NEUROAPI / СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ
gemini-3.7-flash vs GLM 5.1
Сравните стоимость одинаковой нагрузки, ограничения и опубликованные результаты.
1 000 запросов · по 1 000 входных + 200 выходных токенов
Оптимальный · вне пика · без кеша · без платных инструментов и индивидуальных скидок
Контекст gemini-3.7-flash: 1 000 000 токенов
Контекст GLM 5.1: 200 000 токенов
Стоимость вашей текстовой нагрузки
Один объём — две модели. Изменяйте нагрузку и сравнивайте расходы. Расчёт не отправляет запросы и не списывает баланс.
Кеш и пиковые часы
Кеш — часть входа, а не дополнительные токены. Порог цены применяется к каждому запросу.
Расходы за весь объём
1 000 запросов
A
gemini-3.7-flash
192,86 ₽
0,19 ₽ за запрос
B
GLM 5.1
219,85 ₽
0,22 ₽ за запрос
0219,85 ₽
Разница: 27,00 ₽ · 12,3% от большей суммы
По этой нагрузке дешевле gemini-3.7-flash. Это сравнение стоимости, а не качества ответов.
Цены, расписание и лимиты
gemini-3.7-flash
Без пика за весь объём: 192,86 ₽
Контекст: 1 000 000 токенов · максимум вывода: 64 000.
GLM 5.1
Без пика за весь объём: 219,85 ₽
Контекст: 200 000 токенов · максимум вывода: 128 000.
Что учитывает расчёт
Без платных инструментов, медиа, создания кеша и индивидуальных скидок. Чтение кеша — предположение, попадание в кеш не гарантируется. Одинаковый текст может содержать разное количество токенов у разных моделей. Неизвестный лимит не означает отсутствие ограничения.
Проверить требования к задаче
Выберите обязательные функции.
gemini-3.7-flash
Обязательные функции ещё не выбраны.
GLM 5.1
Обязательные функции ещё не выбраны.
Условия и ограничения
Здесь показаны заявления публичного каталога; качество результата и совместимость конкретного API-формата проверяются отдельно.
«Не заявлено» не доказывает, что функция невозможна. Даже при наличии всех флагов каталог не подтверждает надёжность инструментов, точность JSON или качество работы с файлами.
Что можно заключить по этой паре
Стоимость одинаковой нагрузки
gemini-3.7-flash
Почему такой вывод
gemini-3.7-flash дешевле для примера: 1 000 запросов, по 1 000 входных и 200 выходных токенов, тариф «Оптимальный», вне пика, без кеша и платных инструментов. При другой нагрузке результат может измениться.
Код и сложные задачи
Недостаточно сопоставимых измерений
Почему такой вывод
Нет достаточно свежих сопоставимых свидетельств с подтверждёнными условиями и датой оценки для короткого вывода. Исторические результаты можно изучить в разделе источников; проверьте модели на своём коде.
Агенты и инструменты
Разные возможности
Почему такой вывод
прямой входной файл: gemini-3.7-flash — поддержка заявлена; GLM 5.1 — поддержка не заявлена. Эти флаги не измеряют качество агента. Проверьте контракт endpoint, корректность вызовов и выполнение своей задачи.
Длинные документы
gemini-3.7-flash
Почему такой вывод
gemini-3.7-flash имеет больший опубликованный лимит контекста на тарифе «Оптимальный». Это не замер качества работы с длинным документом; учитывайте лимиты входа и вывода.
Интерактивные ответы
Недостаточно сопоставимых измерений
Почему такой вывод
Сопоставимые замеры задержки API не опубликованы. Сравните время до первого токена и полное время ответа при одинаковом запросе и тарифе.
Задачи с рассуждением
Недостаточно сопоставимых измерений
Почему такой вывод
Поддержка режима рассуждений одинаково заявлена в каталоге. Для оценки качества нужны результаты конкретной задачи.
Визуальное сравнение
Что показывают бенчмарки
Сравните профиль каждой модели. Источники измеряют разные задачи и показаны отдельно.
Снимок: · Свежесть: устаревший или резервный снимок
Идентификаторы обеих моделей сопоставлены.
Даты измерений не опубликованы.
Опубликованные показатели
Сравнение значенийArtificial Analysis
Опубликованные индексы; профиль не определяет победителя на вашей задаче.
Artificial Analysis
gemini-3.7-flashGLM 5.1
Для радара нужны хотя бы три общих критерия. Показываем доступные значения без дорисовки отсутствующих результатов.
