NEUROAPI / СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ
GLM 4.7 vs GPT-5.4
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 GLM 4.7: 128 000 токенов
Контекст GPT-5.4: 1 050 000 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
GLM 4.7
90,00 ₽
0,09 ₽ за запрос
B
GPT-5.4
707,14 ₽
0,71 ₽ за запрос
0707,14 ₽
Разница: 617,14 ₽ · 87,3% от большей суммы
По этой нагрузке дешевле GLM 4.7. Это сравнение стоимости, а не качества ответов.
Цены, расписание и лимиты
GLM 4.7
Без пика за весь объём: 90,00 ₽
Контекст: 128 000 токенов · максимум вывода: 128 000.
GPT-5.4
Без пика за весь объём: 707,14 ₽
Контекст: 1 050 000 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.
GLM 4.7
Обязательные функции ещё не выбраны.
GPT-5.4
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
GLM 4.7
Почему такой вывод
GLM 4.7 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
Недостаточно сопоставимых измерений
Почему такой вывод
Заявленные возможности инструментов и входных форматов совпадают. Эти флаги не измеряют качество агента. Проверьте контракт endpoint, корректность вызовов и выполнение своей задачи.
Длинные документы
GPT-5.4
Почему такой вывод
GPT-5.4 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
GLM 4.7GPT-5.4
Для радара нужны хотя бы три общих критерия. Показываем доступные значения без дорисовки отсутствующих результатов.
Кодинг
Artificial Analysis · Coding Index
GLM 4.745.3 / 100
GPT-5.471.1 / 100
Опубликованные показатели
Общие метрикиDesign Arena
Единая шкала Elo; доля побед не задаёт вероятность победы в этой паре.
Design Arena
GLM 4.7GPT-5.4
Геометрия помогает увидеть профиль, но не задаёт общий рейтинг.
Web UI
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
GLM 4.7ELO 1222 · 51% побед · #44
GPT-5.4ELO 1263 · 57.4% побед · #31
Веб-дизайн
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
GLM 4.7ELO 1239 · 55.3% побед · #41
GPT-5.4ELO 1233 · 52.5% побед · #45
Код-интерфейсы
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
GLM 4.7ELO 1233 · 54.8% побед · #41
GPT-5.4ELO 1228 · 52.5% побед · #42
Визуализация
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
GLM 4.7ELO 1215 · 51.2% побед · #48
GPT-5.4ELO 1254 · 56.6% побед · #30
GameDev
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
GLM 4.7ELO 1219 · 55.2% побед · #44
GPT-5.4ELO 1269 · 57.6% побед · #28
3D
Elo: выше — лучше. Общая доля побед — не вероятность победы в этой паре.
GLM 4.7ELO 1229 · 54.3% побед · #41
GPT-5.4ELO 1140 · 42.3% побед · #70
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.
GLM 4.7
Идентификатор источника: z-ai/glm-4.7
Artificial Analysis
- Intelligence Index
- Нет данных
- Coding Index
- 45,3
- Agentic Index
- Нет данных
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 / androidnative: Elo 1 134 · место 28 · 56,2% побед
- agents / fullstack: Elo 1 061 · место 34 · 45,1% побед
- agents / godotgamedev: Elo 1 058 · место 28 · 35,8% побед
- agents / mobileapps: Elo 1 146 · место 29 · 48,9% побед
- models / 3d: Elo 1 229 · место 41 · 54,3% побед
- models / asciiart: Elo 1 189 · место 27 · 48,1% побед
- models / codecategories: Elo 1 233 · место 41 · 54,8% побед
- models / dataviz: Elo 1 215 · место 48 · 51,2% побед
- models / gamedev: Elo 1 219 · место 44 · 55,2% побед
- models / svg: Elo 1 180 · место 41 · 54,3% побед
- models / uicomponent: Elo 1 222 · место 44 · 51% побед
- models / website: Elo 1 239 · место 41 · 55,3% 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.
GPT-5.4
Идентификатор источника: openai/gpt-5.4
Artificial Analysis
- Intelligence Index
- Нет данных
- Coding Index
- 71,1
- Agentic Index
- Нет данных
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 1 140 · место 70 · 42,3% побед
- models / asciiart: Elo 1 223 · место 20 · 55,4% побед
- models / codecategories: Elo 1 228 · место 42 · 52,5% побед
- models / dataviz: Elo 1 254 · место 30 · 56,6% побед
- models / gamedev: Elo 1 269 · место 28 · 57,6% побед
- models / svg: Elo 1 232 · место 21 · 57,8% побед
- models / uicomponent: Elo 1 263 · место 31 · 57,4% побед
- models / website: Elo 1 233 · место 45 · 52,5% побед
- agents / androidnative: Elo 1 052 · место 36 · 47,4% побед
- agents / fullstack: Elo 1 029 · место 37 · 40,8% побед
- agents / godotgamedev: Elo 1 135 · место 22 · 46,9% побед
- agents / mobileapps: Elo 1 127 · место 36 · 46,1% побед
- agents / webapps: Elo 1 089 · место 33 · 40,3% 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.
GLM 4.7
EvasionB: 82,91 % · Accuracy
Дата строки: · Источник строки: EvasionBench API
Среда оценки: не опубликована · Конфигурация: неизвестна
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: official
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
- Оценка уверенности — метка набора данных, не доверительный интервал.
- Дата строки набора данных не подтверждает дату измерения.
- Полная конфигурация и версия среды оценки не подтверждены.
Конфигурация не опубликована или не прошла проверку.
GPQA: 85,7 % · Accuracy
Дата строки: · Источник строки: GPQA Diamond API
Среда оценки: не опубликована · Конфигурация: неизвестна
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: official
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
- Оценка уверенности — метка набора данных, не доверительный интервал.
