glm-4.7-flash vs kimi-k2-0905

glm-4.7-flash и kimi-k2-0905: ключевые отличия

glm-4.7-flash и kimi-k2-0905 — модели от разных провайдеров (Z-AI и MOONSHOTAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.7-flash в 5.0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — kimi-k2-0905 принимает до 262 144 токенов.

glm-4.7-flash — glm-4.7-flash от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 11.52 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у kimi-k2-0905: Reasoning.

kimi-k2-0905 — kimi-k2-0905 от MOONSHOTAI — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 74.88 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4.7-flash: Logit Bias, Log Probs, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 13 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7-flash и kimi-k2-0905 в рублях

glm-4.7-flash 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: glm-4.7-flash обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 63.36 ₽ (85%), вывод дешевле на 288 ₽ (79%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7-flash vs kimi-k2-0905

kimi-k2-0905 принимает до 262 144 токенов — это в 1.3x больше, чем 202 752 у glm-4.7-flash. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Модальности glm-4.7-flash и kimi-k2-0905

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

Возможности glm-4.7-flash и kimi-k2-0905

У каждой модели есть уникальные функции: glm-4.7-flash имеет Reasoning, а kimi-k2-0905 — Logit Bias, Log Probs, Top Log Probs. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7-flash и kimi-k2-0905 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7-flash или kimi-k2-0905?

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

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.7-flash обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит kimi-k2-0905 — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.7-flash — она поддерживает reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.7-flash

glm-4.7-flash от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — glm-4.7-flash дешевле на 63.36 ₽ (85%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4.7-flash дешевле на 288 ₽ (79%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.6%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать kimi-k2-0905

kimi-k2-0905 от MOONSHOTAI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 202 752 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI

Подключение glm-4.7-flash и kimi-k2-0905

glm-4.7-flash (Z-AI) и kimi-k2-0905 (MOONSHOTAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4.7-flash" или "kimi-k2-0905"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-4.7-flash и kimi-k2-0905 — 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-4.7-flash vs kimi-k2-0905 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует glm-4.7-flash (ввод 11.52 ₽, вывод 76.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте kimi-k2-0905 с контекстом 262 144. glm-4.7-flash уникален Reasoning; kimi-k2-0905 — Logit Bias и Log Probs.