โมเดลและการเปรียบเทียบการเปรียบเทียบ
GLM vs DeepSeek vs MiniMax: เลือกโมเดลไหนดี
Context window, ขีดจำกัด output, ราคาต่อคำขอ และงานทั่วไปสำหรับ GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash และ MiniMax-M2.7 — พร้อมวันที่และเงื่อนไขของการคำนวณทุกครั้ง
ทั้งสามเป็นโมเดลแบบ open-weight ที่ใช้ได้ผ่าน API แบบ OpenAI-compatible เดียวกัน ด้วยคีย์เดียวกัน ต่างกันที่ขนาด context, ขีดจำกัด output และราคา — และสำหรับโปรเจกต์ส่วนใหญ่ นั่นคือสิ่งที่ตัดสินใจ ขีดจำกัดด้านล่างเป็นข้อมูล ณ วันที่ 20 ตุลาคม 2026; ราคาและค่าใช้จ่ายในตารางด้านล่างเป็นข้อมูลสดและแสดงอัตราปัจจุบันเสมอ
ภาพรวม#
เลื่อนตารางไปทางขวา →
| GLM-5.3-Flash | DeepSeek-V4-Flash | MiniMax-M2.7 | |
|---|---|---|---|
| API model ID | zai- |
deepseek- |
MiniMaxAI/ |
| Context window | 390K tokens | 380K tokens | 200K tokens |
| Max output | 8,192 tokens | 32,768 tokens | 8,192 tokens |
| Input | text | text | text |
| งานทั่วไป | การเขียนโค้ดและการให้เหตุผลที่ซับซ้อน | งานประจำวันในงบประมาณจำกัด | เอเจนต์และระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ |
ขีดจำกัดมาจาก GET https:/ — รายการเดียวกับที่เครื่องมือของคุณเห็น
ราคาปัจจุบัน (สด)#
ตารางนี้อัปเดตอัตโนมัติ: อัตราต่อล้านโทเคน แยก input และ output — ข้อมูลเดียวกับในหน้าราคา ตัวเลข OpenRouter คือราคาตามรายการของโมเดลเดียวกันบน openrouter.ai ที่เราติดตามเพื่อเปรียบเทียบ
| โมเดล | บริบท | Input $/1M | Output $/1M | OpenRouter เข้า | OpenRouter ออก |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash reasoning ไม่พร้อมใช้งานชั่วคราว | 390K | $0.027 | $0.08 | $0.048 | $0.20 |
| DeepSeek-V4-Flash ไม่พร้อมใช้งานชั่วคราว | 380K | $0.0221 | $0.10 | $0.016 | $0.64 |
| MiniMax-M2.7 ไม่พร้อมใช้งานชั่วคราว | 200K | $0.05 | $0.15 | $0.30 | $1.20 |
ราคาเป็น USD ต่อ 1 ล้านโทเค็น ตัวเลขของ OpenRouter แสดงไว้เพื่อเปรียบเทียบและอาจมีการเปลี่ยนแปลง
ค่าใช้จ่ายของคำขอทั่วไป#
เงื่อนไข: หนึ่งคำขอที่มี 20,000 input tokens และ 2,000 output tokens — คำถามเขียนโค้ดขนาดกลางที่มีไฟล์ไม่กี่ไฟล์ใน context ตารางคำนวณจากราคาปัจจุบันและคำนวณใหม่เมื่อราคาเปลี่ยน; คอลัมน์ OpenRouter แสดงภาระงานเดียวกันที่ราคาอ้างอิงที่เราติดตาม
| โมเดล | Input $/1M | Output $/1M | ต่อคำขอ | 1,000 คำขอ | OpenRouter, 1,000 คำขอ |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.027 | $0.08 | $0.0007 | $0.70 | $1.36 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.0221 | $0.10 | $0.00064 | $0.642 | $1.60 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.0013 | $1.30 | $8.40 |
20,000 โทเค็นอินพุตและ 2,000 โทเค็นเอาต์พุตต่อคำขอ ราคาต่อ 1M โทเค็นเป็นราคาปัจจุบันและเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกับอัตราค่าบริการของเรา คอลัมน์ OpenRouter แสดงราคาอ้างอิงสำหรับปริมาณงานเดียวกัน
วิธีเลือก#
นี่คือจุดเริ่มต้นจากขีดจำกัดและราคาข้างต้น — ไม่ใช่ผลการทดสอบ benchmark: เราไม่ได้ทดสอบคุณภาพของทั้งสามโมเดล
- Output ยาว — ไฟล์ทั้งไฟล์ รายงานยาว การ refactor ใหญ่ในคำตอบเดียว: DeepSeek-V4-Flash เป็นเพียงหนึ่งในสามที่มีขีดจำกัด output 32K
- ค่าใช้จ่ายต่อคำขอต่ำสุด: ดูตารางด้านบน — จะคำนวณใหม่ทุกครั้งที่ราคาเปลี่ยน
- การให้เหตุผลยาก — การเปลี่ยนแปลงหลายขั้นตอน บั๊กที่ซับซ้อน: GLM-5.3-Flash มันให้เหตุผลก่อนตอบ; การให้เหตุผลก็เป็นข้อความที่สร้างขึ้นเช่นกัน จึงเพิ่ม output tokens และเวลา
- เอเจนต์และระบบอัตโนมัติ: MiniMax-M2.7 context ของมันเล็กที่สุดในสามตัว (200K) ดังนั้นควรตัดประวัติยาวๆ
- Context ยาวมาก — ฐานโค้ดหรือชุดเอกสารขนาดใหญ่: GLM-5.3-Flash (390K) หรือ DeepSeek-V4-Flash (380K)
การทดสอบที่เชื่อถือได้ที่สุดคือของคุณเอง วิธีง่ายๆ: จด model IDs และวันที่; หยิบงานจริง 10–20 งานจากงานของคุณ; รันแต่ละงานผ่านทั้งสามโมเดลด้วย prompt เดียวกัน; ให้คะแนนความถูกต้อง ความสามารถในการทำตามคำสั่ง ความยาวคำตอบ และเวลาตอบสนอง; อ่านจำนวนโทเคนจาก usage แล้วคูณด้วยอัตราปัจจุบัน
การสลับโมเดล#
API, base URL และคีย์เหมือนกันสำหรับทุกโมเดล — มีเพียงฟิลด์ model ที่เปลี่ยน:
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")แคตตาล็อกเปลี่ยนแปลงตามเวลา: มีโมเดลใหม่เพิ่มเข้ามาและบางตัวอาจไม่พร้อมใช้งานชั่วคราว ก่อน hard-code ID ให้ตรวจสอบ GET /v1/models
