GigaChat 2 vs GLM 4.5

GigaChat 2 и GLM 4.5: ключевые отличия

GigaChat 2 и GLM 4.5 — модели от разных провайдеров (SBER и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости GigaChat 2 в 2.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.0x раз — GLM 4.5 принимает до 131 072 токенов.

GigaChat 2 — GigaChat 2 от SBER — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 111.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

GLM 4.5 — GLM 4.5 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 131 072 токенов. Стоимость ввода 120.00 ₽/1M токенов, контекст 131 072 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GigaChat 2: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Стоимость GigaChat 2 и GLM 4.5 в рублях

GigaChat 2 дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через VTOP Ai.

Анализ цен: GigaChat 2 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 9 ₽ (8%), вывод дешевле на 329 ₽ (75%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GigaChat 2 vs GLM 4.5

GLM 4.5 принимает до 131 072 токенов — это в 1.0x больше, чем 128 000 у GigaChat 2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

GLM 4.5 может генерировать до 98 304 токенов за запрос.

Модальности GigaChat 2 и GLM 4.5

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

Возможности GigaChat 2 и GLM 4.5

GLM 4.5 предлагает возможности, недоступные в GigaChat 2: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Temperature, Function Calling, Top K, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GigaChat 2 и GLM 4.5 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GigaChat 2 или GLM 4.5?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, GigaChat 2 обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 4.5 — контекст 131 072 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит GLM 4.5 с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API VTOP Ai. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать GigaChat 2

GigaChat 2 от SBER — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — GigaChat 2 дешевле на 9 ₽ (8%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — GigaChat 2 дешевле на 329 ₽ (75%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему SBER

Когда использовать GLM 4.5

GLM 4.5 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Для работы с длинными документами — контекст 131 072 vs 128 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.7%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Подключение GigaChat 2 и GLM 4.5

GigaChat 2 (SBER) и GLM 4.5 (Z-AI) работают через один и тот же endpoint VTOP Ai. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 7 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_VTOP Ai",
    base_url="https://api.daaj.ru/v1/"
)

# Используйте "gigachat-2" или "glm-4.5"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GigaChat 2 и GLM 4.5 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: GigaChat 2 vs GLM 4.5 (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует GigaChat 2 (ввод 111 ₽, вывод 111 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GLM 4.5 с контекстом 131 072. GLM 4.5 выделяется поддержкой Max Tokens, Reasoning, Response Format.