GigaChat 2 vs GLM 5
SBER vs Z-AI. GigaChat 2 в 2.3x раз дешевле по стоимости. Контекст: 128 000 vs 204 800 токенов. Возможности: 0 vs 19 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.
GigaChat 2 и GLM 5: ключевые отличия
GigaChat 2 и GLM 5 — модели от разных провайдеров (SBER и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости GigaChat 2 в 2.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 1.6x раз — GLM 5 принимает до 204 800 токенов.
GigaChat 2 — GigaChat 2 от SBER — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 111.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.
GLM 5 — GLM 5 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 204 800 токенов. Стоимость ввода 120.00 ₽/1M токенов, контекст 204 800 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GigaChat 2: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.
Стоимость GigaChat 2 и GLM 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 273 ₽ (71%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.
Контекст GigaChat 2 vs GLM 5
GLM 5 принимает до 204 800 токенов — это в 1.6x больше, чем 128 000 у GigaChat 2. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.
GLM 5 может генерировать до 128 000 токенов за запрос.
Модальности GigaChat 2 и GLM 5
Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.
Возможности GigaChat 2 и GLM 5
GLM 5 предлагает возможности, недоступные в GigaChat 2: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.
Полная таблица сравнения характеристик
Все технические параметры GigaChat 2 и GLM 5 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.
| Характеристика | GigaChat 2 | GLM 5 |
|---|---|---|
| Провайдер | SBER | Z-AI |
| Цена ввода (1M) | 111 ₽ ✓ | 120 ₽ |
| Цена вывода (1M) | 111 ₽ ✓ | 384 ₽ |
| Контекст | 128 000 токенов | 204 800 токенов ✓ |
| Макс. вывод | — | 128 000 токенов |
| Модальности ввода | Текст | Текст |
| Модальности вывода | Текст | Текст |
| Кеширование | Нет | Да (80% скидка) |
| Онлайн поиск | Нет | Нет |
| Токенизатор | — | Other |
| Freq. Penalty | — | ✓ |
| Logit Bias | — | ✓ |
| Log Probs | — | ✓ |
| Max Tokens | — | ✓ |
| Min P | — | ✓ |
| Pres. Penalty | — | ✓ |
| Reasoning | — | ✓ |
| Rep. Penalty | — | ✓ |
| Response Format | — | ✓ |
| Seed | — | ✓ |
| Stop Sequences | — | ✓ |
| Structured Output | — | ✓ |
| Temperature | — | ✓ |
| Function Calling | — | ✓ |
| Top K | — | ✓ |
| Top Log Probs | — | ✓ |
| Top P | — | ✓ |
Как выбрать: GigaChat 2 или GLM 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 5 — контекст 204 800 токенов.
- Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит GLM 5 с поддержкой reasoning.
- Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API VTOP Ai. Переключение между ними — изменение одного параметра
modelв 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 273 ₽ (71%) за 1M токенов
- Для задач, оптимизированных под экосистему SBER
Когда использовать GLM 5
GLM 5 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:
- Для работы с длинными документами — контекст 204 800 vs 128 000 токенов
- При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 80%
- Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
- Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
- Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
- Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI
Подключение GigaChat 2 и GLM 5
GigaChat 2 (SBER) и GLM 5 (Z-AI) работают через один и тот же endpoint VTOP Ai. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 17 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-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 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 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 5 с контекстом 204 800. GLM 5 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.
Попробуйте обе модели через VTOP Ai
Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.