Кодинг
Artificial Analysis · Coding Index
gemini-3.7-flash76.1 / 100
GLM 5.155.8 / 100
AI-агенты
Artificial Analysis · Agentic Index
gemini-3.7-flash36.6 / 100
GLM 5.125.4 / 100
Опубликованные показатели
Общие метрикиDesign Arena
Единая шкала Elo; доля побед не задаёт вероятность победы в этой паре.
Design Arena
gemini-3.7-flashGLM 5.1
Геометрия помогает увидеть профиль, но не задаёт общий рейтинг.
Web UI
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
gemini-3.7-flashELO 1303 · 53.4% побед · #16
GLM 5.1ELO 1292 · 54.9% побед · #21
Веб-дизайн
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
gemini-3.7-flashELO 1314 · 57.1% побед · #7
GLM 5.1ELO 1290 · 55.1% побед · #18
Код-интерфейсы
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
gemini-3.7-flashELO 1320 · 57.5% побед · #6
GLM 5.1ELO 1283 · 54.1% побед · #21
Визуализация
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
gemini-3.7-flashELO 1326 · 59% побед · #7
GLM 5.1ELO 1366 · 67% побед · #3
GameDev
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
gemini-3.7-flashELO 1347 · 58.7% побед · #6
GLM 5.1ELO 1290 · 56.9% побед · #22
3D
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
gemini-3.7-flashELO 1358 · 63.2% побед · #5
GLM 5.1ELO 1336 · 62.6% побед · #9
Ограничения и методика
Недостаточно подтверждённых данных для рекомендации победителя.
- Источник получен более семи дней назад или свежесть не подтверждена.
- Дата получения данных не является датой измерения; даты измерений не подтверждены для обеих моделей.
- Версия API не подтверждает версию протокола измерения индекса.
- Опубликованный индекс не доказывает преимущество на вашей нагрузке и не содержит доверительного интервала.
Artificial Analysis публикует индексы, а не процент решённых задач. Design Arena публикует Elo; в общий график входят категории models. Результаты сборщиков и агентных оболочек остаются отдельными записями. Для рисунка используется единая шкала 100 / (1 + 10^((1200 − Elo)/400)). Площадь графика не означает общую силу модели.
Дата получения снимка не равна дате измерения. Неизвестные или различающиеся конфигурации не подтверждают сопоставимость запусков. SD — стандартное отклонение источника, а не доверительный интервал. Число наблюдений и интервалы не добавляются без публикации источником. Даты отображаются в UTC.
Исходные результаты и параметры
OpenRouter · результаты источников
Artificial Analysis, Design Arena и OpenRouter Evals представлены раздельно.
gemini-3.7-flash
Идентификатор источника: google/gemini-3.7-flash
Artificial Analysis
- Intelligence Index
- 45,2
- Coding Index
- 76,1
- Agentic Index
- 36,6
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
Design Arena
- agents / agenticgamedev: Elo 1 236 · место 6 · 52,1% побед
- agents / androidnative: Elo 1 264 · место 5 · 53,9% побед
- agents / fullstack: Elo 1 210 · место 16 · 44,9% побед
- agents / mobileapps: Elo 1 262 · место 4 · 53,4% побед
- agents / webapps: Elo 1 245 · место 12 · 48,7% побед
- models / 3d: Elo 1 358 · место 5 · 63,2% побед
- models / codecategories: Elo 1 320 · место 6 · 57,5% побед
- models / dataviz: Elo 1 326 · место 7 · 59% побед
- models / gamedev: Elo 1 347 · место 6 · 58,7% побед
- models / uicomponent: Elo 1 303 · место 16 · 53,4% побед
- models / website: Elo 1 314 · место 7 · 57,1% побед
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
OpenRouter Evals · отдельные запуски
Запуски не опубликованы.
GLM 5.1
Идентификатор источника: z-ai/glm-5.1
Artificial Analysis
- Intelligence Index
- Нет данных
- Coding Index
- 55,8
- Agentic Index
- 25,4
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
Design Arena
- models / 3d: Elo 1 336 · место 9 · 62,6% побед
- models / asciiart: Elo 1 157 · место 41 · 44,8% побед
- models / codecategories: Elo 1 283 · место 21 · 54,1% побед
- models / dataviz: Elo 1 366 · место 3 · 67% побед
- models / gamedev: Elo 1 290 · место 22 · 56,9% побед
- models / svg: Elo 1 255 · место 15 · 57,5% побед
- models / uicomponent: Elo 1 292 · место 21 · 54,9% побед
- models / website: Elo 1 290 · место 18 · 55,1% побед
- agents / agenticgamedev: Elo 1 165 · место 17 · 49,8% побед
- agents / agentichtmlslides: Elo 1 205 · место 6 · 52% побед
- agents / agenticslides: Elo 1 245 · место 3 · 54,4% побед
- agents / agenticslides(html): Elo 1 204 · место 6 · 51,8% побед
- agents / agenticslides(python-pptx): Elo 1 240 · место 4 · 53,3% побед
- agents / androidnative: Elo 1 196 · место 17 · 52% побед
- agents / fullstack: Elo 1 177 · место 21 · 53,6% побед
- agents / godotgamedev: Elo 1 104 · место 25 · 39,5% побед
- agents / htmlslides: Elo 1 178 · место 14 · 49% побед
- agents / mobileapps: Elo 1 203 · место 18 · 52,2% побед
- agents / pptxslides: Elo 1 241 · место 4 · 53,5% побед
- agents / python-pptxslides: Elo 1 258 · место 6 · 54,2% побед
- agents / webapps: Elo 1 205 · место 21 · 51,5% побед
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
OpenRouter Evals · отдельные запуски
Запуски не опубликованы.
