GLM-5.3 (max) Benchmarking e análise de provedores de API
Esta análise ajuda você a escolher o melhor provedor de API de GLM-5.3 (max) para seu caso de uso.
Mais rápido
Velocidade de saída
16 provedores no total
Menor latência
Tempo até o primeiro token da resposta final
16 provedores no total
Menor preço
Preço combinado (por 1M de tokens)
16 provedores no total
GLM-5.3 (max) está disponível em 16 provedores de API, cada um com características de desempenho e preços diferentes. Veja abaixo uma comparação das principais métricas entre os provedores.
- Em velocidade de saída, os principais provedores são Inco (FAST) (388.2 t/s), Nebius (FP4) (376.7 t/s) e Makora (291.9 t/s). A velocidade varia significativamente entre os provedores, com uma diferença de 893% entre o mais rápido e o mais lento.
- Em latência, Inco (FAST) (6.14s), Nebius (FP4) (7.28s) e Makora (7.90s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, DigitalOcean (0.67), DeepInfra (0.72) e Baseten (0.82) têm os menores preços combinados por 1M de tokens. Os preços variam em até 2.7x entre os provedores.
- Inco (FAST) oferece o melhor desempenho, com a maior velocidade e a menor latência. Para otimizar os custos, DigitalOcean tem o preço mais competitivo.
Destaques
Atualização: A carga de trabalho padrão do benchmarking de desempenho passou a usar 10k tokens de entrada para representar melhor os casos de uso em produção. Você ainda pode selecionar outras cargas de trabalho acima.
Preços
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Pricing: Cache Discount
Output Speed vs. Price
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Output Speed: GLM-5.3 (max)
Latency vs. Output Speed
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Tempo até o primeiro token da resposta final
Tempo de resposta de ponta a ponta
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tempo de resposta de ponta a ponta
Principais métricas de comparação e recursos da API
1M | Aberto | $2.01 | 72 | 3.08 | 37.74 | 27.72 | |||
1.05M | Aberto | $2.16 | 138 | 1.05 | 19.19 | 14.51 | |||
164k | Aberto | $2.05 | 50 | 12.11 | 62.11 | 40.00 | |||
1.05M | Aberto | $1.73 | 39 | 1.05 | 65.04 | 51.19 | |||
1M | Aberto | $1.97 | 114 | 1.13 | 23.06 | 17.54 | |||
1.05M | Aberto | $2.58 | 231 | 0.63 | 11.47 | 8.67 | |||
1M | Aberto | $4.08 | 387 | 1.00 | 7.47 | 5.17 | |||
1M | Aberto | $8.68 | 79 | 2.26 | 34.05 | 25.43 | |||
1.05M | Aberto | $1.43 | 122 | 1.48 | 21.93 | 16.36 | |||
1.05M | Aberto | $1.90 | 276 | 1.02 | 10.08 | 7.25 | |||
1M | Aberto | $2.01 | 249 | 1.02 | 11.06 | 8.03 | |||
1M | Aberto | $6.82 | 145 | 0.87 | 18.17 | 13.84 | |||
1M | Aberto | $2.01 | 215 | 1.08 | 12.69 | 9.28 | |||
1M | Aberto | $2.01 | 210 | 0.84 | 12.77 | 9.54 | |||
1M | Aberto | $2.15 | 209 | 1.28 | 13.23 | 9.56 | |||
1M | Aberto | $8.68 | 373 | 1.97 | 8.68 | 5.37 | |||
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre os provedores do GLM-5.3 (max)
GLM-5.3 (max) está disponível em 16 provedores de API: Zai, DeepInfra, Modular, DigitalOcean, Parasail, Together AI, Inco (FAST), Novita, Baseten, Makora, Databricks, Multiverse Computing, FriendliAI, Wafer, Baseten (FAST) e Nebius (FP4). Cada provedor oferece características de desempenho e preços diferentes.
Atualmente, o GLM-5.3 (max) está disponível em 16 provedores de API que avaliamos e acompanhamos.
Os provedores mais rápidos para o GLM-5.3 (max) em velocidade de saída são Inco (FAST) (388.2 t/s), Nebius (FP4) (376.7 t/s) e Makora (291.9 t/s). A velocidade de saída mede a rapidez com que os tokens são gerados depois que o modelo começa a responder.
Os provedores com o menor tempo até o primeiro token da resposta final para o GLM-5.3 (max) são Inco (FAST) (6.14s), Nebius (FP4) (7.28s) e Makora (7.90s). Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
Os provedores mais acessíveis para o GLM-5.3 (max) em preço combinado são DigitalOcean ($0.67 por 1M de tokens), DeepInfra ($0.72 por 1M de tokens) e Baseten ($0.82 por 1M de tokens). O preço combinado usa uma proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída.
Os provedores com o menor preço de tokens de entrada para o GLM-5.3 (max) são DigitalOcean ($0.95 por 1M de tokens de entrada), Multiverse Computing ($1.10 por 1M de tokens de entrada) e Wafer ($1.19 por 1M de tokens de entrada).
Os provedores com o menor preço de tokens de saída para o GLM-5.3 (max) são DigitalOcean ($3.40 por 1M de tokens de saída), Multiverse Computing ($3.50 por 1M de tokens de saída) e DeepInfra ($4.00 por 1M de tokens de saída).
Os preços do GLM-5.3 (max) variam em até 2.7x entre os provedores. O mais acessível é DigitalOcean, com $0.67 por 1M de tokens, enquanto Inco (FAST) cobra $1.80 por 1M de tokens.
A velocidade de saída do GLM-5.3 (max) varia significativamente entre os provedores. Inco (FAST) é o mais rápido, com 388.2 t/s, 9.9x mais rápido que DigitalOcean, com 39.1 t/s.
Todos os 16 provedores do GLM-5.3 (max) são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Todos os 16 provedores do GLM-5.3 (max) são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Para o GLM-5.3 (max), Inco (FAST) oferece o melhor desempenho, com a maior velocidade e a menor latência. Para otimizar os custos, DigitalOcean tem o preço mais competitivo.
Ao escolher um provedor para o GLM-5.3 (max), considere a velocidade de saída (para tarefas que exigem alta vazão), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e os recursos da API, como modo JSON e chamadas de funções.
Sim. O desempenho dos provedores pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.
Para saber mais sobre a inteligência, as capacidades e as modalidades do GLM-5.3 (max), além de como ele se compara a outros modelos, consulte a página de visão geral do modelo. Ver visão geral do modelo