glm-5-turbo vs kimi-k2-thinking

glm-5-turbo и kimi-k2-thinking: ключевые отличия

glm-5-turbo и kimi-k2-thinking — модели от разных провайдеров (Z-AI и MOONSHOTAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости kimi-k2-thinking в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.3x раз — kimi-k2-thinking принимает до 262 144 токенов.

glm-5-turbo — glm-5-turbo от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 184.32 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов.

kimi-k2-thinking — kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 262 144 токенов. Стоимость ввода 86.40 ₽/1M токенов, контекст 262 144 токенов. Уникальные возможности, которых нет у glm-5-turbo: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-5-turbo и kimi-k2-thinking в рублях

kimi-k2-thinking 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: kimi-k2-thinking обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 97.92 ₽ (53%), вывод дешевле на 163.2 ₽ (27%).

Контекст glm-5-turbo vs kimi-k2-thinking

kimi-k2-thinking принимает до 262 144 токенов — это в 1.3x больше, чем 202 752 у glm-5-turbo. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

glm-5-turbo может генерировать до 131 072 токенов за запрос.

Модальности glm-5-turbo и kimi-k2-thinking

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

Возможности glm-5-turbo и kimi-k2-thinking

kimi-k2-thinking предлагает возможности, недоступные в glm-5-turbo: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top K. Общие: Reasoning, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-5-turbo и kimi-k2-thinking в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-5-turbo или kimi-k2-thinking?

По нашей оценке (0:4), kimi-k2-thinking лидирует. Однако glm-5-turbo может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, kimi-k2-thinking будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит kimi-k2-thinking — контекст 262 144 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-5-turbo

glm-5-turbo от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать kimi-k2-thinking

kimi-k2-thinking от MOONSHOTAI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — kimi-k2-thinking дешевле на 97.92 ₽ (53%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — kimi-k2-thinking дешевле на 163.2 ₽ (27%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 262 144 vs 202 752 токенов
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему MOONSHOTAI

Подключение glm-5-turbo и kimi-k2-thinking

glm-5-turbo (Z-AI) и kimi-k2-thinking (MOONSHOTAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "glm-5-turbo" или "kimi-k2-thinking"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-turbo",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-5-turbo и kimi-k2-thinking — 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-5-turbo vs kimi-k2-thinking (0:4)

kimi-k2-thinking выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует kimi-k2-thinking (ввод 86.4 ₽, вывод 451.2 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте kimi-k2-thinking с контекстом 262 144. kimi-k2-thinking выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.