GLM 4.5 vs GLM 4.7

GLM 4.5 и GLM 4.7: ключевые отличия

Z-AI предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По стоимости модели практически идентичны. Контекстное окно отличается в 1.5x раз — GLM 4.7 принимает до 202 752 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.

GLM 4.7 — GLM 4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GLM 4.5: Logit Bias, Log Probs, Min P, Structured Output, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 12 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 4.5 и GLM 4.7 в рублях

Интересная ситуация: GLM 4.5 дешевле по вводу, но GLM 4.7 — 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: Обе модели стоят одинаково по сумме входных и выходных токенов. Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 4.5 vs GLM 4.7

GLM 4.7 принимает до 202 752 токенов — это в 1.5x больше, чем 131 072 у GLM 4.5. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: GLM 4.5 генерирует до 98 304 токенов за запрос, GLM 4.7 — до 131 072. GLM 4.7 может генерировать более длинные ответы.

Модальности GLM 4.5 и GLM 4.7

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

Возможности GLM 4.5 и GLM 4.7

GLM 4.7 предлагает возможности, недоступные в GLM 4.5: Logit Bias, Log Probs, Min P, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4.5 и GLM 4.7 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GLM 4.5 или GLM 4.7?

По нашей оценке (1:3), GLM 4.7 лидирует. Однако GLM 4.5 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Обе модели стоят одинаково — выбирайте по функционалу.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 4.7 — контекст 202 752 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать GLM 4.5

GLM 4.5 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — GLM 4.5 дешевле на 9.6 ₽ (13%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать GLM 4.7

GLM 4.7 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на выводе — GLM 4.7 дешевле на 9.6 ₽ (3%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 131 072 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение GLM 4.5 и GLM 4.7

Обе модели Z-AI доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между GLM 4.5 и GLM 4.7 — замена одной строки в коде.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4.5" или "glm-4.7"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 4.5 и GLM 4.7 — 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 4.5 vs GLM 4.7 (1:3)

GLM 4.7 выигрывает со счётом 3:1. Для длинных документов выбирайте GLM 4.7 с контекстом 202 752. GLM 4.7 выделяется поддержкой Logit Bias, Log Probs, Min P.