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GLM-5.1 vs MiniMax M3

MiniMax M3 모델은 Synthorai 카탈로그에서 서비스가 종료되었습니다. 아래 수치는 마지막으로 공개된 요금이며, 이 모델은 더 이상 호출할 수 없습니다. 비교 대상인 다른 모델은 계속 호출할 수 있습니다.

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

서류상 minimax-m3가 더 넓고 저렴합니다. 1000000 토큰 컨텍스트 대 200000, 524288 최대 출력 토큰 대 131072, 텍스트 외 이미지·동영상 입력, 그리고 입력 약 4.7배, 출력 약 3.7배 낮은 가격(100만 토큰당 $0.3/$1.2 대 $1.4/$4.4)입니다. 거대한 문서, 아주 긴 생성, 또는 이미지·동영상이 실린 요청에는 minimax-m3를, Z.ai의 텍스트 모델을 특별히 원하고 200000 토큰 창으로 충분하면 glm-5.1을 고르세요. 둘 다 채팅·코드·추론·툴·롱컨텍스트를 지원하고 사고를 끌 수 있습니다.

가격

GLM-5.1 MiniMax M3 Δ
입력 / 1M 토큰 $1.4 $0.3 4.7×
출력 / 1M 토큰 $4.4 $1.2 3.7×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.26 $0.06 4.3×
캐시 쓰기 - 별도 요금 없음 -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

GLM-5.1 · $1.4 MiniMax M3 · $0.3
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

GLM-5.1 MiniMax M3
도구 사용 지원 지원
사고 제어 설정 가능 설정 가능
구조화된 출력 지원 -
프롬프트 캐싱 암시적(자동) 암시적(자동)
캐시 수명 미공개 미공개
최소 캐시 접두사 미공개 512 토큰

사양

GLM-5.1 MiniMax M3
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-04-07 2026-06-01
컨텍스트 윈도우 200K 1M
최대 출력 131K 524K
사고 파라미터 thinking.type
  • thinking.type
  • reasoning_split
허용 값
thinking.type
  • enabled
  • disabled
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
reasoning_split
  • boolean
기본값 enabled, and the model automatically determines whether to think adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: GLM-5.1 · MiniMax M3

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.1",
    # model="minimax-m3",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

GLM-5.1 vs MiniMax M3, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 MiniMax M3 쪽이 더 저렴합니다($0.3 대 $1.4, 4.7배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 GLM-5.1 vs MiniMax M3 A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

GLM-5.1, MiniMax M3 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

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