Porównania modeli
Grok 4.3 liczy o 18% mniej niż GLM 5.2 za milion tokenów wyjściowych. Ceny według progów, pola żądania i limity obok siebie.
GLM 5.2 to model czatu od Z.ai do długiego kontekstu, za wywołaniem zgodnym z OpenAI. Czyta do 1 048 576 tokenów, odpowiada do 131 072, ma dwa poziomy wysiłku rozumowania, 128 schematów narzędzi na żądanie i wyjście JSON.
Zobacz Schema →Zobacz przykładowe wyniki →Grok 4.3 to model czatu xAI za wywołaniem zgodnym z OpenAI, przyjmujący tekst i obrazy w jednej tablicy wiadomości. Czyta 1 000 000 tokenów, odpowiada do 900 000 i ma pięć poziomów wysiłku rozumowania, w tym none.
Zobacz Schema →Zobacz przykładowe wyniki →Porównaj
Zacznij od posiadanych materiałów, oczekiwanego wyniku i budżetu. Poniższe różnice pomagają wybrać model.
Porównaj opublikowane przykłady, a potem sprawdź oba modele na tym samym wejściu z porównywalnymi ustawieniami.
Spicy Index i Freedom Score obu modeli, z tego samego codziennego wyliczenia co rankingi.
| Miara | GLM 5.2 | Grok 4.3 |
|---|---|---|
| Spicy Index | 71,9 | 77,0 |
| Freedom Score | 67,8 | 98,9 |
| Dowody | Przetestowane typy testów: 5 z 5 · 24 przebiegi | Przetestowane typy testów: 5 z 5 · 24 przebiegi |
| Zakres, jeśli reszta przejdzie | 67,8–67,8 | 98,9–98,9 |
| Cena | $1.51 za 1 mln mieszanych tokenów (3 wejściowe : 1 wyjściowy) | $1.56 za 1 mln mieszanych tokenów (3 wejściowe : 1 wyjściowy) |
| Recenzje | Przeczytaj recenzję GLM 5.2 | Przeczytaj recenzję Grok 4.3 |
Aktualna cena
Cena wyjściowa odpowiada na inne pytanie niż to, które masz. Tutaj są progi publikowane przez oba modele, zestawione ustawienie po ustawieniu, w dolarach amerykańskich za jednostkę rozliczeniową i bez żadnego przelicznika po drodze.
Przesuń w poziomie, żeby porównać wszystkie pola.
| Próg | GLM 5.2 | Grok 4.3 | Różnica |
|---|---|---|---|
| Wejście | $0.98 / 1 mln tokenów | $1.25 / 1 mln tokenów | GLM 5.2 −21% |
| Wejście z pamięci podręcznej | $0.182 / 1 mln tokenów | $0.2 / 1 mln tokenów | GLM 5.2 −9% |
| Wyjście | $3.08 / 1 mln tokenów | $2.5 / 1 mln tokenów | Grok 4.3 −18% |
To arytmetyka na opublikowanych stawkach przy domyślnym ustawieniu każdego modelu, a nie wycena. Cenę twoich rzeczywistych ustawień konsola pokazuje, zanim żądanie zostanie przyjęte.
O tym porównaniu
Każdy wiersz czytamy z JSON Schema, według którego endpoint waliduje żądania, więc odpowiada temu, co API naprawdę przyjmie, a nie ręcznie pisanej liście funkcji.
Przesuń w poziomie, żeby porównać wszystkie pola.
| Ustawienia i limity | GLM 5.2 | Grok 4.3 |
|---|---|---|
| Obsługiwane zadania | chat | chat |
| Kontekst wejściowy | 1 048 576 tokenów | 1 000 000 tokenów |
| Maksymalne wyjście | 131 072 tokenów | 900 000 tokenów |
| Wywoływanie narzędzi | Tak | Tak |
| Wykonanie | Synchronicznie, ze strumieniowaniem | Synchronicznie, ze strumieniowaniem |
| Limit czasu żądania | 60 minut | 15 minut |
| Dostępność | Dostępny | Dostępny |
Czy mniej ograniczeń oznacza, że każde żądanie jest dozwolone?
