-2 и glm-4.5 — 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 vs glm-4.5 (1:3)

glm-4.5 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует gigachat-2 (ввод 130 ₽, вывод 130 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.5 с контекстом 131 072. glm-4.5 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty.