GLM 4.7 vs Grok 4.7

GLM 4.7 и Grok 4.7: ключевые отличия

GLM 4.7 и Grok 4.7 — модели от разных провайдеров (Z-AI и X-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости GLM 4.7 в 3.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 2.4x раз — Grok 4.7 принимает до 500 000 токенов.

GLM 4.7 — GLM 4.7 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 204 800 токенов. Стоимость ввода 108.00 ₽/1M токенов, контекст 204 800 токенов. Уникальные возможности, которых нет у Grok 4.7: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top A.

Grok 4.7 — Grok 4.7 от X-AI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 500 000 токенов. Стоимость ввода 400.00 ₽/1M токенов, контекст 500 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GLM 4.7: Log Probs, Reasoning Effort, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 10 из 19 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 4.7 и Grok 4.7 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 292 ₽ (73%), вывод дешевле на 804 ₽ (67%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 4.7 vs Grok 4.7

Grok 4.7 принимает до 500 000 токенов — это в 2.4x больше, чем 204 800 у GLM 4.7. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: GLM 4.7 генерирует до 131 072 токенов за запрос, Grok 4.7 — до 450 000. Grok 4.7 может генерировать более длинные ответы.

Модальности GLM 4.7 и Grok 4.7

Grok 4.7 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы. GLM 4.7 работает только с текстом.

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

Возможности GLM 4.7 и Grok 4.7

У каждой модели есть уникальные функции: GLM 4.7 имеет Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Top A, а Grok 4.7 — Log Probs, Reasoning Effort, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Seed, Structured Output, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4.7 и Grok 4.7 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GLM 4.7 или Grok 4.7?

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 4.7 — контекст 500 000 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен Grok 4.7 — 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 292 ₽ (73%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — GLM 4.7 дешевле на 804 ₽ (67%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.7%
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать Grok 4.7

Grok 4.7 от X-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 500 000 vs 204 800 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 75%
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему X-AI

Подключение GLM 4.7 и Grok 4.7

GLM 4.7 (Z-AI) и Grok 4.7 (X-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 19 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-4.7"
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 4.7 — 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 4.7 (3:1)

GLM 4.7 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует GLM 4.7 (ввод 108 ₽, вывод 396 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте Grok 4.7 с контекстом 500 000. GLM 4.7 уникален Freq. Penalty и Logit Bias; Grok 4.7 — Log Probs и Reasoning Effort.