بلاگ پر واپس جائیں

ماڈلز اور موازنہموازنہ

GLM بمقابلہ DeepSeek بمقابلہ MiniMax: کون سا ماڈل منتخب کریں

GLM-5.3-Flash، DeepSeek-V4-Flash اور MiniMax-M2.7 کے لیے کانٹیکسٹ ونڈو، آؤٹ پٹ حد، فی درخواست قیمت اور عام کام — ہر حساب کی تاریخ اور شرائط کے ساتھ۔

از CheapTokens Teamشائع شدہ 3 منٹ کا مطالعہ

تین کالم جن میں GLM-5.3-Flash، DeepSeek-V4-Flash اور MiniMax-M2.7 کا کانٹیکسٹ ونڈو اور زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ کے لحاظ سے موازنہ کیا گیا ہے
اس صفحہ پر
  1. ایک نظر میں
  2. موجودہ قیمتیں (لائیو)
  3. ایک عام درخواست کی لاگت
  4. انتخاب کیسے کریں
  5. ماڈلز تبدیل کرنا

تینوں ماڈلز اوپن-ویٹ ہیں اور ایک ہی OpenAI-کمپیٹیبل API کے ذریعے، ایک ہی کلید کے ساتھ دستیاب ہیں۔ یہ کانٹیکسٹ سائز، آؤٹ پٹ حد اور قیمت میں مختلف ہیں — اور زیادہ تر پروجیکٹس کے لیے یہی فیصلہ کرتا ہے۔ نیچے دی گئی حدود 20 اکتوبر 2026 تک کی ہیں؛ آگے کی جدولوں میں قیمتیں اور لاگتیں لائیو ہیں اور ہمیشہ موجودہ ریٹ دکھاتی ہیں۔

ایک نظر میں#

GLM-5.3-Flash DeepSeek-V4-Flash MiniMax-M2.7
API ماڈل ID zai-org/GLM-5.3-Flash deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
کانٹیکسٹ ونڈو 390K ٹوکنز 380K ٹوکنز 200K ٹوکنز
زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ 8,192 ٹوکنز 32,768 ٹوکنز 8,192 ٹوکنز
ان پٹ متن متن متن
عام کام پیچیدہ کوڈنگ اور استدلال بجٹ پر روزمرہ کے کام ایجنٹس اور ورک فلو آٹومیشن

حدود GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models سے آتی ہیں — وہی فہرست جو آپ کے ٹولز دیکھتے ہیں۔

موجودہ قیمتیں (لائیو)#

یہ جدول خودکار طور پر اپ ڈیٹ ہوتا ہے: فی ملین ٹوکنز ریٹ، ان پٹ اور آؤٹ پٹ الگ الگ — وہی ڈیٹا جو قیمتوں کے صفحے پر ہے۔ OpenRouter کے اعداد و شمار openrouter.ai پر انہی ماڈلز کی لسٹ قیمتیں ہیں جنہیں ہم موازنے کے لیے ٹریک کرتے ہیں۔

ماڈل کانٹیکسٹ ان پٹ $/1M آؤٹ پٹ $/1M OpenRouter ان پٹ OpenRouter آؤٹ پٹ
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

قیمتیں USD میں فی 1M ٹوکن ہیں۔ OpenRouter کے اعداد و شمار موازنے کے لیے دکھائے گئے ہیں اور بدل سکتے ہیں۔

ایک عام درخواست کی لاگت#

شرائط: ایک درخواست جس میں 20,000 ان پٹ ٹوکنز اور 2,000 آؤٹ پٹ ٹوکنز ہیں — کانٹیکسٹ میں چند فائلوں کے ساتھ درمیانے سائز کا کوڈنگ سوال۔ جدول موجودہ قیمتوں سے حساب کیا جاتا ہے اور قیمتیں بدلنے پر دوبارہ حساب ہوتا ہے؛ OpenRouter کالم وہی کام کے بوجھ کو ان حوالہ جاتی قیمتوں پر دکھاتا ہے جو ہم ٹریک کرتے ہیں۔

ماڈل فی درخواست 1,000 درخواستیں OpenRouter، 1,000 درخواستیں
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

فی درخواست 20,000 ان پٹ اور 2,000 آؤٹ پٹ ٹوکنز۔ فی 1M ٹوکنز کی قیمتیں موجودہ ہیں اور ہمارے ٹیرف کے ساتھ تبدیل ہوتی ہیں؛ OpenRouter کالم اسی ورک لوڈ کے لیے حوالہ جاتی قیمتیں دکھاتا ہے۔

انتخاب کیسے کریں#

یہ اوپر دی گئی حدود اور قیمتوں پر مبنی نقطۂ آغاز ہیں — بینچ مارک نتائج نہیں: ہم نے تینوں ماڈلز کے معیار کے ٹیسٹ نہیں کیے۔

  • طویل آؤٹ پٹ — پوری فائلیں، طویل رپورٹس، ایک جواب میں بڑے ری فیکٹرز: DeepSeek-V4-Flash، تینوں میں سے واحد جس کی آؤٹ پٹ حد 32K ہے۔
  • فی درخواست سب سے کم لاگت: اوپر کا جدول دیکھیں — قیمتیں بدلنے پر اس کا دوبارہ حساب ہوتا ہے۔
  • مشکل استدلال — کثیر مرحلہ تبدیلیاں، مشکل بگز: GLM-5.3-Flash۔ یہ جواب دینے سے پہلے استدلال کرتا ہے؛ استدلال بھی تیار شدہ متن ہے، لہٰذا یہ آؤٹ پٹ ٹوکنز اور وقت بڑھاتا ہے۔
  • ایجنٹس اور آٹومیشن: MiniMax-M2.7۔ اس کا کانٹیکسٹ تینوں میں سب سے چھوٹا (200K) ہے، لہٰذا طویل ہسٹریاں مختصر کریں۔
  • بہت طویل کانٹیکسٹ — بڑا کوڈ بیس یا دستاویزات کا مجموعہ: GLM-5.3-Flash (390K) یا DeepSeek-V4-Flash (380K)۔

سب سے قابل اعتماد ٹیسٹ آپ کا اپنا ہے۔ ایک سادہ طریقہ: ماڈل IDs اور تاریخ لکھ لیں؛ اپنے کام سے 10–20 حقیقی ٹاسکس لیں؛ ہر ایک کو ایک ہی پرامپٹ کے ساتھ تینوں ماڈلز پر چلائیں؛ درستگی، ہدایات کی کتنی پیروی ہوئی، جواب کی لمبائی اور جواب کا وقت جانچیں؛ ٹوکن کی گنتی usage سے پڑھیں اور انہیں موجودہ ریٹ سے ضرب دیں۔

ماڈلز تبدیل کرنا#

API، بیس URL اور کلید تمام ماڈلز کے لیے یکساں ہیں — صرف model فیلڈ بدلتا ہے:

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")

کیٹلاگ وقت کے ساتھ بدلتا ہے: نئے ماڈلز شامل ہوتے ہیں اور کچھ عارضی طور پر دستیاب نہیں ہو سکتے۔ ID کو ہارڈ کوڈ کرنے سے پہلے GET /v1/models چیک کریں۔

ٹیگز: