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

GLM 4.6 vs GLM 5.3

Обе модели от Z-AI. GLM 4.6 в 2.7x раз дешевле по стоимости. Контекст: 202 752 vs 1 048 576 токенов. Возможности: 17 vs 21 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

GLM 4.6
Z-AI
86₽ ввод350₽ вывод202 752 контекст
💬 Текст
GLM 5.3
Z-AI
280₽ ввод880₽ вывод1 048 576 контекст
💬 Текст
2:2
Модели равны — выбор зависит от задачи
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

GLM 4.6 и GLM 5.3: ключевые отличия

Z-AI предлагает обе модели, но они рассчитаны на разные задачи и бюджеты. По совокупной стоимости GLM 4.6 в 2.7x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 5.2x раз — GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов.

GLM 4.6 — GLM 4.6 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 86.00 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов.

GLM 5.3 — GLM 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 GLM 4.6: Log Probs, Reasoning Effort, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: 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. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 15 из 18 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 4.6 и GLM 5.3 в рублях

GLM 4.6 дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
GLM 4.6
86 ₽
GLM 5.3
280 ₽
Вывод (1M токенов)
GLM 4.6
350 ₽
GLM 5.3
880 ₽
Cache Read (1M)
GLM 4.6
16 ₽
GLM 5.3
28 ₽

Анализ цен: GLM 4.6 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 194 ₽ (69%), вывод дешевле на 530 ₽ (60%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 4.6 vs GLM 5.3

GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов — это в 5.2x больше, чем 202 752 у GLM 4.6. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
GLM 4.6202 752
GLM 5.31 048 576
Макс. вывод (токены)
GLM 4.616 384
GLM 5.3131 072

По длине вывода: GLM 4.6 генерирует до 16 384 токенов за запрос, GLM 5.3 — до 131 072. GLM 5.3 может генерировать более длинные ответы.

Бенчмарки GLM 4.6 и GLM 5.3

Независимые оценки качества от Artificial Analysis, Design Arena.

Индекс кодинга
GLM 4.6
46
GLM 5.3
75
GPQA Diamond (научные рассуждения)
GLM 4.6
66.8%
GLM 5.3
82.3%
TauBench Airline (агентные задачи)
GLM 4.6
60.7%
GLM 5.3
76.0%
Design Arena · Веб-сайты (Elo)
GLM 4.6
1181
GLM 5.3
1308
Design Arena · Код (Elo)
GLM 4.6
1171
GLM 5.3
1319
Design Arena · Датавиз (Elo)
GLM 4.6
1170
GLM 5.3
1275
Design Arena · Игры (Elo)
GLM 4.6
1163
GLM 5.3
1344
Design Arena · UI-компоненты (Elo)
GLM 4.6
1154
GLM 5.3
1332
Design Arena · 3D (Elo)
GLM 4.6
1144
GLM 5.3
1373
Design Arena · SVG (Elo)
GLM 4.6
1108
GLM 5.3
1298
Скорость вывода
GLM 4.6
71 т/с
GLM 5.3
217 т/с
Время до первого токена
GLM 4.6
0.6 с
GLM 5.3
0.2 с

Модальности GLM 4.6 и GLM 5.3

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

GLM 4.6
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
GLM 5.3
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст

Возможности GLM 4.6 и GLM 5.3

GLM 5.3 предлагает возможности, недоступные в GLM 4.6: Log Probs, Reasoning Effort, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
✓GLM 4.6
✓GLM 5.3
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
✓GLM 4.6
✓GLM 5.3
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
✓GLM 4.6
✓GLM 5.3
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
✓GLM 4.6
✓GLM 5.3
Log Probs
Вероятности токенов для анализа уверенности модели
✗GLM 4.6
✓GLM 5.3
Reasoning Effort
Настройка глубины рассуждения модели
✗GLM 4.6
✓GLM 5.3

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4.6 и GLM 5.3 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

ХарактеристикаGLM 4.6GLM 5.3
Провайдер
Z-AI
Z-AI
Цена ввода (1M)86 ₽ ✓280 ₽
Цена вывода (1M)350 ₽ ✓880 ₽
Контекст202 752 токенов1 048 576 токенов ✓
Макс. вывод16 384 токенов131 072 токенов
Модальности вводаТекстТекст
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеДа (81.4% скидка)Да (81.43% скидка)
Онлайн поискНетНет
ТокенизаторOtherOther
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✓✓
Log Probs—✓
Reasoning Effort—✓
Top Log Probs—✓

Как выбрать: GLM 4.6 или GLM 5.3?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, GLM 4.6 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 5.3 — контекст 1 048 576 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 4.6

GLM 4.6 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Когда важна экономия на вводе — GLM 4.6 дешевле на 194 ₽ (69%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — GLM 4.6 дешевле на 530 ₽ (60%) за 1M токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.4%
  • Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать GLM 5.3

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

  • Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 202 752 токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.43%
  • Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение GLM 4.6 и GLM 5.3

Обе модели Z-AI доступны через AITUNNEL по единому API. Переключение между GLM 4.6 и GLM 5.3 — 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-4.6" или "glm-5.3"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 4.6 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: GLM 4.6 или GLM 5.3?
Можно ли использовать GLM 4.6 и GLM 5.3 в одном проекте?
GLM 4.6 или GLM 5.3 — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к GLM 4.6?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как начать использовать GLM 4.6 через AITUNNEL?

Итог: GLM 4.6 vs GLM 5.3 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует GLM 4.6 (ввод 86 ₽, вывод 350 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GLM 5.3 с контекстом 1 048 576. GLM 5.3 выделяется поддержкой Log Probs, Reasoning Effort, Top Log Probs.

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