العودة إلى المدونة

النماذج والمقارناتمقارنة

GLM مقابل DeepSeek مقابل MiniMax: أي نموذج تختار

نافذة السياق، وحد الإخراج، والسعر لكل طلب، والمهام النموذجية لـ GLM-5.3-Flash وDeepSeek-V4-Flash وMiniMax-M2.7 — مع تاريخ وشروط كل حساب.

بواسطة CheapTokens Teamنُشر في 2 دقيقة قراءة

ثلاثة أعمدة تقارن GLM-5.3-Flash وDeepSeek-V4-Flash وMiniMax-M2.7 حسب نافذة السياق والحد الأقصى للإخراج
في هذه الصفحة
  1. نظرة سريعة
  2. الأسعار الحالية (مباشرة)
  3. تكلفة طلب نموذجي
  4. كيف تختار
  5. تبديل النماذج

الثلاثة جميعًا نماذج مفتوحة الأوزان متاحة عبر نفس واجهة API المتوافقة مع OpenAI، وبنفس المفتاح. تختلف في حجم السياق وحد الإخراج والسعر — ولمعظم المشاريع هذا ما يحدد الاختيار. الحدود أدناه اعتبارًا من 20 أكتوبر 2026؛ الأسعار والتكاليف في الجداول أدناه مباشرة وتُظهر دائمًا المعدلات الحالية.

نظرة سريعة#

GLM-5.3-Flash DeepSeek-V4-Flash MiniMax-M2.7
معرّف النموذج في API zai-org/GLM-5.3-Flash deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
نافذة السياق 390K رمزًا 380K رمزًا 200K رمزًا
الحد الأقصى للإخراج 8,192 رمزًا 32,768 رمزًا 8,192 رمزًا
الإدخال نص نص نص
المهام النموذجية برمجة واستدلال معقدان المهام اليومية بميزانية محدودة الوكلاء وأتمتة سير العمل

الحدود مأخوذة من GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models — نفس القائمة التي تراها أدواتك.

الأسعار الحالية (مباشرة)#

يتحدّث هذا الجدول تلقائيًا: المعدلات لكل مليون رمز، الإدخال والإخراج بشكل منفصل — نفس البيانات الموجودة في صفحة الأسعار. أرقام OpenRouter هي أسعار القائمة لنفس النماذج على openrouter.ai التي نتتبعها للمقارنة.

النموذج السياق الإدخال $/1M الإخراج $/1M OpenRouter إدخال OpenRouter إخراج
GLM-5.3-Flash reasoning 390K $0.027 $0.08 $0.048 $0.20
DeepSeek-V4-Flash 380K $0.0221 $0.10 $0.016 $0.64
MiniMax-M2.7 200K $0.05 $0.15 $0.30 $1.20

الأسعار بالدولار الأمريكي لكل مليون رمز (token). أرقام OpenRouter معروضة للمقارنة وقد تتغير.

تكلفة طلب نموذجي#

الشروط: طلب واحد بـ 20,000 رمز إدخال و2,000 رمز إخراج — سؤال برمجي متوسط الحجم مع بضعة ملفات في السياق. يُحسب الجدول من الأسعار الحالية ويُعاد حسابه عند تغيّرها؛ يعرض عمود OpenRouter نفس عبء العمل بالأسعار المرجعية التي نتتبعها.

النموذج لكل طلب 1,000 طلبات OpenRouter، 1,000 طلبات
GLM-5.3-Flash $0.0007 $0.70 $1.36
DeepSeek-V4-Flash $0.00064 $0.642 $1.60
MiniMax-M2.7 $0.0013 $1.30 $8.40

20,000 رمز إدخال و2,000 رمز إخراج لكل طلب. الأسعار لكل مليون رمز حالية وتتغير مع تعريفاتنا؛ يعرض عمود OpenRouter أسعارًا مرجعية لنفس حجم العمل.

كيف تختار#

هذه نقاط بداية بناءً على الحدود والأسعار أعلاه — وليست نتائج معايير: لم نجرِ اختبارات جودة للنماذج الثلاثة.

  • المخرجات الطويلة — ملفات كاملة، تقارير طويلة، إعادة هيكلة كبيرة في إجابة واحدة: DeepSeek-V4-Flash، الوحيد بين الثلاثة بحد إخراج 32K.
  • أقل تكلفة لكل طلب: انظر الجدول أعلاه — يُعاد حسابه كلما تغيّرت الأسعار.
  • الاستدلال الصعب — تغييرات متعددة الخطوات، أخطاء معقدة: GLM-5.3-Flash. يستدل قبل الإجابة؛ والاستدلال نص مُولَّد أيضًا، لذا يضيف رموز إخراج ووقتًا.
  • الوكلاء والأتمتة: MiniMax-M2.7. سياقه الأصغر بين الثلاثة (200K)، لذا قلّم السجلات الطويلة.
  • سياق طويل جدًا — قاعدة شيفرة كبيرة أو مجموعة مستندات: GLM-5.3-Flash (390K) أو DeepSeek-V4-Flash (380K).

الاختبار الأكثر موثوقية هو اختبارك الخاص. طريقة بسيطة: دوّن معرّفات النماذج والتاريخ؛ خذ 10–20 مهمة حقيقية من عملك؛ شغّل كل واحدة عبر النماذج الثلاثة بنفس المطالبة؛ قيّم الصحة، ومدى اتباع التعليمات، وطول الإجابة، وزمن الاستجابة؛ اقرأ أعداد الرموز من usage واضربها في المعدلات الحالية.

تبديل النماذج#

واجهة API وعنوان URL الأساسي والمفتاح هي نفسها لجميع النماذج — يتغيّر فقط حقل model:

python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1", api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"])

for model in ["zai-org/GLM-5.3-Flash", "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7"]:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the CAP theorem in two sentences."}],
    )
    print(model, resp.usage.prompt_tokens, resp.usage.completion_tokens)
    print(resp.choices[0].message.content, "\n")

يتغيّر الكتالوج بمرور الوقت: تُضاف نماذج جديدة وقد يكون بعضها غير متاح مؤقتًا. قبل ترميز معرّف بشكل ثابت، تحقق من GET /v1/models.

الوسوم: