ब्लॉग पर वापस जाएं

मॉडल और तुलनातुलना

GLM बनाम DeepSeek बनाम MiniMax: कौन सा मॉडल चुनें

GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash और MiniMax-M2.7 के लिए संदर्भ विंडो, आउटपुट सीमा, प्रति अनुरोध कीमत और सामान्य कार्य — प्रत्येक गणना की तारीख और शर्तों के साथ।

CheapTokens Team द्वाराप्रकाशित 5 मिनट का पाठ

संदर्भ विंडो और अधिकतम आउटपुट के आधार पर GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash और MiniMax-M2.7 की तुलना करने वाले तीन कॉलम
इस पृष्ठ पर
  1. एक नज़र में
  2. वर्तमान कीमतें (लाइव)
  3. एक सामान्य अनुरोध की लागत
  4. कैसे चुनें
  5. मॉडल बदलना

तीनों ओपन-वेट मॉडल एक ही OpenAI-संगत API के माध्यम से उपलब्ध हैं, एक ही कुंजी के साथ। वे संदर्भ आकार, आउटपुट सीमा और कीमत में भिन्न हैं — और अधिकांश परियोजनाओं के लिए यही निर्णायक होता है। नीचे दी गई सीमाएँ 20 अक्टूबर, 2026 तक की हैं; आगे की तालिकाओं में कीमतें और लागतें लाइव हैं और हमेशा वर्तमान दरें दिखाती हैं।

एक नज़र में#

GLM-5.3-Flash DeepSeek-V4-Flash MiniMax-M2.7
API मॉडल ID zai-org/GLM-5.3-Flash deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
संदर्भ विंडो 390K टोकन 380K टोकन 200K टोकन
अधिकतम आउटपुट 8,192 टोकन 32,768 टोकन 8,192 टोकन
इनपुट टेक्स्ट टेक्स्ट टेक्स्ट
सामान्य कार्य जटिल कोडिंग और तर्क बजट पर रोज़मर्रा के कार्य एजेंट और वर्कफ़्लो ऑटोमेशन

सीमाएँ GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models से आती हैं — वही सूची जो आपके टूल देखते हैं।

वर्तमान कीमतें (लाइव)#

यह तालिका स्वचालित रूप से अपडेट होती है: प्रति मिलियन टोकन दरें, इनपुट और आउटपुट अलग-अलग — वही डेटा जो मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर है। OpenRouter के आंकड़े openrouter.ai पर उन्हीं मॉडलों की सूची कीमतें हैं जिन्हें हम तुलना के लिए ट्रैक करते हैं।

मॉडल संदर्भ इनपुट $/1M आउटपुट $/1M OpenRouter इनपुट OpenRouter आउटपुट
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

कीमतें USD प्रति 1M टोकन में हैं। OpenRouter के आंकड़े तुलना के लिए दिखाए गए हैं और बदल सकते हैं।

एक सामान्य अनुरोध की लागत#

शर्तें: 20,000 इनपुट टोकन और 2,000 आउटपुट टोकन वाला एक अनुरोध — संदर्भ में कुछ फ़ाइलों के साथ एक मध्यम आकार का कोडिंग प्रश्न। तालिका वर्तमान कीमतों से गणना की जाती है और कीमतें बदलने पर पुनर्गणना होती है; OpenRouter कॉलम वही कार्यभार हमारी ट्रैक की गई संदर्भ कीमतों पर दिखाता है।

मॉडल प्रति अनुरोध 1,000 अनुरोध OpenRouter, 1,000 अनुरोध
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

प्रति अनुरोध 20,000 इनपुट और 2,000 आउटपुट टोकन। प्रति 1M टोकन की कीमतें वर्तमान हैं और हमारे टैरिफ के साथ बदलती रहती हैं; OpenRouter कॉलम समान कार्यभार के लिए संदर्भ कीमतें दिखाता है।

कैसे चुनें#

ये ऊपर दी गई सीमाओं और कीमतों पर आधारित शुरुआती बिंदु हैं — बेंचमार्क परिणाम नहीं: हमने तीनों मॉडलों के गुणवत्ता परीक्षण नहीं किए हैं।

  • लंबे आउटपुट — पूरी फ़ाइलें, लंबी रिपोर्ट, एक उत्तर में बड़े रिफैक्टर: DeepSeek-V4-Flash, तीनों में से अकेला जिसकी आउटपुट सीमा 32K है।
  • प्रति अनुरोध सबसे कम लागत: ऊपर की तालिका देखें — कीमतें बदलने पर इसे पुनर्गणना किया जाता है।
  • कठिन तर्क — बहु-चरणीय परिवर्तन, पेचीदा बग: GLM-5.3-Flash। यह उत्तर देने से पहले तर्क करता है; तर्क भी उत्पन्न टेक्स्ट है, इसलिए यह आउटपुट टोकन और समय जोड़ता है।
  • एजेंट और ऑटोमेशन: MiniMax-M2.7। इसका संदर्भ तीनों में सबसे छोटा (200K) है, इसलिए लंबे इतिहास छोटे करें।
  • बहुत लंबा संदर्भ — बड़ा कोडबेस या दस्तावेज़ सेट: GLM-5.3-Flash (390K) या DeepSeek-V4-Flash (380K)।

सबसे विश्वसनीय परीक्षण आपका अपना है। एक सरल तरीका: मॉडल ID और तारीख लिख लें; अपने काम से 10–20 वास्तविक कार्य लें; प्रत्येक को समान प्रॉम्प्ट के साथ तीनों मॉडलों पर चलाएँ; शुद्धता, निर्देशों का पालन कितना अच्छा हुआ, उत्तर की लंबाई और प्रतिक्रिया समय को स्कोर करें; usage से टोकन गणना पढ़ें और उन्हें वर्तमान दरों से गुणा करें।

मॉडल बदलना#

API, बेस URL और कुंजी सभी मॉडलों के लिए समान हैं — केवल model फ़ील्ड बदलता है:

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")

कैटलॉग समय के साथ बदलता है: नए मॉडल जोड़े जाते हैं और कुछ अस्थायी रूप से अनुपलब्ध हो सकते हैं। किसी ID को हार्ड-कोड करने से पहले, GET /v1/models जाँचें।

टैग:
शुरुआती लोगों के लिए AI

AI में टोकन क्या है? एक सरल-अंग्रेजी व्याख्या

टोकन टेक्स्ट के वे टुकड़े हैं जिन्हें एक मॉडल पढ़ता, लिखता और आपसे बिल करता है। एक वास्तविक टोकनाइज़र उदाहरण, अंगूठे के नियम और एक लागत गणना।

गाइड9 मिनट का पाठ