การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง GLM 5.1 (z-ai) และ GPT-5.5 Pro (openai) บน OrcaRouter — ราคา หน้าต่างบริบท ความหน่วง ทรูพุต และคุณภาพ benchmark เคียงข้างกัน เพื่อให้คุณเลือกโมเดลที่เหมาะกับภาระงานของคุณ
สรุป
ในด้านราคา GLM 5.1 เป็นตัวเลือกที่ถูกกว่า — ต่ำกว่า GPT-5.5 Pro ประมาณ 95% ในด้าน tokens อินพุต สำหรับภาระงานที่ไวต่อความหน่วง GLM 5.1 ส่งคืน token แรกได้เร็วกว่า ในด้านคุณภาพ benchmark GPT-5.5 Pro นำหน้าในดัชนีรวม GLM 5.1 นำทั้งด้านต้นทุนและเวลาแฝงมัธยฐาน จึงเป็นตัวเลือกเริ่มต้น — เปลี่ยนไปใช้ GPT-5.5 Pro เมื่อรุ่นนั้นชนะในมิติที่งานของคุณต้องพึ่งพา
เริ่มใช้ฟรี · ทั้งสองรุ่นด้วยคีย์เดียว · คิดค่าใช้จ่ายตามราคาผู้ให้บริการ ไม่มีส่วนบวกเพิ่มต่อโทเคน
ทั้ง GLM 5.1 และ GPT-5.5 Pro ให้บริการผ่าน endpoint เดียวกันของ OrcaRouter ที่ราคาต้นทุนของผู้ให้บริการโดยไม่มีการบวกเพิ่มค่า token ใด ๆ
ดังนั้นการสลับระหว่างทั้งสองจึงเป็นการแก้เพียงบรรทัดเดียว และตัวเลขด้านล่างคือสิ่งที่คุณจ่ายจริง การเปรียบเทียบนี้ดึงราคาแบบเรียลไทม์ context window ที่ประกาศไว้ และการวัด latency กับ throughput ของ OrcaRouter เอง เพื่อให้คุณชั่งน้ำหนักต้นทุนกับประสิทธิภาพสำหรับภาระงานเฉพาะของคุณ แทนที่จะพึ่งพา benchmark หน้าร้านของผู้ให้บริการ ทางเลือกที่ถูกต้องมักขึ้นอยู่กับรูปทรงของทราฟฟิกของคุณเสมอ — ความยาวของ prompt ปริมาณข้อความที่คุณสร้าง ผู้ใช้ของคุณไวต่อ latency แค่ไหน และการให้เหตุผลยากเพียงใด — ดังนั้นส่วนต่าง ๆ ด้านล่างจึงแยกย่อยการตัดสินใจทีละมิติและปิดท้ายด้วยคำแนะนำที่เป็นรูปธรรม เมื่อใดที่ตัวชี้วัดของหนึ่งในสองโมเดลขาดหายไป แถวนั้นจะถูกตัดออกแทนที่จะเดา ดังนั้นทุกข้อกล่าวอ้างที่นี่จึงมีตัวเลขจริงรองรับ
ภาพรวมโดยย่อ
| ตัวชี้วัด | GLM 5.1 | GPT-5.5 Pro | ข้อสรุป |
|---|---|---|---|
| อินพุต $/ล้าน | $1.40 | $30.00 | GLM 5.1 ถูกกว่า GPT-5.5 Pro 95% ในด้าน tokens อินพุต |
| เอาต์พุต $/ล้าน | $4.40 | $180.00 | GLM 5.1 ถูกกว่า GPT-5.5 Pro 98% ในด้าน tokens เอาต์พุต |
| บริบท | 200K | — | — |
| ความหน่วง p50 | 3200 ms | 5000 ms | GLM 5.1 ตอบสนองเร็วกว่า GPT-5.5 Pro 36% ที่ค่ามัธยฐาน |
| ทรูพุต | 43 tok/s | 28 tok/s | GLM 5.1 สตรีม tokens เร็วกว่า GPT-5.5 Pro 52% |
| คุณภาพ | 9.0 | 10.0 | GPT-5.5 Pro ได้คะแนนสูงกว่า GLM 5.1 11% ในดัชนีคุณภาพรวม |
ในด้านราคา GLM 5.1 เป็นตัวเลือกที่ถูกกว่า — ต่ำกว่า GPT-5.5 Pro ประมาณ 95% ในด้าน tokens อินพุต สำหรับภาระงานที่ไวต่อความหน่วง GLM 5.1 ส่งคืน token แรกได้เร็วกว่า ในด้านคุณภาพ benchmark GPT-5.5 Pro นำหน้าในดัชนีรวม GLM 5.1 นำทั้งด้านต้นทุนและเวลาแฝงมัธยฐาน จึงเป็นตัวเลือกเริ่มต้น — เปลี่ยนไปใช้ GPT-5.5 Pro เมื่อรุ่นนั้นชนะในมิติที่งานของคุณต้องพึ่งพา
สองรุ่น คีย์ API เดียว เริ่มจากรุ่นไหนก็ได้ และสลับด้วยการแก้สตริงเดียว
