GLM vs DeepSeek vs MiniMax: model mana yang harus dipilih

Ketiganya adalah model berbobot terbuka yang tersedia melalui API yang kompatibel dengan OpenAI yang sama, dengan kunci yang sama. Perbedaannya terletak pada ukuran konteks, batas output, dan harga — dan bagi sebagian besar proyek, itulah yang menentukan. Batasan di bawah ini per 20 Oktober 2026; harga dan biaya dalam tabel di bawah bersifat langsung dan selalu menampilkan tarif terkini.

Sekilas#

Batasan berasal dari GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models — daftar yang sama yang dilihat alat Anda.

Harga saat ini (langsung)#

Tabel ini diperbarui secara otomatis: tarif per juta token, input dan output terpisah — data yang sama seperti di halaman harga. Angka OpenRouter adalah harga daftar model yang sama di openrouter.ai yang kami lacak untuk perbandingan.

Biaya permintaan tipikal#

Kondisi: satu permintaan dengan 20.000 token input dan 2.000 token output — pertanyaan pengkodean ukuran sedang dengan beberapa file dalam konteks. Tabel dihitung dari harga saat ini dan dihitung ulang saat berubah; kolom OpenRouter menunjukkan beban kerja yang sama pada harga referensi yang kami lacak.

Cara memilih#

Ini adalah titik awal berdasarkan batasan dan harga di atas — bukan hasil benchmark: kami belum menjalankan tes kualitas pada ketiga model tersebut.

• Output panjang — seluruh file, laporan panjang, refaktor besar dalam satu jawaban: DeepSeek-V4-Flash, satu-satunya dari ketiganya dengan batas output 32K.
• Biaya terendah per permintaan: lihat tabel di atas — dihitung ulang setiap kali harga berubah.
• Penalaran sulit — perubahan multi-langkah, bug rumit: GLM-5.3-Flash. Model ini bernalar sebelum menjawab; penalaran juga teks yang dihasilkan, sehingga menambah token output dan waktu.
• Agen dan otomatisasi: MiniMax-M2.7. Konteksnya paling kecil dari ketiganya (200K), jadi pangkas riwayat yang panjang.
• Konteks sangat panjang — basis kode atau kumpulan dokumen besar: GLM-5.3-Flash (390K) atau DeepSeek-V4-Flash (380K).

Tes yang paling andal adalah milik Anda sendiri. Metode sederhana: catat ID model dan tanggalnya; ambil 10–20 tugas nyata dari pekerjaan Anda; jalankan masing-masing melalui ketiga model dengan prompt yang sama; nilai kebenaran, seberapa baik instruksi diikuti, panjang jawaban, dan waktu respons; baca jumlah token dari usage dan kalikan dengan tarif saat ini.

Beralih model#

API, URL dasar, dan kunci sama untuk semua model — hanya bidang model yang berubah:

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")

Katalog berubah seiring waktu: model baru ditambahkan dan beberapa mungkin tidak tersedia sementara. Sebelum melakukan hard-code pada ID, periksa GET /v1/models.