- Дата строки набора данных не подтверждает дату измерения.
- Полная конфигурация и версия среды оценки не подтверждены.
Конфигурация не опубликована или не прошла проверку.
HLE: 24,8 % · Accuracy
Дата строки: · Источник строки: HLE API
Среда оценки: не опубликована · Конфигурация: неизвестна
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: official
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
- Оценка уверенности — метка набора данных, не доверительный интервал.
- Дата строки набора данных не подтверждает дату измерения.
- Полная конфигурация и версия среды оценки не подтверждены.
Конфигурация не опубликована или не прошла проверку.
MMLU-Pro: 84,3 % · Accuracy
Дата строки: · Источник строки: MMLU-Pro API
Среда оценки: не опубликована · Конфигурация: неизвестна
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: official
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
- Оценка уверенности — метка набора данных, не доверительный интервал.
- Дата строки набора данных не подтверждает дату измерения.
- Полная конфигурация и версия среды оценки не подтверждены.
Конфигурация не опубликована или не прошла проверку.
TB 2.0: 33,4 % · Success Rate
Дата строки: · Источник строки: Terminal-Bench 2.0 API
Среда оценки: не опубликована · Конфигурация: неизвестна
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: official
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
- Оценка уверенности — метка набора данных, не доверительный интервал.
- Дата строки набора данных не подтверждает дату измерения.
- Полная конфигурация и версия среды оценки не подтверждены.
Конфигурация не опубликована или не прошла проверку.
GPT-5.4
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.
GLM 4.7GPT-5.4
Задачи по каталогу
GLM 4.7
Текст и код
GPT-5.4
Текст и код
Оптимальный · опубликованные цены
GLM 4.7
Оптимальный
Цена: вход 51,428 ₽ · выход 192,855 ₽
Вход из кэша: 5,1428 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
GPT-5.4
Оптимальный
Цена: вход 321,425 ₽ · выход 1 928,55 ₽
Вход из кэша: 32,1425 ₽
За 1 млн токенов
Базовая ставка: до 272 000 входных токенов включительно.
Длинный контекст от 272 001 входных токенов
Вход 642,85 ₽ (×2) · выход 2 892,825 ₽ (×1,5)
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
Контекст · Оптимальный, токены
GLM 4.7
128 000
GPT-5.4
1 050 000
Лимит входа · Оптимальный, токены
GLM 4.7
Не опубликован
GPT-5.4
Не опубликован
Лимит вывода · Оптимальный, токены
GLM 4.7
128 000
GPT-5.4
128 000
Подробнее о моделях
GLM 4.7
GLM 4.7 — модель GLM для инженерных и агентных задач; подходит для программирования, вызова функций и длинных рассуждений. В API NeuroAPI используется официальный клиентский идентификатор `glm-4.7`.\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 128K.\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.
GPT-5.4
GPT-5.4 — модель предыдущего поколения, сохраняющая практическую ценность для совместимости и проверенных сценариев; подходит для рассуждений, кода, анализа данных и агентных рабочих процессов. В API NeuroAPI используется официальный клиентский идентификатор `gpt-5.4`.\n\n## Когда выбирать модель\n\n- поддержка существующих интеграций;\r\n- генерация и проверка кода;\r\n- анализ документов и структурированный вывод;\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 1.05M.\n\n## Актуальность и выбор\n\nДля нового максимума качества следует сравнивать с актуальным семейством GPT-5.6.\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.
GLM 4.7GPT-5.4
Текст на входе
GLM 4.7
Заявлено
GPT-5.4
Заявлено
Изображения на входе
GLM 4.7
Заявлено
GPT-5.4
Заявлено
Аудио на входе
GLM 4.7
Не заявлено
GPT-5.4
Не заявлено
Видео на входе
GLM 4.7
Не заявлено
GPT-5.4
Не заявлено
Файлы на входе
GLM 4.7
Не заявлено
GPT-5.4
Не заявлено
Текст на выходе
GLM 4.7
Заявлено
GPT-5.4
Заявлено
Изображения на выходе
GLM 4.7
Не заявлено
GPT-5.4
Не заявлено
Аудио на выходе
GLM 4.7
Не заявлено
GPT-5.4
Не заявлено
Видео на выходе
GLM 4.7
Не заявлено
GPT-5.4
Не заявлено
Режим рассуждений
GLM 4.7
Заявлено
GPT-5.4
Заявлено
Потоковый ответ
GLM 4.7
Заявлено
GPT-5.4
Заявлено
Вызов инструментов
GLM 4.7
Заявлено
GPT-5.4
Заявлено
Структурированный ответ
GLM 4.7
Заявлено
GPT-5.4
Заявлено
Подключить выбранную модель
Используйте точный публичный ID в поле model.
GLM 4.7
glm-4.7GPT-5.4
gpt-5.4Эндпоинт: POST /v1/chat/completions
curl https://neuroapi.host/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $NEUROAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "glm-4.7",
"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 GLM 4.7 и GPT-5.4 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: GLM 4.7 или GPT-5.4?
Для одинакового примера: 1 000 запросов, по 1 000 входных и 200 выходных токенов, тариф «Оптимальный», вне пика, без кеша и платных инструментов — 89,999 ₽ у GLM 4.7 и 707,135 ₽ у GPT-5.4. Учитываются применимые пороги объёма одного запроса. Изменение входа, вывода, кеша или пика может изменить выбор.
Как подключить GLM 4.7 и GPT-5.4?
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: 128 000 у GLM 4.7, 1 050 000 у GPT-5.4. Отдельные лимиты входа и вывода могут ограничить нагрузку. Неизвестный лимит не означает отсутствие ограничения.