Inference.net: Schematron V2 Turbo vs Z.ai: GLM 5.2
Живое сравнение из каталога AI Gateway: цены в рублях, контекст и возможности. Обе модели доступны через один OpenAI-совместимый API — переключение одним параметром model.
Бок о бок
| Параметр | Inference.net: Schematron V2 Turboinference-net/schematron-v2-turbo | Z.ai: GLM 5.2z-ai/glm-5.2 |
|---|---|---|
| Провайдер | Inference.net | Z.ai |
| Категория | Чат | Рассуждения |
| Модальность | Текст | Текст |
| Контекст | 128K | 1M |
| Вход, ₽/1 млн | 5 | 168 |
| Выход, ₽/1 млн | 26 | 1 392 |
| 20 млн токенов в месяц | 399 ₽ | 20 502 ₽ |
| Возможности | JSON-режим, Стриминг | Инструменты, JSON-режим, Стриминг |
| Доступ | от тарифа Go | от тарифа Pro |
Зелёным — лучшее значение. Стоимость на объёме считается как 30 % входных и 70 % выходных токенов. Цены каталога обновляются автоматически.
Чем Inference.net: Schematron V2 Turbo отличается от Z.ai: GLM 5.2
Inference.net: Schematron V2 Turbo дешевле: 20 ₽ за 1 млн токенов при типичной нагрузке против 1 025 ₽ у Z.ai: GLM 5.2 — разница в 51,4 раза. На объёме 10 млн токенов в месяц это 10 052 ₽ разницы в счёте.
У Z.ai: GLM 5.2 вывод дороже ввода в 8,3 раза, у Inference.net: Schematron V2 Turbo вывод дороже ввода в 4,9 раза. Если задача генерирует длинные ответы, а не читает документы, дешевле Inference.net: Schematron V2 Turbo — у неё ниже цена вывода.
Контекст Z.ai: GLM 5.2 — 1M против 128K: примерно 1613 страниц текста за один запрос против 197. Для анализа больших документов и кодовых баз это решающее отличие.
Возможности расходятся — только Z.ai: GLM 5.2 умеет: Инструменты.
Порог доступа разный: Inference.net: Schematron V2 Turbo — от тарифа «Go», Z.ai: GLM 5.2 — от «Pro».
Когда какую выбирать
Inference.net: Schematron V2 Turbo — дешевле за 1 млн токенов — выгоднее на массовых задачах.
Z.ai: GLM 5.2 — длиннее контекст — большие документы и кодовые базы целиком.
Z.ai: GLM 5.2 — поддерживает «Инструменты» — агентные и структурированные сценарии.
Z.ai: GLM 5.2 — в рекомендуемых каталога — проверенный выбор для старта.
Подключение
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://ai-gatewey.ru/v1",
api_key="sk-aigate-ваш_ключ",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="inference-net/schematron-v2-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Другие сравнения этих моделей
Попробуйте их в деле
Ключ — после подтверждения почты. Оплата в рублях: картой, через СБП или по счёту для юрлиц.