Ling 3.1 Flash 1019 対 GLM 5.3

各モデルの下でルートとサービス階層を選んでください。価格、計算ツール、比較結果は選択に合わせて変わります。

Ling 3.1 Flash 1019
GLM 5.3

早見表

下の各行から自動生成

Ling 3.1 Flash 1019を選ぶ理由

  • 標準的なリクエスト1件あたりのコストが最も低い($0.0011)

GLM 5.3を選ぶ理由

  • 最長の出力: 1,048,576トークン
  • Phaseo上で最多のルート数: 20

概要

コンテキストウィンドウ
100万トークン
100万トークン
最大出力
26.2万トークン
105万トークン (最良)プロバイダーの掲載情報より
入力形式
テキスト
テキスト
出力形式
テキスト
テキスト
Phaseo上のルート
1件のプロバイダー
20件のプロバイダー (最良)
リリース日
2026年10月29日
2026年8月14日

料金

各モデルの下で選んだルートと階層の価格

NovitaAI · StandardInference.net · Standard
入力
$0.30/ 100万トークン (最良)
$0.90/ 100万トークン
出力
$0.90/ 100万トークン (最良)
$3.00/ 100万トークン
キャッシュ読み取り
$0.06/ 100万トークン (最良)
$0.15/ 100万トークン
標準的なリクエスト入力2Kトークン、出力500
$0.0011 (最良)
$0.0033

コストの見積もり

各モデルで選んだルートと階層で、1か月分のリクエストを見積もります

モデルリクエストあたり月あたり
Ling 3.1 Flash 1019NovitaAI · Standard$0.0011$31.50
GLM 5.3Inference.net · Standard$0.0033$99.00

各モデルの下で選んだルートと階層を使い、30日分で計算します。キャッシュされた入力はキャッシュ読み取り料金で課金されます。

パフォーマンス

gatewayのライブトラフィック

レイテンシー p50
まだトラフィックがありません
まだトラフィックがありません
スループット p50
まだトラフィックがありません
まだトラフィックがありません
リクエスト数(過去24時間)
まだトラフィックがありません
まだトラフィックがありません

アクティビティ

過去 30 日間に Phaseo 経由で 1 日ごとに送信されたトークン

過去 30 日間、これらのモデルはいずれも Phaseo 経由のトラフィックがありません。

機能

Phaseoのルートが対応するパラメーターに基づく機能

ツール呼び出し
はい
はい
構造化出力
記載なし
はい
推論の強度
はい
はい
ウェブ検索
記載なし
はい
プロンプトキャッシュ選択したルート
はい
はい
量子化選択したルート
記載なし
記載なし

ベンチマーク

選択したモデルのうち2つ以上が報告している結果のみを行として表示します

比較する推論強度

Artificial Analysis Intelligence Index 独立評価

高いほど良い · 推論強度: 最大 · 2モデル中1モデルを評価

Ling 3.1 Flash 101929.5
GLM 5.331.7

ランキングでの位置

各能力指数の上位 5 モデルと、比較中のモデル。各モデルは最高スコアの設定で表示します。

Artificial Analysis Intelligence Index42 モデルをランク付け

  1. #1Claude Opus 5.558.4
  2. #2GPT-6 Astra56.9
  3. #3GPT-6.1 Sol54.5
  4. #4Claude Sonnet 5.554.2
  5. #5GPT-6.1 Terra51.0
  6. #16GLM 5.331.7
  7. #19Ling 3.1 Flash 101929.5

Artificial Analysis Coding Index171 モデルをランク付け

  1. #1Claude Fable 5.181.6
  2. #2GPT 5.6 Sol78.3
  3. #3Claude Opus 578.0
  4. #4GPT-6 Astra77.1
  5. #5Grok 4.676.8
  6. #14GLM 5.374.8

Artificial Analysis Agentic Index112 モデルをランク付け

  1. #1Claude Fable 5.157.9
  2. #2Claude Opus 556.5
  3. #3Qwen 3.8 Max 090256.0
  4. #4Muse Spark 1.355.5
  5. #5Qwen 3.8 Flash Next53.6
  6. #6GLM 5.353.1

Epoch Capabilities Index164 モデルをランク付け

  1. #1GPT-6 Astra169.1
  2. #2Claude Opus 5.5168.4
  3. #3GPT-6.1 Terra168.1
  4. #4GPT-6.1 Sol167.8
  5. #5Claude Sonnet 5.5166.7
  6. #32GLM 5.3156.2
Cost
Artificial Analysis Evaluation Cost (USD)推論強度をそろえて比較 · 低いほど良い
$2,009 (最良)
$3,496
General
Artificial Analysis Progress Index v1推論強度をそろえて比較
321.6
322.7 (最良)

ラボ報告の結果は各ラボの発表資料に基づくもので、設定が異なる場合があります。独立評価の結果は第三者の評価機関によるものです。

プロバイダー

Phaseoが現在提供しているルート、1Mトークンあたりの標準階層料金

  • NovitaAI
    NovitaAI
    入力
    $0.30
    出力
    $0.90
    コンテキストウィンドウ
    1,000,000

    Standard

標準階層の価格です。最初の行が最安ルートです。別のルートは上部のモデル名の下で選べます。

詳細

知識カットオフ
未公開
未公開
ステータス
利用可能
利用可能
ライセンス
MIT
MIT
サブスクリプションプラン
対応付けなし
7件のプランGLM Coding Plan Lite, GLM Coding Plan Max, GLM Coding Plan Pro…
APIドキュメント
未公開
未公開

Ling 3.1 Flash 1019 vs GLM 5.3:並べて比較した概要

Ling 3.1 Flash 1019 と GLM 5.3 はどちらも Phaseo API で利用できるため、新たな統合なしにモデル ID を変えるだけで切り替えられます。

Ling 3.1 Flash 1019 は Inclusion AI のモデルです。 コンテキストウィンドウは 1,000,000 トークンです。 最も安いルートでは、入力 100 万トークンあたり $0.30、出力 100 万トークンあたり $0.90 です。

GLM 5.3 は z.AI のモデルです。 コンテキストウィンドウは 1,000,000 トークンです。 最も安いルートでは、入力 100 万トークンあたり $0.90、出力 100 万トークンあたり $3.00 です。

Ling 3.1 Flash 1019 のモデル詳細、プロバイダー、料金GLM 5.3 のモデル詳細、プロバイダー、料金

Ling 3.1 Flash 1019 vs GLM 5.3 の早見表

料金、コンテキストウィンドウ、ベンチマークスコアで比較した Ling 3.1 Flash 1019 と GLM 5.3
項目Ling 3.1 Flash 1019GLM 5.3
開発元Inclusion AIz.AI
入力料金(100 万トークンあたり)$0.30$0.90
出力料金(100 万トークンあたり)$0.90$3.00
コンテキストウィンドウ1,000,000 トークン1,000,000 トークン
最大出力262,144 トークン1,048,576 トークン
Artificial Analysis Intelligence Index29.5(19 位)31.7(16 位)

料金は Phaseo での各モデルの最も安い標準ルートのものです。ベンチマーク順位は各モデルの最高スコアの設定に基づきます。

よくある質問

Ling 3.1 Flash 1019 と GLM 5.3 ではどちらが安いですか?

入力・出力トークンのどちらも Ling 3.1 Flash 1019 のほうが安価です。 Ling 3.1 Flash 1019 は入力 100 万トークンあたり $0.30、出力 100 万トークンあたり $0.90、GLM 5.3 は $0.90 と $3.00 です(いずれも Phaseo での最も安い標準ルート)。

Ling 3.1 Flash 1019 と GLM 5.3 ではどちらのコンテキストウィンドウが長いですか?

どちらもコンテキストウィンドウは 1,000,000 トークンです。

Artificial Analysis Intelligence Index では Ling 3.1 Flash 1019 と GLM 5.3 のどちらのスコアが高いですか?

Artificial Analysis Intelligence Index では GLM 5.3 のスコアが高くなっています。 GLM 5.3 のスコアは 31.7 で、42 モデル中 16 位です。 Ling 3.1 Flash 1019 のスコアは 29.5 で、42 モデル中 19 位です。

Ling 3.1 Flash 1019 と GLM 5.3 を 1 つの API で使えますか?

はい。どちらも Phaseo API で提供されているので、モデル ID を変えるだけで切り替えられます。

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