GigaChat 2 Pro vs GLM 5.3

GigaChat 2 Pro и GLM 5.3: ключевые отличия

GigaChat 2 Pro и GLM 5.3 — модели от разных провайдеров (SBER и Z-AI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости GLM 5.3 в 1.5x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 8.2x раз — GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов.

GigaChat 2 Pro — GigaChat 2 Pro от SBER — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 850.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

GLM 5.3 — GLM 5.3 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 280.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GigaChat 2 Pro: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Reasoning Effort, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Temperature, Function Calling, Top K, Top Log Probs, Top P.

Стоимость GigaChat 2 Pro и GLM 5.3 в рублях

Интересная ситуация: GLM 5.3 дешевле по вводу, но GigaChat 2 Pro — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: GLM 5.3 обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 570 ₽ (67%), вывод дороже на 30 ₽ (4%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GigaChat 2 Pro vs GLM 5.3

GLM 5.3 принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.2x больше, чем 128 000 у GigaChat 2 Pro. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

GLM 5.3 может генерировать до 943 717 токенов за запрос.

Модальности GigaChat 2 Pro и GLM 5.3

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

Возможности GigaChat 2 Pro и GLM 5.3

GLM 5.3 предлагает возможности, недоступные в GigaChat 2 Pro: Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs, Max Tokens, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Reasoning Effort, 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 Pro и GLM 5.3 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GigaChat 2 Pro или GLM 5.3?

По нашей оценке (1:3), GLM 5.3 лидирует. Однако GigaChat 2 Pro может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, GLM 5.3 будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит GLM 5.3 — контекст 1 048 576 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит GLM 5.3 с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать GigaChat 2 Pro

GigaChat 2 Pro от SBER — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на выводе — GigaChat 2 Pro дешевле на 30 ₽ (3%) за 1M токенов
• Для задач, оптимизированных под экосистему SBER

Когда использовать GLM 5.3

GLM 5.3 от Z-AI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — GLM 5.3 дешевле на 570 ₽ (67%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 128 000 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.43%
• 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 Pro и GLM 5.3

GigaChat 2 Pro (SBER) и GLM 5.3 (Z-AI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 18 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "gigachat-2-pro" или "glm-5.3"
response = client.chat.completions.create(
    model="gigachat-2-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GigaChat 2 Pro и GLM 5.3 — 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 Pro vs GLM 5.3 (1:3)

GLM 5.3 выигрывает со счётом 3:1. По цене лидирует GLM 5.3 (ввод 280 ₽, вывод 880 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте GLM 5.3 с контекстом 1 048 576. GLM 5.3 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Log Probs.