Za tymi etykietami stoją dwa osobne fakty. Pierwszy dotyczy nas i brzmi: nic. Żadnego filtra treści po stronie platformy i żadnej flagi dojrzałości, którą trzeba by ustawiać w żądaniu. Drugi dotyczy zachowania samego modelu i to on różni te dwa.
GLM 5.2
Nie dokładamy do tego modelu żadnego filtra treści, ale jak większość modeli czatu odrzuca on prośbę rzuconą wprost, bez żadnego kontekstu. Fikcję bez ograniczeń pisze niezawodnie, gdy w prompcie systemowym ustawisz kontekst fikcji albo przedstawisz prośbę jako opowieść. Obowiązki prawne i kwestia zgody pozostają po stronie klienta.
Uwaga o użyciu Korzystaj wyłącznie z materiałów, do których masz upoważnienie. Nie naruszaj prywatności, nie podszywaj się pod realną osobę i nie twórz treści seksualnych z udziałem osób małoletnich.
Grok 4.3
Nie dokładamy do tego modelu żadnego filtra treści, ale jak większość modeli czatu odrzuca on prośbę rzuconą wprost, bez żadnego kontekstu. Fikcję bez ograniczeń pisze niezawodnie, gdy w prompcie systemowym ustawisz kontekst fikcji albo przedstawisz prośbę jako opowieść. Obowiązki prawne i kwestia zgody pozostają po stronie klienta.
Uwaga o użyciu Używaj wyłącznie autoryzowanych materiałów. Nie naruszaj prywatności, nie podszywaj się pod prawdziwe osoby i nie twórz treści seksualnych z udziałem osób nieletnich.
Zawęź wybór według tych kategorii, a następnie sprawdź dostępne przykłady i szczegóły testów treści na stronach modeli.
Etykieta nie zmienia twoich obowiązków. Wiek, zgoda, podobieństwo do realnych osób i prawo miejsca, w którym działasz, pozostają po twojej stronie; SpicyAPI nie bada treści każdego żądania.
Czy mogę podmienić samo ID modelu, nie ruszając ciała żądania?
Cykl życia zadania jest wspólny, ciało żądania już nie. Każdy endpoint publikuje własny JSON Schema i API waliduje właśnie według niego – to jest lista, którą trzeba uzgodnić przed zamianą.
Jak wybrać
W jednej odpowiedzi więcej zwraca Grok 4.3: do 900 000 tokenów.
Dłuższy prompt przyjmuje GLM 5.2: do 1 048 576 tokenów wejściowych w jednym żądaniu.
Porównaj
Identyfikatory modeli to zai/glm-5.2/chat i xai/grok-4.3/chat; oba wstawiasz w to samo pole tego samego żądania.
Oba zwracają odpowiedź w żądaniu czatu. Przy włączonym streamingu czytaj strumień do końca; nie ma zadania multimedialnego do odpytywania.
Wysyłka i śledzenie działają tak samo, ale wymagane wejścia mogą się różnić. Zanim podmienisz model, sprawdź obie strony modeli.
Jeden klucz, jedno saldo, jeden komplet limitów wydatków. Oba obciążają to samo konto w dolarach amerykańskich, a dzienny, miesięczny i łączny limit klucza działa niezależnie od tego, który wywołasz.
Częste pytania
Grok 4.3 kosztuje o 18% mniej za milion tokenów wyjściowych. Przy dłuższych rozmowach porównaj także stawki wejściowe i pamięci podręcznej poniżej. Ceny mogą się zmieniać – przed wysłaniem sprawdź wycenę pokazaną dla twoich rzeczywistych ustawień.
GLM 5.2 dopuszcza 60 minut na zadanie, a Grok 4.3 15. To pułapy, a nie typowe czasy – większość żądań kończy się znacznie wcześniej – ale twój własny timeout klienta musi je wytrzymać.
Pokazane ceny i możliwości pochodzą z bieżącego publicznego katalogu modeli. Najnowsze wejścia i przykłady sprawdzisz na stronie każdego modelu.