Назад в блог

Модели и сравненияСравнение

GLM, DeepSeek или MiniMax: какую модель выбрать

Контекст, максимум ответа, стоимость запроса и типичные задачи GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash и MiniMax-M2.7 — с датой и условиями каждого расчёта.

Автор: CheapTokens TeamОпубликовано Обновлено 2 мин чтения

Три колонки со сравнением GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash и MiniMax-M2.7 по размеру контекста и максимуму ответа
Содержание
  1. Коротко
  2. Актуальные цены (обновляются автоматически)
  3. Стоимость типичного запроса
  4. Как выбрать
  5. Как переключить модель

Все три — open-weight модели, доступные через один и тот же OpenAI-совместимый API с одним ключом. Они различаются размером контекста, максимумом ответа и ценой — и для большинства проектов именно это решает выбор. Лимиты ниже — на 20 октября 2026 года; цены и расходы в таблицах статьи живые и всегда показывают текущие тарифы.

Коротко#

GLM-5.3-Flash DeepSeek-V4-Flash MiniMax-M2.7
ID модели в API zai-org/GLM-5.3-Flash deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
Контекст 390K токенов 380K токенов 200K токенов
Максимум ответа 8 192 токена 32 768 токенов 8 192 токена
Вход текст текст текст
Типичные задачи сложный код и рассуждения повседневные задачи с небольшим бюджетом агенты и автоматизация процессов

Лимиты взяты из GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models — того же списка, который видят ваши инструменты.

Актуальные цены (обновляются автоматически)#

Таблица живая: тарифы за миллион токенов, отдельно для входа и выхода, — те же данные, что на странице цен. Цены OpenRouter — прейскурантные цены тех же моделей на openrouter.ai, которые мы отслеживаем для сравнения.

Модель Контекст Вход $/1M Выход $/1M OpenRouter вход OpenRouter выход
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

Цены в USD за 1 млн токенов. Данные OpenRouter приведены для сравнения и могут меняться.

Стоимость типичного запроса#

Условия: один запрос — 20 000 входных и 2 000 выходных токенов, то есть вопрос по коду среднего размера с несколькими файлами в контексте. Таблица считается по текущим ценам и пересчитывается вместе с ними; в колонке OpenRouter — та же нагрузка по справочным ценам, которые мы отслеживаем.

Модель За запрос 1 000 запросов OpenRouter, 1 000 запросов
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

20 000 входных и 2 000 выходных токенов на запрос. Цены за 1M токенов актуальны и меняются вместе с нашими тарифами; столбец OpenRouter показывает справочные цены для той же нагрузки.

Как выбрать#

Это отправные точки по лимитам и ценам выше, а не результаты тестов: тестов качества трёх моделей мы не проводили.

  • Длинные ответы — целые файлы, большие отчёты, крупный рефакторинг одним ответом: DeepSeek-V4-Flash, единственная из трёх с лимитом ответа 32K.
  • Самый дешёвый запрос: смотрите таблицу выше — она пересчитывается при каждой смене цен.
  • Сложные рассуждения — многошаговые изменения, запутанные ошибки: GLM-5.3-Flash. Модель рассуждает перед ответом; рассуждение — тоже сгенерированный текст, поэтому оно добавляет выходные токены и время.
  • Агенты и автоматизация: MiniMax-M2.7. Контекст у неё самый короткий из трёх (200K), поэтому длинную историю стоит сокращать.
  • Очень длинный контекст — большая кодовая база или набор документов: GLM-5.3-Flash (390K) или DeepSeek-V4-Flash (380K).

Самая надёжная проверка — своя. Простая методика: запишите ID моделей и дату; возьмите 10–20 реальных задач из своей работы; прогоните каждую через все три модели с одинаковым запросом; оцените правильность, соблюдение инструкций, длину ответа и время ответа; возьмите число токенов из usage и умножьте на текущие тарифы.

Как переключить модель#

API, адрес и ключ у всех моделей одни и те же — меняется только поле model:

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")

Каталог со временем меняется: появляются новые модели, а какая-то может быть временно недоступна. Прежде чем зашивать ID в код, проверьте GET /v1/models.

Теги: