Comparativas de modelos
GLM 5.3 Flash cobra un 89% menos que DeepSeek V4 Pro por millón de tokens de salida. Precios por nivel, campos de la solicitud y límites, lado a lado.
DeepSeek V4 Pro en chat mediante un endpoint compatible con OpenAI. Admite hasta 1.048.576 tokens de texto y devuelve hasta 384.000, con esfuerzo de razonamiento low o high (high por defecto), hasta 128 definiciones de herramientas y formato de respuesta JSON.
Ver Schema →Ver ejemplos de resultados →GLM 5.3 Flash es el modelo de chat de contexto largo de Z.ai tras una llamada compatible con OpenAI. Lee hasta 1.048.576 tokens, responde hasta 131.072 y ofrece tres niveles de esfuerzo de razonamiento, 128 esquemas de herramientas por solicitud y salida JSON.
Ver Schema →Ver ejemplos de resultados →Comparar
Parte de la entrada que tienes, el resultado que buscas y tu presupuesto. Estas diferencias te ayudan a elegir.
Compara los ejemplos publicados y prueba ambos modelos con la misma entrada y ajustes equivalentes.
El Spicy Index y el Freedom Score de ambos modelos, del mismo cálculo diario que las clasificaciones.
| Medida | DeepSeek V4 Pro | GLM 5.3 Flash |
|---|---|---|
| Spicy Index | 79,0 | 72,9 |
| Freedom Score | 88,6 | 64,4 |
| Evidencia | 5 de 5 tipos de prueba · 22 ejecuciones | 5 de 5 tipos de prueba · 24 ejecuciones |
| Rango si el resto pasa | 88,6–88,6 | 64,4–64,4 |
| Precio | $1.98 por 1 M de tokens mixtos (3 de entrada : 1 de salida) | $0.202 por 1 M de tokens mixtos (3 de entrada : 1 de salida) |
| Reseñas | Leer la reseña de DeepSeek V4 Pro | Leer la reseña de GLM 5.3 Flash |
Precio actual
Un precio de entrada responde a otra pregunta distinta de la que tienes. Aquí están los niveles que ambos modelos publican, alineados ajuste por ajuste, en dólares estadounidenses por unidad facturada y sin conversión de por medio.
Desliza horizontalmente para comparar todos los campos.
| Nivel | DeepSeek V4 Pro | GLM 5.3 Flash | Diferencia |
|---|---|---|---|
| Entrada | $1.32 / 1 millón de tokens | $0.128 / 1 millón de tokens | GLM 5.3 Flash −90% |
| Entrada en caché | $0.044 / 1 millón de tokens | $0.025 / 1 millón de tokens | GLM 5.3 Flash −42% |
| Salida | $3.96 / 1 millón de tokens | $0.425 / 1 millón de tokens | GLM 5.3 Flash −89% |
Es aritmética sobre las tarifas publicadas en el ajuste por defecto de cada modelo, no una cotización. La consola calcula el precio de tus ajustes reales antes de aceptar la petición.
Acerca de la comparativa
Cada fila se lee del JSON Schema contra el que valida el endpoint, así que coincide con lo que la API acepta de verdad y no con una lista de funciones escrita a mano.
Desliza horizontalmente para comparar todos los campos.
| Controles y límites | DeepSeek V4 Pro | GLM 5.3 Flash |
|---|---|---|
| Tareas | chat | chat |
| Contexto de entrada | 1.048.576 tokens | 1.048.576 tokens |
| Salida máxima | 384.000 tokens | 131.072 tokens |
| Llamada a herramientas | Sí | Sí |
| Ejecución | Síncrona, con streaming | Síncrona, con streaming |
| Tiempo máximo por petición | 60 minutos | 60 minutos |
| Disponibilidad | Disponible | Disponible |
¿Menos restricciones significa que se permite cualquier solicitud?
Detrás de estas etiquetas hay dos hechos distintos. El primero es lo que hacemos nosotros, que es nada: ningún filtro de contenido de la plataforma y ningún indicador de madurez que haya que marcar en una petición. El segundo es lo que hace cada modelo por su cuenta, y esa es la única parte que cambia entre estos dos.
DeepSeek V4 Pro
No añadimos ningún filtro de contenido a este modelo, pero, como la mayoría de los modelos de chat, rechaza una solicitud brusca hecha sin contexto. Escribe ficción sin restricciones de forma fiable en cuanto tu prompt de sistema establece un marco de ficción o planteas la solicitud como una historia. Las obligaciones legales y de consentimiento siguen siendo del cliente.
Nota de uso Usa solo material autorizado. No invadas la privacidad, suplantes a personas reales ni generes contenido sexual que involucre a menores.
GLM 5.3 Flash
No añadimos ningún filtro de contenido a este modelo, pero, como la mayoría de los modelos de chat, rechaza una solicitud brusca hecha sin contexto. Escribe ficción sin restricciones de forma fiable en cuanto tu prompt de sistema establece un marco de ficción o planteas la solicitud como una historia. Las obligaciones legales y de consentimiento siguen siendo del cliente.
Usa estas categorías para seleccionar modelos y consulta los ejemplos y detalles de las pruebas de contenido en sus páginas.
La etiqueta no cambia tus obligaciones. Edad, consentimiento, parecido con personas reales y la ley del lugar donde operas siguen siendo cosa tuya; SpicyAPI no revisa el contenido de cada petición.
¿Puedo cambiar solo el ID del modelo sin tocar el cuerpo de la solicitud?
El ciclo de la tarea es común; el cuerpo no. Cada endpoint publica su propio JSON Schema y la API valida contra ese, así que esta es la lista que hay que conciliar antes de cambiar.
Cómo elegir
DeepSeek V4 Pro devuelve más en una sola respuesta: hasta 384.000 tokens.
Comparar
Los identificadores de modelo son deepseek/v4-pro/chat y zai/glm-5.3-flash/chat, y los dos van en el mismo campo de la misma petición.
Ambos responden en la solicitud de chat. Si activas el streaming, lee el flujo hasta que termine; no hay una tarea multimedia que consultar.
El envío y el seguimiento siguen el mismo flujo, pero las entradas obligatorias pueden cambiar. Revisa ambas páginas de modelo antes de sustituir uno.
Una clave, un saldo, un mismo juego de topes de gasto. Ambos se facturan a la misma cuenta en dólares estadounidenses, y los topes diario, mensual y acumulado de la clave se aplican llames a cual llames.
Preguntas frecuentes
GLM 5.3 Flash cuesta un 89% menos por millón de tokens de salida. Para conversaciones largas, compara también las tarifas de entrada y caché. Comprueba la estimación actual antes de enviar.
DeepSeek V4 Pro admite 60 minutos por tarea y GLM 5.3 Flash admite 60. Son techos, no tiempos habituales — la mayoría termina mucho antes —, pero tu propio timeout de cliente tiene que aguantarlos.
Los precios y funciones mostrados proceden del catálogo público actual. Consulta cada página de modelo para ver las entradas y ejemplos más recientes.