GLM 4.7 vs GPT 5.3 Codex

Z-AI vs OPENAI. GLM 4.7 в 8.3x раз дешевле по стоимости. Контекст: 202 752 vs 400 000 токенов. Возможности: 19 vs 9 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

3:1
GLM 4.7 выигрывает по большинству параметров
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex: ключевые отличия

GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex — модели от разных провайдеров (Z-AI и OPENAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости GLM 4.7 в 8.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.0x раз — GPT 5.3 Codex принимает до 400 000 токенов.

GLM 4.7GLM 4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 76.80 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GPT 5.3 Codex: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top Log Probs, Top P.

GPT 5.3 CodexGPT 5.3 Codex от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов. Стоимость ввода 336.00 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex в рублях

GLM 4.7 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 4.7
76.8
GPT 5.3 Codex
336
Вывод (1M токенов)
GLM 4.7
288
GPT 5.3 Codex
2688
Cache Read (1M)
GLM 4.7
37.44
GPT 5.3 Codex
33.6
Web Search (запрос)
GLM 4.7
0
GPT 5.3 Codex
1.92

Анализ цен: GLM 4.7 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 259.2 ₽ (77%), вывод дешевле на 2400 ₽ (89%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 4.7 vs GPT 5.3 Codex

GPT 5.3 Codex принимает до 400 000 токенов — это в 2.0x больше, чем 202 752 у GLM 4.7. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
GLM 4.7202 752
GPT 5.3 Codex400 000
Макс. вывод (токены)
GLM 4.765 535
GPT 5.3 Codex128 000

По длине вывода: GLM 4.7 генерирует до 65 535 токенов за запрос, GPT 5.3 Codex — до 128 000. GPT 5.3 Codex может генерировать более длинные ответы.

Модальности GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex

GPT 5.3 Codex — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы. GLM 4.7 работает только с текстом.

GLM 4.7
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
GPT 5.3 Codex
Принимает на вход
💬 Текст🖼️ Изображения📁 Файлы
Генерирует
💬 Текст

GPT 5.3 Codex может анализировать изображения (vision), тогда как GLM 4.7 работает только с текстом.

Возможности GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex

GLM 4.7 предлагает возможности, недоступные в GPT 5.3 Codex: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top Log Probs, Top P. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Log Probs
Вероятности токенов для анализа уверенности модели
GLM 4.7
GPT 5.3 Codex
Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
GLM 4.7
GPT 5.3 Codex
Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
GLM 4.7
GPT 5.3 Codex
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
GLM 4.7
GPT 5.3 Codex
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
GLM 4.7
GPT 5.3 Codex

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

ХарактеристикаGLM 4.7GPT 5.3 Codex
Провайдер
Z-AI
OPENAI
Цена ввода (1M)76.8336
Цена вывода (1M)2882688
Контекст202 752 токенов400 000 токенов
Макс. вывод65 535 токенов128 000 токенов
Модальности вводаТекстТекст, Изображения, Файлы
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеДа (50% скидка)Да (90% скидка)
Онлайн поискНетДа
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторOtherGPT
Freq. Penalty
Logit Bias
Log Probs
Max Tokens
Min P
Pres. Penalty
Reasoning
Rep. Penalty
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Temperature
Function Calling
Top K
Top Log Probs
Top P

Как выбрать: GLM 4.7 или GPT 5.3 Codex?

По нашей оценке (3:1), GLM 4.7 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 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GPT 5.3 Codex — контекст 400 000 токенов.
  • Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
  • Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен GPT 5.3 Codex — он поддерживает vision.
  • Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать GLM 4.7

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

  • Когда важна экономия на вводе — GLM 4.7 дешевле на 259.2 ₽ (77%) за 1M токенов
  • Когда важна экономия на выводе — GLM 4.7 дешевле на 2400 ₽ (89%) за 1M токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
  • Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать GPT 5.3 Codex

GPT 5.3 Codex от OPENAI — лучший выбор для следующих задач:

  • Для работы с длинными документами — контекст 400 000 vs 202 752 токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 90%
  • Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
  • Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Подключение GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex

GLM 4.7 (Z-AI) и GPT 5.3 Codex (OPENAI) 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" или "gpt-5.3-codex"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex — 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 4.7 или GPT 5.3 Codex?
Можно ли использовать GLM 4.7 и GPT 5.3 Codex в одном проекте?
GLM 4.7 или GPT 5.3 Codex — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к GLM 4.7?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать GLM 4.7 через AITUNNEL?

Итог: GLM 4.7 vs GPT 5.3 Codex (3:1)

GLM 4.7 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует GLM 4.7 (ввод 76.8 ₽, вывод 288 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GPT 5.3 Codex с контекстом 400 000. GLM 4.7 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, 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