GLM 4.5 vs Mistral Large 4 0

GLM 4.5 и Mistral Large 4 0: ключевые отличия

GLM 4.5 и Mistral Large 4 0 — модели от разных провайдеров (Z-AI и MISTRALAI), каждая со своими сильными сторонами. По стоимости модели практически идентичны. Контекстное окно отличается в 8.0x раз — Mistral Large 4 0 принимает до 1 048 576 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 Mistral Large 4 0: Top K.

Mistral Large 4 0 — Mistral Large 4 0 от MISTRALAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 1 048 576 токенов. Стоимость ввода 140.00 ₽/1M токенов, контекст 1 048 576 токенов. Уникальные возможности, которых нет у GLM 4.5: Freq. Penalty, Log Probs, Pres. Penalty, Reasoning Effort, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top Log Probs.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Reasoning, Response Format, Temperature, Function Calling, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 6 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость GLM 4.5 и Mistral Large 4 0 в рублях

Интересная ситуация: GLM 4.5 дешевле по вводу, но Mistral Large 4 0 — 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: Обе модели стоят одинаково по сумме входных и выходных токенов. Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст GLM 4.5 vs Mistral Large 4 0

Mistral Large 4 0 принимает до 1 048 576 токенов — это в 8.0x больше, чем 131 072 у GLM 4.5. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

По длине вывода: GLM 4.5 генерирует до 98 304 токенов за запрос, Mistral Large 4 0 — до 262 144. Mistral Large 4 0 может генерировать более длинные ответы.

Модальности GLM 4.5 и Mistral Large 4 0

Mistral Large 4 0 — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения. GLM 4.5 работает только с текстом.

Mistral Large 4 0 может анализировать изображения (vision), тогда как GLM 4.5 работает только с текстом.

Возможности GLM 4.5 и Mistral Large 4 0

У каждой модели есть уникальные функции: GLM 4.5 имеет Top K, а Mistral Large 4 0 — Freq. Penalty, Log Probs, Pres. Penalty, Reasoning Effort, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Top Log Probs. Общие: Reasoning, Function Calling.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры GLM 4.5 и Mistral Large 4 0 в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: GLM 4.5 или Mistral Large 4 0?

По нашей оценке (1:3), Mistral Large 4 0 лидирует. Однако GLM 4.5 может быть лучше для определённых сценариев:

• Бюджет: Обе модели стоят одинаково — выбирайте по функционалу.
• Размер документов: Для длинных документов лучше подходит Mistral Large 4 0 — контекст 1 048 576 токенов.
• Сложные задачи: Обе модели поддерживают reasoning — выбирайте по цене или предпочтению провайдера.
• Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен Mistral Large 4 0 — он поддерживает vision.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать GLM 4.5

GLM 4.5 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — GLM 4.5 дешевле на 20 ₽ (14%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 81.7%
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать Mistral Large 4 0

Mistral Large 4 0 от MISTRALAI — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на выводе — Mistral Large 4 0 дешевле на 20 ₽ (5%) за 1M токенов
• Для работы с длинными документами — контекст 1 048 576 vs 131 072 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 89.7%
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
• Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Подключение GLM 4.5 и Mistral Large 4 0

GLM 4.5 (Z-AI) и Mistral Large 4 0 (MISTRALAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

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

# Используйте "glm-4.5" или "mistral-large-4-0"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

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

Переключение между GLM 4.5 и Mistral Large 4 0 — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: GLM 4.5 vs Mistral Large 4 0 (1:3)

Mistral Large 4 0 выигрывает со счётом 3:1. Для длинных документов выбирайте Mistral Large 4 0 с контекстом 1 048 576. GLM 4.5 уникален Top K; Mistral Large 4 0 — Freq. Penalty и Log Probs.