gigachat-2 и glm-4.6: ключевые отличия
gigachat-2 и glm-4.6 — 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 1.6x раз — glm-4.6 принимает до 202 752 токенов.
gigachat-2 — gigachat-2 от GIGACHAT — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 130.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.
glm-4.6 — glm-4.6 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 67.20 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gigachat-2: 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 и glm-4.6 в рублях
Интересная ситуация: glm-4.6 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 158 ₽ (55%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст gigachat-2 vs glm-4.6
glm-4.6 принимает до 202 752 токенов — это в 1.6x больше, чем 128 000 у gigachat-2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
glm-4.6 может генерировать до 131 072 токенов за запрос.
Модальности gigachat-2 и glm-4.6
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности gigachat-2 и glm-4.6
glm-4.6 предлагает возможности, недоступные в gigachat-2: 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 и glm-4.6 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | gigachat-2 | glm-4.6 |
|---|---|---|
| Провайдер | GIGACHAT | Z-AI |
| Цена ввода (1M) | 130 ₽ | 67.2 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 130 ₽ ✓ | 288 ₽ |
| Контекст | 128 000 токенов | 202 752 токенов ✓ |
| Макс. вывод | — | 131 072 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Да (50% скидка) |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | — | Other |
| 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 | — | ✓ |
Как выбрать: gigachat-2 или glm-4.6?
По нашей оценке (1:3), glm-4.6 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-4.6 — контекст 202 752 токенов.
- Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит glm-4.6 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
gigachat-2 от GIGACHAT — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- Когда важна экономия на выводе — gigachat-2 дешевле на 158 ₽ (55%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему GIGACHAT
Когда использовать glm-4.6
glm-4.6 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — glm-4.6 дешевле на 62.8 ₽ (48%) 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 и glm-4.6
gigachat-2 (GIGACHAT) и glm-4.6 (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" или "glm-4.6"
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-4.6 — 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-4.6 (1:3)
glm-4.6 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует gigachat-2 (ввод 130 ₽, вывод 130 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.6 с контекстом 202 752. glm-4.6 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Max Tokens.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.