GLM vs DeepSeek vs MiniMax：该选择哪个模型

这三者都是开放权重模型，可通过同一个 OpenAI 兼容 API 和同一个密钥使用。它们的区别在于上下文大小、输出上限和价格——对大多数项目来说，这正是决定因素。以下限制截至 2026 年 10 月 20 日；下方表格中的价格和成本是实时的，始终显示当前费率。

一览#

限制来自 GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models——与你的工具看到的列表相同。

当前价格（实时）#

此表自动更新：每百万 tokens 的费率，输入和输出分开列出——与定价页面上的数据相同。OpenRouter 的数字是我们在 openrouter.ai 上跟踪的相同模型的标价，用于对比。

典型请求的成本#

条件： 一个请求包含 20,000 个输入 tokens 和 2,000 个输出 tokens——一个中等规模的编码问题，上下文中包含几个文件。该表根据当前价格计算，并在价格变化时重新计算；OpenRouter 列显示相同工作量在我们跟踪的参考价格下的成本。

如何选择#

这些是基于上述限制和价格的起点——不是基准测试结果：我们尚未对这三个模型进行质量测试。

• 长输出——整个文件、长篇报告、一次回答中的大型重构：DeepSeek-V4-Flash，三者中唯一具有 32K 输出上限的模型。
• 每次请求成本最低： 见上表——价格变化时会重新计算。
• 高难度推理——多步骤更改、棘手 bug：GLM-5.3-Flash。它在回答前进行推理；推理也是生成的文本，因此会增加输出 tokens 和时间。
• 智能体与自动化：MiniMax-M2.7。它的上下文是三者中最小的（200K），因此请精简过长的历史记录。
• 超长上下文——大型代码库或文档集：GLM-5.3-Flash（390K）或 DeepSeek-V4-Flash（380K）。

最可靠的测试是你自己的测试。一个简单的方法：写下模型 ID 和日期；从你的工作中选取 10–20 个真实任务；用相同的提示词让所有三个模型各运行一次；对正确性、指令遵循程度、答案长度和响应时间进行评分；从 usage 读取 token 数量，并乘以当前费率。

切换模型#

所有模型的 API、基础 URL 和密钥都相同——只有 model 字段会变化：

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")

目录会随时间变化：会添加新模型，有些模型可能暂时不可用。在硬编码 ID 之前，请检查 GET /v1/models。