รับคีย์ APIคุณไม่จำเป็นต้องเลือกเพียงรุ่นเดียว ทั้งสองรุ่นให้บริการผ่านเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียวกันบน OrcaRouter คิดค่าใช้จ่ายตามราคาของผู้ให้บริการต้นทางโดยไม่มีส่วนบวกเพิ่มต่อโทเคน การสลับระหว่างสองรุ่นทำได้ด้วยการเปลี่ยนชื่อโมเดล — ไม่ต้องมีบัญชีที่สอง SDK ที่สอง หรือข้อมูลรับรองแยกต่างหาก
นั่นคือสิ่งที่ทำให้การแลกเปลี่ยนข้างต้นจัดการได้จริงในระบบproduction: ส่งทราฟฟิกส่วนใหญ่ไปยังรุ่นที่ชนะในมิติที่คุณให้ความสำคัญ เก็บอีกรุ่นไว้สำหรับคำขอที่จำเป็นต้องใช้ และปรับสัดส่วนเมื่อตัวเลขของคุณเปลี่ยน
# คีย์เดียว เอนด์พอยต์เดียว ได้ทั้งสองรุ่น
curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ORCAROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-5.1",
"messages": [{"role":"user","content":"..."}]
}'
# สลับโมเดลด้วยการแก้สตริงเดียว
# "model": "openai/gpt-5.5-pro"สำหรับ token ขาเข้า GLM 5.1 คิด $1.40 ต่อ 1 ล้าน เทียบกับ $30.00 ของ GPT-5.5 Pro และสำหรับขาออก $4.40 เทียบกับ $180.00 ต่อ 1 ล้าน โดยทั่วไปบิลถูกตัดสินที่ token ขาออก:
ภาระงานแชทหรือ agent ที่สร้างคำตอบยาวจะถูกครอบงำด้วยอัตราขาออก ดังนั้นโมเดลที่ดูถูกกว่าฝั่งขาเข้าจึงยังอาจเป็นตัวเลือกที่แพงกว่าเมื่อคิดแบบครบวงจร ประเมินอัตราส่วนขาเข้าต่อขาออกจริงของคุณก่อนเลือกเพียงเพราะราคา — prompt ที่เน้นการดึงข้อมูลพร้อมคำตอบสั้น กับ prompt สั้นที่มีการสร้างเนื้อหายาว จะตกอยู่คนละขั้วของตารางนี้ วิธีประเมินขนาดที่ใช้ได้จริงคือหยิบตัวอย่าง prompt ที่เป็นตัวแทน นับจำนวน token ขาเข้าและขาออกเฉลี่ย แล้วคูณแต่ละค่าเข้ากับอัตราของทั้งสองโมเดลตามลำดับ โมเดลที่มีต้นทุนแบบผสม (blended) ต่ำกว่าบนส่วนผสมจริงของคุณคือโมเดลที่ต้องเอาชนะ จำไว้ว่าราคาทั้งสองที่นี่คืออัตราดิบของผู้ให้บริการ — OrcaRouter ไม่บวกเพิ่มใด ๆ — ดังนั้นการเปรียบเทียบจึงเป็นแบบเทียบเท่ากัน และเงินที่คุณคำนวณว่าประหยัดได้ก็คือเงินที่คุณเก็บไว้จริง
ทั้งสองอัตราเป็นราคาดิบของผู้ให้บริการ — OrcaRouter ไม่บวกเพิ่ม ดังนั้นยอดประหยัดที่คุณคำนวณคือยอดที่คุณได้จริง
เริ่มใช้ฟรีเปรียบเทียบราคาต่อโทเค็น
ต่อ 1 ล้าน tokens
latency และ throughput ตัดสินว่าโมเดลให้ความรู้สึกอย่างไรในการใช้งานจริง latency การตอบสนองค่ามัธยฐาน (p50) คือระยะเวลาที่คำขอทั่วไปรอก่อน token แรก ส่วน throughput (token
ต่อวินาที) กำหนดว่าคำตอบสตรีมเร็วแค่ไหนเมื่อเริ่มแล้ว สำหรับแชทเชิงโต้ตอบและลูป agent latency p50 ต่ำสำคัญที่สุดเพราะผู้ใช้กำลังรอ token แรกอยู่ ส่วนการสร้างแบบชุดและเอาต์พุตรูปแบบยาว throughput ครอบงำเวลารวมเพราะคำตอบยาว กราฟแนวโน้ม 7 วันด้านบนแสดงว่า latency ของแต่ละโมเดลคงที่หรือเลื่อนไหล ซึ่งเป็นสิ่งที่ตัวเลขเด่นเพียงตัวเดียวปิดบังไว้ — โมเดลที่มีค่าเฉลี่ยดีเยี่ยมแต่หางแกว่งก็ยังอาจพลาด p95 SLA ที่เข้มงวดได้ หากผลิตภัณฑ์ของคุณมีงบประมาณ latency ให้อ่านทั้งค่ามัธยฐานและรูปทรงของเส้นโค้ง และจำไว้ว่า latency แบบครบวงจรยังรวมถึงการกระโดดข้ามเครือข่ายของคุณและการดึงข้อมูลหรือการเรียกเครื่องมือใด ๆ ที่คุณทำรอบ ๆ โมเดลด้วย
