glm-4.7-flash vs qwen3-coder

glm-4.7-flash и qwen3-coder: ключевые отличия

glm-4.7-flash и qwen3-coder — модели от разных провайдеров (Z-AI и QWEN), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.7-flash в 3.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — qwen3-coder 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 qwen3-coder: Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output.

qwen3-coder — qwen3-coder от QWEN — с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов.

Обе модели поддерживают: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 14 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7-flash и qwen3-coder 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 qwen3-coder

qwen3-coder 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.

qwen3-coder может генерировать до 262 000 токенов за запрос.

Модальности glm-4.7-flash и qwen3-coder

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

Возможности glm-4.7-flash и qwen3-coder

glm-4.7-flash предлагает возможности, недоступные в qwen3-coder: Min P, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Structured Output. Общие: Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7-flash и qwen3-coder в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7-flash или qwen3-coder?

По нашей оценке (3:1), 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 длинных документов лучше подходит qwen3-coder — 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 46.08 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4.7-flash дешевле на 153.6 ₽ (67%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 16.6%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать qwen3-coder

qwen3-coder от QWEN — лучший выбор для следующих задач:

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

Подключение glm-4.7-flash и qwen3-coder

glm-4.7-flash (Z-AI) и qwen3-coder (QWEN) 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 "qwen3-coder"
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 qwen3-coder — 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 qwen3-coder (3:1)

glm-4.7-flash выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует glm-4.7-flash (ввод 11.52 ₽, вывод 76.8 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте qwen3-coder с контекстом 262 144. glm-4.7-flash выделяется поддержкой Min P, Reasoning, Rep. Penalty.