glm-5 vs o3

glm-5 и o3: ключевые отличия

glm-5 и o3 — модели от разных провайдеров (Z-AI и OPENAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости glm-5 в 3.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — glm-5 принимает до 204 800 токенов.

glm-5 — glm-5 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 204 800 токенов. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 204 800 токенов. Уникальные возможности, которых нет у o3: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Min P, Pres. Penalty, Rep. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top K, Top Log Probs, Top P.

o3 — o3 от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 200 000 токенов. Стоимость ввода 384.00 ₽/1M токенов, контекст 200 000 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-5 и o3 в рублях

glm-5 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-5 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 326.4 ₽ (85%), вывод дешевле на 1046.4 ₽ (68%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-5 vs o3

glm-5 принимает до 204 800 токенов — это в 1.0x больше, чем 200 000 у o3. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: glm-5 генерирует до 131 072 токенов за запрос, o3 — до 100 000. glm-5 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности glm-5 и o3

o3 — мультимодальная модель, принимающая изображения, текст, файлы. glm-5 работает только с текстом.

o3 может анализировать изображения (vision), тогда как glm-5 работает только с текстом.

Возможности glm-5 и o3

glm-5 предлагает возможности, недоступные в o3: 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.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-5 и o3 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-5 или o3?

По нашей оценке (4:0), glm-5 имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, glm-5 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте glm-5 — контекст 204 800 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен o3 — 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-5

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

• Когда важна экономия на вводе — glm-5 дешевле на 326.4 ₽ (85%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — glm-5 дешевле на 1046.4 ₽ (68%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 204 800 vs 200 000 токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать o3

o3 от OPENAI — лучший выбор для следующих задач:

• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Подключение glm-5 и o3

glm-5 (Z-AI) и o3 (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-5" или "o3"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между glm-5 и o3 — 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 vs o3 (4:0)

glm-5 выигрывает со счётом 4:0. По цене лидирует glm-5 (ввод 57.6 ₽, вывод 489.6 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-5 с контекстом 204 800. glm-5 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.