glm-4.7 vs grok-4.20-beta

glm-4.7 и grok-4.20-beta: ключевые отличия

glm-4.7 и grok-4.20-beta — модели от разных провайдеров (Z-AI и X-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-4.7 в 4.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 9.9x раз — grok-4.20-beta принимает до 2 000 000 токенов.

glm-4.7 — glm-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 grok-4.20-beta: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K.

grok-4.20-beta — grok-4.20-beta от X-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 2 000 000 токенов. Стоимость ввода 384.00 ₽/1M токенов, контекст 2 000 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-4.7: Log Probs, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 8 из 17 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.7 и grok-4.20-beta 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.

Анализ цен: glm-4.7 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 307.2 ₽ (80%), вывод дешевле на 864 ₽ (75%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.7 vs grok-4.20-beta

grok-4.20-beta принимает до 2 000 000 токенов — это в 9.9x больше, чем 202 752 у glm-4.7. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Модальности glm-4.7 и grok-4.20-beta

grok-4.20-beta — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. glm-4.7 работает только с текстом.

grok-4.20-beta может анализировать изображения (vision), тогда как glm-4.7 работает только с текстом.

Возможности glm-4.7 и grok-4.20-beta

У каждой модели есть уникальные функции: glm-4.7 имеет Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Top K, а grok-4.20-beta — Log Probs, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.7 и grok-4.20-beta в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.7 или grok-4.20-beta?

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 grok-4.20-beta — контекст 2 000 000 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен grok-4.20-beta — 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 307.2 ₽ (80%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-4.7 дешевле на 864 ₽ (75%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать grok-4.20-beta

grok-4.20-beta от X-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 2 000 000 vs 202 752 токенов
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему X-AI

Подключение glm-4.7 и grok-4.20-beta

glm-4.7 (Z-AI) и grok-4.20-beta (X-AI) 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 "grok-4.20-beta"
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 grok-4.20-beta — 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 vs grok-4.20-beta (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 grok-4.20-beta с контекстом 2 000 000. glm-4.7 уникален Freq. Penalty и Logit Bias; grok-4.20-beta — Log Probs и Top Log Probs.