glm-4.7-flash vs minimax-m2-her

glm-4.7-flash и minimax-m2-her: ключевые отличия

glm-4.7-flash и minimax-m2-her — модели от разных провайдеров (Z-AI и MINIMAX), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.7-flash в 3.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.1x раз — glm-4.7-flash принимает до 202 752 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 minimax-m2-her: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K.

minimax-m2-her — minimax-m2-her от MINIMAX. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 65 536 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7-flash и minimax-m2-her 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 46.08 ₽ (80%), вывод дешевле на 153.6 ₽ (67%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7-flash vs minimax-m2-her

glm-4.7-flash принимает до 202 752 токенов — это в 3.1x больше, чем 65 536 у minimax-m2-her. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

minimax-m2-her может генерировать до 2 048 токенов за запрос.

Модальности glm-4.7-flash и minimax-m2-her

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

Возможности glm-4.7-flash и minimax-m2-her

glm-4.7-flash предлагает возможности, недоступные в minimax-m2-her: Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K. Общие: .

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7-flash и minimax-m2-her в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7-flash или minimax-m2-her?

По нашей оценке (4:0), glm-4.7-flash имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-4.7-flash обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте glm-4.7-flash — контекст 202 752 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 46.08 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4.7-flash дешевле на 153.6 ₽ (67%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 65 536 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.6%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать minimax-m2-her

minimax-m2-her от MINIMAX — лучший выбор для следующих задач:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 10%
• Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX

Подключение glm-4.7-flash и minimax-m2-her

glm-4.7-flash (Z-AI) и minimax-m2-her (MINIMAX) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 14 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 "minimax-m2-her"
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 minimax-m2-her — 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 minimax-m2-her (4:0)

glm-4.7-flash выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует glm-4.7-flash (ввод 11.52 ₽, вывод 76.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.7-flash с контекстом 202 752. glm-4.7-flash выделяется поддержкой Freq. Penalty, Min P, Pres. Penalty.