ในช่วง 7 วันที่ผ่านมา GLM 5.1 รักษาความหน่วงในการตอบสนองมัธยฐานที่ต่ำกว่าไว้ได้
คะแนน benchmark ประมาณความสามารถได้แต่ไม่ใช่สิ่งทดแทนการทดสอบบน prompt ของคุณเอง ดัชนีรวมที่แสดงที่นี่รวบรวมการประเมินสาธารณะหลายรายการ
และเปอร์เซ็นไทล์บอกว่าแต่ละโมเดลอยู่ตรงไหนเมื่อเทียบกับทุกโมเดลที่เทียบเคียงได้ในแคตตาล็อก — เป็นสัญญาณคัดกรองที่มีประโยชน์ ไม่ใช่การรับประกันสำหรับงานของคุณ โมเดลที่นำในดัชนีความฉลาดทั่วไปก็ยังอาจตามหลังในโดเมนของคุณ (การเขียนโค้ด การสกัด หลายภาษา การให้เหตุผลบน context ยาว) ดังนั้นจงใช้ benchmark เพื่อจำกัดตัวเลือก แล้วรันทั้งสองโมเดลบนสไลซ์ทราฟฟิกที่เป็นตัวแทน จงใส่ใจกับดัชนีเฉพาะที่ตรงกับกรณีใช้งานของคุณ มากกว่าตัวเลขรวมบนสุด: ผลิตภัณฑ์ที่เน้นการเขียนโค้ดควรให้น้ำหนักกับดัชนีการเขียนโค้ด ส่วนผู้ช่วยวิจัยให้น้ำหนักกับดัชนีการให้เหตุผล benchmark ยังล้าสมัยลงเมื่อโมเดลได้รับการอัปเดต ดังนั้นจงถือว่ามันเป็นสมมติฐานตั้งต้นที่คุณยืนยันด้วยชุดประเมินของคุณเอง
ในทัวร์นาเมนต์ประชันตัวต่อตัวของชุมชน GPT-5.5 Pro มีคะแนน Elo สูงกว่า (1481 เทียบกับ 1387) หมายความว่าชนะการประชันโดยตรงกับโมเดลที่เทียบเคียงได้มากกว่า
หากต้นทุนเป็นข้อจำกัดที่ผูกมัด ให้เริ่มด้วยโมเดลที่ถูกกว่าบนส่วนผสมขาเข้าต่อขาออกจริงของคุณ และขยับขึ้นเฉพาะเมื่อคุณภาพไม่ถึง หากความสามารถในการตอบสนองเป็นสิ่งสำคัญ —
แชทที่เผชิญผู้ใช้ agent หรืออะไรก็ตามที่มีคนกำลังรอ — ให้น้ำหนัก latency p50 และ throughput เหนือส่วนต่างราคาเล็กน้อย หากคุณกำลังผลักงานให้เหตุผล การเขียนโค้ด หรือ context ยาวที่หนักที่สุด ให้ผู้ชนะด้าน benchmark และ context window เป็นตัวนำ และยอมรับอัตราที่สูงกว่าในจุดที่มันคุ้มค่า เนื่องจากทั้งสองโมเดลอยู่หลัง API เดียวกัน การเคลื่อนไหวที่มีความเสี่ยงต่ำคือกำหนดเส้นทางทราฟฟิกจริงส่วนหนึ่งไปยังแต่ละโมเดลและเปรียบเทียบต้นทุน latency และคุณภาพคำตอบบน prompt ของคุณเองก่อนตัดสินใจ รูปแบบที่พบบ่อยคือการแบ่งชั้น (tier): ส่งคำขอที่ง่ายและปริมาณสูงส่วนใหญ่ไปยังโมเดลที่ถูกกว่าหรือเร็วกว่า และสงวนโมเดลที่แข็งแกร่งกว่าไว้สำหรับคำขอที่ต้องการมันจริง ๆ ซึ่งจะเก็บเกี่ยวข้อได้เปรียบด้านคุณภาพส่วนใหญ่ด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยว ไม่ว่าคุณจะเลือกอันไหน จงทำให้การสลับย้อนกลับได้ — คุณสามารถย้ายทราฟฟิกกลับได้ทันทีที่ตัวเลขหรือความต้องการของคุณเปลี่ยนไป
หรือจะไม่เลือกก็ได้ — จัดเส้นทางรายคำขอไปยังทั้งสองรุ่น ด้วยคีย์เดียวและเอนด์พอยต์เดียว
รับทั้งสองรุ่นเหมาะที่สุดสำหรับ
คีย์เดียว ทั้งสองรุ่น ผู้ให้บริการกว่า 40 ราย
คิดค่าใช้จ่ายตามราคาผู้ให้บริการ ไม่มีส่วนบวกเพิ่มต่อโทเคน เริ่มใช้ฟรี สลับโมเดลด้วยสตริงเดียว และย้อนกลับการตัดสินใจได้เสมอ