GLM vs DeepSeek vs MiniMax: qual modelo escolher

Todos os três são modelos de pesos abertos disponíveis através da mesma API compatível com OpenAI, com a mesma chave. Eles diferem em tamanho de contexto, limite de saída e preço — e para a maioria dos projetos é isso que decide. Os limites abaixo são de 20 de outubro de 2026; os preços e custos nas tabelas mais adiante são ao vivo e sempre mostram as tarifas atuais.

Visão geral#

Os limites vêm de GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models — a mesma lista que suas ferramentas veem.

Preços atuais (ao vivo)#

Esta tabela é atualizada automaticamente: tarifas por milhão de tokens, entrada e saída separadamente — os mesmos dados da página de preços. Os valores do OpenRouter são os preços de tabela dos mesmos modelos em openrouter.ai que acompanhamos para comparação.

Custo de uma requisição típica#

Condições: uma requisição com 20.000 tokens de entrada e 2.000 tokens de saída — uma pergunta de codificação de porte médio com alguns arquivos no contexto. A tabela é calculada a partir dos preços atuais e se recalcula quando eles mudam; a coluna do OpenRouter mostra a mesma carga de trabalho com os preços de referência que acompanhamos.

Como escolher#

Estes são pontos de partida baseados nos limites e preços acima — não resultados de benchmark: não realizamos testes de qualidade dos três modelos.

• Saídas longas — arquivos inteiros, relatórios longos, grandes refatorações em uma única resposta: DeepSeek-V4-Flash, o único dos três com limite de saída de 32K.
• Menor custo por requisição: veja a tabela acima — ela é recalculada sempre que os preços mudam.
• Raciocínio difícil — mudanças em várias etapas, bugs complicados: GLM-5.3-Flash. Ele raciocina antes de responder; o raciocínio também é texto gerado, então adiciona tokens de saída e tempo.
• Agentes e automação: MiniMax-M2.7. Seu contexto é o menor dos três (200K), então reduza históricos longos.
• Contexto muito longo — uma grande base de código ou conjunto de documentos: GLM-5.3-Flash (390K) ou DeepSeek-V4-Flash (380K).

O teste mais confiável é o seu próprio. Um método simples: anote os IDs dos modelos e a data; pegue 10–20 tarefas reais do seu trabalho; execute cada uma pelos três modelos com o mesmo prompt; avalie correção, quão bem as instruções foram seguidas, comprimento da resposta e tempo de resposta; leia as contagens de tokens em usage e multiplique-as pelas tarifas atuais.

Troca de modelos#

A API, a URL base e a chave são as mesmas para todos os modelos — apenas o campo model muda:

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")

O catálogo muda com o tempo: novos modelos são adicionados e alguns podem ficar temporariamente indisponíveis. Antes de fixar um ID no código, verifique GET /v1/models.