মডেল ও তুলনাতুলনা
GLM বনাম DeepSeek বনাম MiniMax: কোন মডেল বেছে নেবেন
GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash ও MiniMax-M2.7-এর কনটেক্সট উইন্ডো, আউটপুট সীমা, প্রতি রিকোয়েস্টের দাম ও সাধারণ কাজ — প্রতিটি গণনার তারিখ ও শর্তসহ।
তিনটিই ওপেন-ওয়েট মডেল, একই OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ API এবং একই কী-এর মাধ্যমে পাওয়া যায়। এদের মধ্যে পার্থক্য কনটেক্সট সাইজ, আউটপুট সীমা ও দামে — এবং বেশিরভাগ প্রকল্পে এটাই সিদ্ধান্ত নির্ধারণ করে। নিচের সীমাগুলো October 20, 2026 অনুযায়ী; আরও নিচের টেবিলগুলোর দাম ও খরচ লাইভ এবং সর্বদা বর্তমান রেট দেখায়।
এক নজরে#
টেবিলটি ডানদিকে স্ক্রোল করুন →
| GLM-5.3-Flash | DeepSeek-V4-Flash | MiniMax-M2.7 | |
|---|---|---|---|
| API মডেল আইডি | zai- |
deepseek- |
MiniMaxAI/ |
| কনটেক্সট উইন্ডো | 390K টোকেন | 380K টোকেন | 200K টোকেন |
| সর্বোচ্চ আউটপুট | 8,192 টোকেন | 32,768 টোকেন | 8,192 টোকেন |
| ইনপুট | টেক্সট | টেক্সট | টেক্সট |
| সাধারণ কাজ | জটিল কোডিং ও রিজনিং | বাজেটে দৈনন্দিন কাজ | এজেন্ট ও ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন |
সীমাগুলো GET https:/ থেকে আসে — আপনার টুলগুলোও একই তালিকা দেখে।
বর্তমান দাম (লাইভ)#
এই টেবিলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়: প্রতি মিলিয়ন টোকেনের রেট, ইনপুট ও আউটপুট আলাদাভাবে — প্রাইসিং পেজে থাকা একই ডেটা। OpenRouter-এর পরিসংখ্যান হলো openrouter.ai-তে একই মডেলগুলোর তালিকা মূল্য, যা আমরা তুলনার জন্য ট্র্যাক করি।
| মডেল | কনটেক্সট | ইনপুট $/১ মিলিয়ন | আউটপুট $/১ মিলিয়ন | OpenRouter ইন | OpenRouter আউট |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash reasoning সাময়িকভাবে অনুপলব্ধ | 390K | $0.027 | $0.08 | $0.048 | $0.20 |
| DeepSeek-V4-Flash সাময়িকভাবে অনুপলব্ধ | 380K | $0.0221 | $0.10 | $0.016 | $0.64 |
| MiniMax-M2.7 সাময়িকভাবে অনুপলব্ধ | 200K | $0.05 | $0.15 | $0.30 | $1.20 |
প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেনের জন্য USD-তে মূল্য। OpenRouter-এর পরিসংখ্যান তুলনার জন্য দেখানো হয়েছে এবং তা পরিবর্তিত হতে পারে।
একটি সাধারণ রিকোয়েস্টের খরচ#
শর্তাবলি: ২০,০০০ ইনপুট টোকেন ও ২,০০০ আউটপুট টোকেনসহ একটি রিকোয়েস্ট — কনটেক্সটে কয়েকটি ফাইলসহ মাঝারি আকারের কোডিং প্রশ্ন। টেবিলটি বর্তমান দাম থেকে গণনা করা হয় এবং দাম পরিবর্তন হলে পুনরায় গণনা হয়; OpenRouter কলামে আমরা যে রেফারেন্স দাম ট্র্যাক করি, সেই অনুযায়ী একই ওয়ার্কলোড দেখানো হয়।
| মডেল | ইনপুট $/১ মিলিয়ন | আউটপুট $/১ মিলিয়ন | প্রতি অনুরোধে | ১,০০০টি অনুরোধ | OpenRouter, ১,০০০টি অনুরোধ |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.027 | $0.08 | $0.0007 | $0.70 | $1.36 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.0221 | $0.10 | $0.00064 | $0.642 | $1.60 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.0013 | $1.30 | $8.40 |
প্রতি অনুরোধে ২০,০০০ ইনপুট এবং ২,০০০ আউটপুট টোকেন। প্রতি 1M টোকেনের দাম বর্তমান এবং আমাদের ট্যারিফের সাথে পরিবর্তিত হয়; OpenRouter কলামটি একই ওয়ার্কলোডের জন্য রেফারেন্স মূল্য দেখায়।
কীভাবে বেছে নেবেন#
এগুলো উপরের সীমা ও দামের ভিত্তিতে প্রাথমিক দিকনির্দেশনা — বেঞ্চমার্ক ফলাফল নয়: আমরা তিনটি মডেলের গুণমান পরীক্ষা করিনি।
- দীর্ঘ আউটপুট — সম্পূর্ণ ফাইল, দীর্ঘ রিপোর্ট, এক উত্তরে বড় রিফ্যাক্টর: DeepSeek-V4-Flash, তিনটির মধ্যে একমাত্র যার 32K আউটপুট সীমা আছে।
- প্রতি রিকোয়েস্টে সর্বনিম্ন খরচ: উপরের টেবিল দেখুন — দাম পরিবর্তন হলেই এটি পুনরায় গণনা করা হয়।
- কঠিন রিজনিং — বহু-ধাপের পরিবর্তন, জটিল বাগ: GLM-5.3-Flash। এটি উত্তর দেওয়ার আগে রিজনিং করে; রিজনিংও জেনারেট করা টেক্সট, তাই এটি আউটপুট টোকেন ও সময় বাড়ায়।
- এজেন্ট ও অটোমেশন: MiniMax-M2.7। এর কনটেক্সট তিনটির মধ্যে সবচেয়ে ছোট (200K), তাই দীর্ঘ হিস্ট্রি ছেঁটে দিন।
- অত্যন্ত দীর্ঘ কনটেক্সট — বড় কোডবেস বা ডকুমেন্ট সেট: GLM-5.3-Flash (390K) বা DeepSeek-V4-Flash (380K)।
সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য পরীক্ষা আপনার নিজেরটাই। একটি সহজ পদ্ধতি: মডেল আইডি ও তারিখ লিখে রাখুন; আপনার কাজ থেকে ১০–২০টি বাস্তব টাস্ক নিন; একই প্রম্পটে প্রতিটি টাস্ক তিনটি মডেলেই চালান; সঠিকতা, নির্দেশ কতটা অনুসরণ করা হয়েছে, উত্তরের দৈর্ঘ্য ও প্রতিক্রিয়ার সময় স্কোর করুন; usage থেকে টোকেন সংখ্যা পড়ুন এবং বর্তমান রেট দিয়ে গুণ করুন।
মডেল পরিবর্তন#
API, বেস URL ও কী সব মডেলের জন্য একই — শুধু model ফিল্ডটি বদলায়:
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")ক্যাটালগ সময়ের সাথে বদলায়: নতুন মডেল যোগ হয় এবং কিছু সাময়িকভাবে অনুপলব্ধ থাকতে পারে। কোনো আইডি হার্ড-কোড করার আগে GET /v1/models দেখুন।
