GLM vs DeepSeek vs MiniMax : quel modèle choisir

Les trois sont des modèles à poids ouverts disponibles via la même API compatible OpenAI, avec la même clé. Ils diffèrent par la taille du contexte, la limite de sortie et le prix — et pour la plupart des projets, c'est ce qui décide. Les limites ci-dessous sont à jour au 20 octobre 2026 ; les prix et coûts dans les tableaux plus bas sont en direct et affichent toujours les tarifs actuels.

En un coup d'œil#

Les limites proviennent de GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models — la même liste que voient vos outils.

Prix actuels (en direct)#

Ce tableau se met à jour automatiquement : tarifs par million de tokens, entrée et sortie séparément — les mêmes données que sur la page de tarification. Les chiffres OpenRouter sont les prix catalogue des mêmes modèles sur openrouter.ai que nous suivons pour comparaison.

Coût d'une requête typique#

Conditions : une requête avec 20 000 tokens d'entrée et 2 000 tokens de sortie — une question de codage de taille moyenne avec quelques fichiers en contexte. Le tableau est calculé à partir des prix actuels et se recalcule lorsqu'ils changent ; la colonne OpenRouter montre la même charge de travail aux prix de référence que nous suivons.

Comment choisir#

Ce sont des points de départ basés sur les limites et les prix ci-dessus — pas des résultats de benchmarks : nous n'avons pas réalisé de tests de qualité des trois modèles.

• Sorties longues — fichiers entiers, longs rapports, gros refactorings en une réponse : DeepSeek-V4-Flash, le seul des trois avec une limite de sortie de 32K.
• Coût le plus bas par requête : voir le tableau ci-dessus — il est recalculé à chaque changement de prix.
• Raisonnement difficile — modifications multi-étapes, bugs délicats : GLM-5.3-Flash. Il raisonne avant de répondre ; le raisonnement est aussi du texte généré, donc il ajoute des tokens de sortie et du temps.
• Agents et automatisation : MiniMax-M2.7. Son contexte est le plus petit des trois (200K), donc tronquez les longs historiques.
• Contexte très long — une grande base de code ou un ensemble de documents : GLM-5.3-Flash (390K) ou DeepSeek-V4-Flash (380K).

Le test le plus fiable est le vôtre. Une méthode simple : notez les ID des modèles et la date ; prenez 10 à 20 tâches réelles de votre travail ; exécutez chacune sur les trois modèles avec le même prompt ; évaluez l'exactitude, le respect des instructions, la longueur des réponses et le temps de réponse ; lisez les compteurs de tokens depuis usage et multipliez-les par les tarifs actuels.

Changer de modèle#

L'API, l'URL de base et la clé sont les mêmes pour tous les modèles — seul le champ model change :

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")

Le catalogue évolue avec le temps : de nouveaux modèles sont ajoutés et certains peuvent être temporairement indisponibles. Avant de coder en dur un ID, vérifiez GET /v1/models.