OpenEvals · отдельный набор данных
Обновление набора: . Дата строки набора не подтверждает дату запуска теста.
gemini-3.7-flash
Опубликованных результатов для этой модели не найдено.
GLM 5.1
Опубликованных результатов для этой модели не найдено.
Цены и ограничения API
Характеристики опубликованы в каталоге NeuroAPI. Поддержка функции не измеряет качество выполнения задачи. Тариф «Оптимальный» показан отдельно; другой тариф выбирается в калькуляторе.
Цены, пороги и лимиты · Оптимальный
Условия доступа
Одинаковый тариф, опубликованные единицы и ограничения.
gemini-3.7-flashGLM 5.1
Задачи по каталогу
gemini-3.7-flash
Текст и код, Распознавание речи
GLM 5.1
Текст и код
Оптимальный · опубликованные цены
gemini-3.7-flash
Оптимальный
Цена: вход 96,4275 ₽ · выход 482,1375 ₽
Вход из кэша: 9,6428 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
GLM 5.1
Оптимальный
Цена: вход 122,1415 ₽ · выход 488,566 ₽
Вход из кэша: 12,2142 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
Контекст · Оптимальный, токены
gemini-3.7-flash
1 000 000
GLM 5.1
200 000
Лимит входа · Оптимальный, токены
gemini-3.7-flash
Не опубликован
GLM 5.1
Не опубликован
Лимит вывода · Оптимальный, токены
gemini-3.7-flash
64 000
GLM 5.1
128 000
Подробнее о моделях
gemini-3.7-flash
Gemini 3.7 Flash — быстрая мультимодальная модель Google для программирования, AI-агентов, анализа документов и медиа, web-разработки и высоконагруженных приложений. Через NeuroAPI модель доступна в России по идентификатору gemini-3.7-flash через OpenAI-совместимый API с оплатой в рублях.\n\n## Возможности Gemini 3.7 Flash\n\nМодель принимает текст, изображения, аудио, видео и документы, а возвращает текст. Официальное контекстное окно достигает 1 048 576 токенов, максимальный ответ — 65 536 токенов. Gemini 3.7 Flash поддерживает управляемое рассуждение, потоковую генерацию, function calling и структурированный JSON-ответ. Большое окно контекста позволяет обрабатывать длинные документы, крупные кодовые базы и мультимодальные материалы без постоянного дробления на небольшие фрагменты.\n\n## Для каких задач подходит\n\n- генерация, объяснение, рефакторинг и проверка кода;\n- AI-агенты и автоматизация процессов с вызовом функций;\n- анализ PDF-документов, отчётов, таблиц и длинных инструкций;\n- понимание изображений, аудио и видео вместе с текстом;\n- извлечение данных, классификация и подготовка JSON;\n- чат-боты, служба поддержки, RAG и приложения с большим потоком запросов.\n\n## Официальная стоимость Google\n\nДо 31 декабря 2026 года действует вводная цена: $0.75 за 1 млн входных токенов и $3.75 за 1 млн выходных токенов. С 1 января 2027 года официальная цена составит $1.50 за вход и $7.50 за выход на 1 млн токенов. Фактическая стоимость в NeuroAPI отображается для выбранного тарифа и канала обработки.\n\n## Когда выбирать модель\n\nGemini 3.7 Flash подходит, когда нужны высокая скорость, мультимодальность, большой контекст и сильные возможности для кода и агентов. Для максимально сложных задач полезно сравнивать результат с более тяжёлыми флагманскими моделями, а для простых массовых операций — с экономичными Flash-Lite вариантами.\n\n## Ограничения\n\nGoogle не указывает в публичной карточке точную дату окончания знаний. Качество зависит от инструкции, объёма контекста и режима рассуждения. Сгенерированный код, расчёты, медицинские, финансовые и юридические выводы необходимо проверять перед применением.\n\nОфициальные источники: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-3-7-flash/ и https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-7-flash/
GLM 5.1
GLM 5.1 — модель GLM для инженерных и агентных задач; подходит для программирования, вызова функций и длинных рассуждений. В API NeuroAPI используется официальный клиентский идентификатор `glm-5.1`.\n\n## Когда выбирать модель\n\n- код и рефакторинг;\r\n- структурированные процессы с инструментами;\r\n- анализ технических документов;\r\n\n\n## Возможности\n\nПубличная карточка модели заявляет вход: текст, изображения; результат: текст. Доступны: управляемое рассуждение, потоковая выдача, вызов функций, структурированный вывод. Указанное в каталоге контекстное окно — до 200K.\n\n## Актуальность и выбор\n\nGLM-5.1 сильнее в сложной инженерии, но это уже не новейшая вершина семейства; GLM-4.7 остаётся практичным вариантом для типовых задач.\n\n## Ограничения\n\nМодель следует выбирать по реальному тесту на ваших данных: сложность промпта, объём контекста, формат ответа и требования к точности заметно влияют на результат. Не передавайте чувствительные данные без оценки собственных требований к безопасности и соответствию.
