glm-4-32b vs gpt-5-nano

glm-4-32b и gpt-5-nano: ключевые отличия

glm-4-32b и gpt-5-nano — модели от разных провайдеров (Z-AI и OPENAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4-32b в 2.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.1x раз — gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов.

glm-4-32b — glm-4-32b от Z-AI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 19.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-5-nano: Temperature, Top P.

gpt-5-nano — gpt-5-nano от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 9.60 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4-32b: Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 2 из 8 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4-32b и gpt-5-nano в рублях

Интересная ситуация: gpt-5-nano дешевле по вводу, но glm-4-32b — 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: glm-4-32b обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 9.6 ₽ (100%), вывод дешевле на 57.6 ₽ (75%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4-32b vs gpt-5-nano

gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов — это в 3.1x больше, чем 128 000 у glm-4-32b. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

gpt-5-nano может генерировать до 128 000 токенов за запрос.

Модальности glm-4-32b и gpt-5-nano

gpt-5-nano — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы. glm-4-32b работает только с текстом.

gpt-5-nano может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4-32b работает только с текстом.

Возможности glm-4-32b и gpt-5-nano

У каждой модели есть уникальные функции: glm-4-32b имеет Temperature, Top P, а gpt-5-nano — Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4-32b и gpt-5-nano в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4-32b или gpt-5-nano?

По нашей оценке (1:3), gpt-5-nano лидирует. Однако glm-4-32b может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4-32b обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит gpt-5-nano — контекст 400 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит gpt-5-nano с поддержкой reasoning.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен gpt-5-nano — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4-32b

glm-4-32b от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — glm-4-32b дешевле на 57.6 ₽ (75%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать gpt-5-nano

gpt-5-nano от OPENAI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — gpt-5-nano дешевле на 9.6 ₽ (50%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 400 000 vs 128 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 90%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Подключение glm-4-32b и gpt-5-nano

glm-4-32b (Z-AI) и gpt-5-nano (OPENAI) 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 "glm-4-32b" или "gpt-5-nano"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-32b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4-32b и gpt-5-nano — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: glm-4-32b vs gpt-5-nano (1:3)

gpt-5-nano выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует glm-4-32b (ввод 19.2 ₽, вывод 19.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5-nano с контекстом 400 000. glm-4-32b уникален Temperature и Top P; gpt-5-nano — Reasoning и Response Format.