glm-4.6 и gpt-4o-mini-search-preview: ключевые отличия
glm-4.6 и gpt-4o-mini-search-preview — модели от разных провайдеров (Z-AI и OPENAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости gpt-4o-mini-search-preview в 2.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — glm-4.6 принимает до 202 752 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 gpt-4o-mini-search-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.
gpt-4o-mini-search-preview — gpt-4o-mini-search-preview от OPENAI — с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 28.80 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.
Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Structured Output. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.
Стоимость glm-4.6 и gpt-4o-mini-search-preview в рублях
gpt-4o-mini-search-preview дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.
Анализ цен: gpt-4o-mini-search-preview обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 38.4 ₽ (57%), вывод дешевле на 172.8 ₽ (60%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст glm-4.6 vs gpt-4o-mini-search-preview
glm-4.6 принимает до 202 752 токенов — это в 1.6x больше, чем 128 000 у gpt-4o-mini-search-preview. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.
По длине вывода: glm-4.6 генерирует до 131 072 токенов за запрос, gpt-4o-mini-search-preview — до 16 384. glm-4.6 лучше подходит для генерации длинных текстов.
Модальности glm-4.6 и gpt-4o-mini-search-preview
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности glm-4.6 и gpt-4o-mini-search-preview
glm-4.6 предлагает возможности, недоступные в gpt-4o-mini-search-preview: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Общие: Structured Output.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры glm-4.6 и gpt-4o-mini-search-preview в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | glm-4.6 | gpt-4o-mini-search-preview |
|---|---|---|
| Провайдер | Z-AI | OPENAI |
| Цена ввода (1M) | 67.2 ₽ | 28.8 ₽ ✓ |
| Цена вывода (1M) | 288 ₽ | 115.2 ₽ ✓ |
| Контекст | 202 752 токенов ✓ | 128 000 токенов |
| Макс. вывод | 131 072 токенов | 16 384 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Да (50% скидка) | Да (50% скидка) |
| Онлайн поиск | Нет | Да |
| Генерация изображений | Нет | Нет |
| Токенизатор | Other | GPT |
| 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: glm-4.6 или gpt-4o-mini-search-preview?
Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:
- Бюджет: Если бюджет ограничен, gpt-4o-mini-search-preview будет более экономичным вариантом.
- Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте glm-4.6 — контекст 202 752 токенов.
- Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.6 — она поддерживает reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв запросе.
Когда использовать glm-4.6
glm-4.6 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:
- 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 задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Когда использовать gpt-4o-mini-search-preview
gpt-4o-mini-search-preview от OPENAI — лучший выбор для следующих задач:
- Когда важна экономия на вводе — gpt-4o-mini-search-preview дешевле на 38.4 ₽ (57%) за 1M токенов
- Когда важна экономия на выводе — gpt-4o-mini-search-preview дешевле на 172.8 ₽ (60%) за 1M токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
- Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI
Подключение glm-4.6 и gpt-4o-mini-search-preview
glm-4.6 (Z-AI) и gpt-4o-mini-search-preview (OPENAI) 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 "glm-4.6" или "gpt-4o-mini-search-preview"
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 gpt-4o-mini-search-preview — 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-4.6 vs gpt-4o-mini-search-preview (2:2)
Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует gpt-4o-mini-search-preview (ввод 28.8 ₽, вывод 115.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.6 с контекстом 202 752. glm-4.6 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.
Попробуйте обе модели через AITUNNEL
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.