Все заявленные функции и форматы
Функции по каталогу
Сверьте конкретный endpoint и параметры с документацией.
gemini-3.7-flashGLM 5.1
Текст на входе
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Заявлено
Изображения на входе
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Заявлено
Аудио на входе
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Не заявлено
Видео на входе
gemini-3.7-flash
Не заявлено
GLM 5.1
Не заявлено
Файлы на входе
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Не заявлено
Текст на выходе
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Заявлено
Изображения на выходе
gemini-3.7-flash
Не заявлено
GLM 5.1
Не заявлено
Аудио на выходе
gemini-3.7-flash
Не заявлено
GLM 5.1
Не заявлено
Видео на выходе
gemini-3.7-flash
Не заявлено
GLM 5.1
Не заявлено
Режим рассуждений
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Заявлено
Потоковый ответ
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Заявлено
Вызов инструментов
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Заявлено
Структурированный ответ
gemini-3.7-flash
Заявлено
GLM 5.1
Заявлено
Подключить выбранную модель
Используйте точный публичный ID в поле model.
gemini-3.7-flash
gemini-3.7-flashGLM 5.1
glm-5.1Эндпоинт: POST /v1/chat/completions
curl https://neuroapi.host/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $NEUROAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Ответь одним предложением: что такое API?"
}
]
}'При самостоятельном запуске запрос использует баланс API-ключа.
Руководство: Текст и кодAPI-ключ храните на сервере в переменной NEUROAPI_KEY.
Условия и ограничения
Копирование примера не отправляет запрос.
Проверьте поддержку Chat Completions выбранной моделью и доступ к ней у вашего API-ключа.
Пример показывает структуру запроса; наличие общей задачи не подтверждает поддержку каждого формата или параметра.
Вопросы о моделях
Обзор этой пары и подход к выбору
Сравниваем gemini-3.7-flash и GLM 5.1 для задач: текст и код. Показываем опубликованные возможности, ограничения и условия цен; неизвестные результаты не превращаем в оценки качества.
Сначала определите задачу и обязательные требования, затем сравните стоимость одинаковой нагрузки и свидетельства при сопоставимых условиях. Проверьте выбранные модели на типичных запросах своего продукта.
Что дешевле через API: gemini-3.7-flash или GLM 5.1?
Для одинакового примера: 1 000 запросов, по 1 000 входных и 200 выходных токенов, тариф «Оптимальный», вне пика, без кеша и платных инструментов — 192,855 ₽ у gemini-3.7-flash и 219,8547 ₽ у GLM 5.1. Учитываются применимые пороги объёма одного запроса. Изменение входа, вывода, кеша или пика может изменить выбор.
Как подключить gemini-3.7-flash и GLM 5.1?
Создайте API-ключ NeuroAPI и используйте точное имя модели. Выберите endpoint и формат запроса из документации для своей задачи: текст, эмбеддинги, распознавание речи, синтез, изображения и видео имеют разные контракты.
Как выбрать модель для своей задачи?
Сначала проверьте обязательные входные форматы, tools/JSON, ограничения выбранного тарифа и стоимость нагрузки. Затем сравните совместимые результаты бенчмарков и проверьте обе модели на своём наборе задач.
Какие ограничения учитываются в сравнении?
На тарифе «Оптимальный» опубликованный контекст: 1 000 000 у gemini-3.7-flash, 200 000 у GLM 5.1. Отдельные лимиты входа и вывода могут ограничить нагрузку. Неизвестный лимит не означает отсутствие ограничения.