Input ราคาถูกที่สุด
GLM-5GLM-5.3 Flash มีราคาเพียง $0.0052 ต่อหนึ่งล้าน input tokens เทียบกับ $0.03 ของ Qwen3.7 Flash
การเปรียบเทียบ · ตระกูลโมเดลจากประเทศจีน
ผลการประเมินจากข้อมูลจริง
GLM-5
3
Qwen3.7
1
เสมอ: 2 · นับจากผลการประเมินทั้ง 6 ข้อด้านล่าง
§ 01สเปก
ข้อมูล OpenRouter ของโมเดลที่นำมาเปรียบเทียบในหน้านี้ โดยจะเน้นโมเดลที่มีราคาต่ำที่สุดและมีขีดจำกัดสูงที่สุด
| โมเดล | GLM-5.3 | GLM-5.3 Flash | Qwen3.7 Max | Qwen3.7 Plus | Qwen3.7 Flash |
|---|---|---|---|---|---|
| ผู้พัฒนา | Z.ai | Z.ai | Qwen | Qwen | Qwen |
| เปิดตัวเมื่อ | 18 ส.ค. 2569 | 26 ส.ค. 2569 | 21 พ.ค. 2569 | 3 มิ.ย. 2569 | 27 ก.ค. 2569 |
| Context window | 1.05M | 1.05M | 1M | 1M | 1M |
| Max output | 944K | 944K | 131K | 131K | 66K |
| ราคา Input | $0.079 | $0.0052 | $1.48 | $0.32 | $0.03 |
| ราคา Output | $1.40 | $0.1985 | $4.42 | $1.28 | $0.13 |
| อินพุต | ข้อความ | ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ | ข้อความ | ข้อความ, รูปภาพ | ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ |
| Open weights | ใช่ (Hugging Face) | ใช่ (Hugging Face) | ไม่ | ไม่ | ไม่ |
| แชทฟรีที่นี่ | ในระบบแชทของเรา | ในระบบแชทของเรา | — | — | — |
ราคาเป็นสกุลเงิน USD ต่อ 1 ล้าน tokens ตามที่ระบุบน OpenRouter โดยจะไฮไลต์ตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดในแต่ละแถว ที่มา: รายชื่อโมเดล OpenRouter และ Model Cards อย่างเป็นทางการของ Hugging Face
§ 02บทวิเคราะห์
Qwen3.7 มี API ให้เลือกสามระดับ: Qwen3.7 Max เป็นโมเดลเรือธงแบบข้อความล้วน ราคา $1.475 ต่อหนึ่งล้าน input tokens และ $4.425 ต่อหนึ่งล้าน output tokens, Qwen3.7 Plus เพิ่มการรองรับรูปภาพที่ราคา $0.32 และ $1.28, Qwen3.7 Flash อ่านได้ทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ในราคา $0.03 และ $0.13
ในฝั่งของ GLM นั้น GLM-5.3 เป็นโมเดลเรือธงแบบข้อความล้วนที่ราคา $0.079 และ $1.40 ส่วน GLM-5.3 Flash อ่านข้อความ รูปภาพ และวิดีโอได้ในราคา $0.0052 และ $0.1985 ในระดับท็อป GLM-5.3 ถูกกว่า Qwen3.7 Max ทั้งค่า input และ output ส่วนในระดับเริ่มต้นนั้นผลการเปรียบเทียบถือว่าสูสี
GLM-5.3 Flash และ Qwen3.7 Flash เป็นคู่ที่น่าสนใจที่สุด ทั้งสองโมเดลสามารถอ่านรูปภาพและวิดีโอได้ GLM-5.3 Flash ถูกกว่าในส่วนของ input ($0.0052 เทียบกับ $0.03 ต่อหนึ่งล้านโทเคน) ในขณะที่ Qwen3.7 Flash ถูกกว่าในส่วนของ output ($0.13 เทียบกับ $0.1985) หากเป็นแชตบอตผู้ช่วยที่ต้องเขียนคำตอบยาวๆ Qwen จะได้เปรียบกว่า แต่หากใช้อ่านเอกสารขนาดยาว GLM จะตอบโจทย์ได้คุ้มค่ากว่า
ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดคือปริมาณที่สามารถเขียนได้ต่อครั้ง Qwen3.7 Flash ระบุ output สูงสุดที่ 65,536 โทเคน ส่วน Qwen3.7 Max และ Plus อยู่ที่ 131,072 โทเคน ในขณะที่โมเดล GLM ทั้งสองรุ่นระบุไว้สูงถึง 943,718 โทเคน สำหรับการเขียนเนื้อหาใหม่ขนาดยาวหรืองาน agent ที่สร้างข้อความจำนวนมาก GLM มีพื้นที่รองรับมากกว่าอย่างเห็นได้ชัด
โมเดล GLM ทั้งหมดที่กล่าวถึงนี้มี weights ทางการอยู่บน Hugging Face ขณะที่รายการ Qwen3.7 บน OpenRouter ไม่ได้ระบุโมเดลบน Hugging Face เอาไว้ ดังนั้นในแง่ของผลิตภัณฑ์ API จึงถือว่าเป็นระบบปิด แม้ว่าตระกูล Qwen ในภาพรวมจะมีประวัติการปล่อยโมเดลแบบเปิดมาอย่างยาวนานก็ตาม
ความยาวของบริบท (Context) นั้นเสมอกันในทางปฏิบัติ: Qwen3.7 ระบุไว้ที่ 1,000,000 โทเคน ส่วน GLM อยู่ที่ 1,048,576 โทเคน
§ 03ผลสรุป
GLM-5.3 Flash มีราคาเพียง $0.0052 ต่อหนึ่งล้าน input tokens เทียบกับ $0.03 ของ Qwen3.7 Flash
GLM-5.3 และ GLM-5.3 Flash มี repository บน Hugging Face ในขณะที่ API ของ Qwen3.7 ไม่มีโมเดลบน Hugging Face ระบุไว้
ประมาณหนึ่งล้านโทเคนทั้งสองฝั่ง: 1,048,576 สำหรับ GLM และ 1,000,000 สำหรับ Qwen3.7
Qwen3.7 Flash คิดค่าบริการ $0.13 ต่อ 1 ล้านเอาต์พุตโทเคน เทียบกับ $0.1985 สำหรับ GLM-5.3 Flash
GLM ระบุไว้ที่ 943,718 โทเคน; Qwen3.7 Max และ Plus ระบุไว้ที่ 131,072 ส่วน Qwen3.7 Flash อยู่ที่ 65,536
GLM-5.3 Flash และ Qwen3.7 Flash รองรับทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ
สรุปภาพรวม
§ 04คำถามที่พบบ่อย
ใช่ GLM-5.3 มีราคาอินพุต $0.079 และเอาต์พุต $1.40 ต่อ 1 ล้านโทเคน ส่วน Qwen3.7 Max อยู่ที่ $1.475 และ $4.425
GLM-5.3 Flash ถูกกว่าในส่วนอินพุต ส่วน Qwen3.7 Flash ถูกกว่าในส่วนเอาต์พุต ค่าใช้จ่ายรวมจะขึ้นอยู่กับสัดส่วนของพรอมต์ต่อคำตอบในแอปของคุณ
ได้ ทั้ง GLM-5.3 Flash และ Qwen3.7 Flash รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ
ระดับโมเดล Qwen3.7 ที่นำมาเปรียบเทียบที่นี่ไม่มีรายชื่อโมเดล Hugging Face บน OpenRouter ส่วน GLM-5.3 และ GLM-5.3 Flash มี
§ 05เพิ่มเติม
ลองใช้เลย
ไม่ต้องมีบัญชี ไม่ต้องใช้บัตร ไม่ต้องติดตั้ง เพียงพิมพ์คำถามแล้วรับคำตอบจาก GLM-5.3 Flash ได้ในไม่กี่วินาที — สลับไปใช้ GLM-5.3 สำหรับโจทย์ที่ยากที่สุด