GLM vs DeepSeek vs MiniMax: który model wybrać

Wszystkie trzy to modele o otwartych wagach dostępne przez to samo API zgodne z OpenAI, z tym samym kluczem. Różnią się rozmiarem kontekstu, limitem wyjścia i ceną — i dla większości projektów to właśnie one decydują. Poniższe limity obowiązują na dzień 20 października 2026; ceny i koszty w tabelach poniżej są aktualne i zawsze pokazują bieżące stawki.

W skrócie#

Limity pochodzą z GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models — tej samej listy, którą widzą Twoje narzędzia.

Bieżące ceny (na żywo)#

Ta tabela aktualizuje się automatycznie: stawki za milion tokenów, osobno dla wejścia i wyjścia — te same dane co na stronie z cennikiem. Wartości OpenRouter to ceny katalogowe tych samych modeli na openrouter.ai, które śledzimy dla porównania.

Koszt typowego żądania#

Warunki: jedno żądanie z 20 000 tokenów wejściowych i 2 000 tokenów wyjściowych — średniej wielkości pytanie o kod z kilkoma plikami w kontekście. Tabela jest obliczana na podstawie bieżących cen i przelicza się, gdy się zmienią; kolumna OpenRouter pokazuje to samo obciążenie przy śledzonych przez nas cenach referencyjnych.

Jak wybrać#

To punkty wyjścia oparte na powyższych limitach i cenach — nie wyniki benchmarków: nie przeprowadziliśmy testów jakości tych trzech modeli.

• Długie wyjścia — całe pliki, długie raporty, duże refaktoryzacje w jednej odpowiedzi: DeepSeek-V4-Flash, jedyny z trzech z limitem wyjścia 32K.
• Najniższy koszt na żądanie: patrz tabela powyżej — jest przeliczana za każdym razem, gdy zmieniają się ceny.
• Trudne rozumowanie — wieloetapowe zmiany, podstępne błędy: GLM-5.3-Flash. Rozumuje przed odpowiedzią; rozumowanie to również generowany tekst, więc dodaje tokeny wyjściowe i czas.
• Agenci i automatyzacja: MiniMax-M2.7. Jego kontekst jest najmniejszy z trzech (200K), więc przycinaj długie historie.
• Bardzo długi kontekst — duża baza kodu lub zestaw dokumentów: GLM-5.3-Flash (390K) lub DeepSeek-V4-Flash (380K).

Najbardziej wiarygodnym testem jest Twój własny. Prosta metoda: zapisz identyfikatory modeli i datę; weź 10–20 rzeczywistych zadań ze swojej pracy; przepuść każde przez wszystkie trzy modele z tym samym promptem; oceń poprawność, stopień realizacji instrukcji, długość odpowiedzi i czas odpowiedzi; odczytaj liczby tokenów z usage i pomnóż je przez bieżące stawki.

Przełączanie modeli#

API, bazowy URL i klucz są takie same dla wszystkich modeli — zmienia się tylko pole model:

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 zmienia się w czasie: nowe modele są dodawane, a niektóre mogą być tymczasowo niedostępne. Zanim zakodujesz ID na stałe, sprawdź GET /v1/models.