Kimi K3, GLM 5.2, और DeepSeek V4 Pro EmpirioLabs पर तीन प्रमुख तर्क मॉडल हैं, जिनमें से प्रत्येक में 1M टोकन संदर्भ है। उत्तर देने से पहले सभी तीन कारण, फ़ंक्शन कॉलिंग के साथ कॉल टूल, और संरचित JSON को वापस करें, और तीनों एक ही OpenAI-संगत API पर चलते हैं, इसलिए आप एक फ़ील्ड को बदलकर उनके बीच स्विच कर सकते हैं। यह पोस्ट उनकी तुलना उन तथ्यों पर करती है जो वास्तविक तर्क, कोडिंग और एजेंट कार्य के लिए मायने रखते हैं: संदर्भ विंडो, मूल्य, तौर-तरीके और क्षमताएं।
एक नजर में
| आदर्श | संदर्भ | इनपुट | उत्पादन | छवि + वीडियो | संरचित आउटपुट |
|---|---|---|---|---|---|
| किमी K3 | 1 मी | $3.00 | $15.00 | हाँ | JSON स्कीमा |
| जीएलएम 5.2 | 1 मी | $1.40 | $4.40 | केवल पाठ | JSON मोड |
| डीपसीक V4 प्रो | 1 मी | $1.65 | $3.30 | केवल पाठ | JSON स्कीमा |
इनपुट और आउटपुट मूल्य USD प्रति 1M टोकन में वर्तमान pay-as-you-go दरें हैं और बदल सकते हैं। लाइव आंकड़े हमेशा प्रत्येक मॉडल पेज पर होते हैं और मूल्य निर्धारण पृष्ठ. तीनों समानांतर टूल कॉल के साथ रीजनिंग और फ़ंक्शन कॉलिंग का भी समर्थन करते हैं, और तीनों एक छोटे से प्रति-खोज शुल्क के लिए वेब खोज का उपयोग कर सकते हैं।
किमी K3
मूनशॉट का प्रमुख रीजनिंग मॉडल और तीन में से एकमात्र जो अपने 1M टोकन संदर्भ के साथ छवियों और वीडियो को पढ़ता है। सोच हमेशा चालू रहती है, और आप तर्क प्रयास नियंत्रण के साथ यह कितना कठिन कारण है, यह ट्यून कर सकते हैं। इसमें मूल वेब खोज अंतर्निहित है, इसलिए यह मल्टीमॉडल विश्लेषण और एजेंट लूप में फिट बैठता है जिसके लिए लाइव जानकारी के साथ-साथ भारी तर्क की आवश्यकता होती है। यह तीनों में से सबसे महंगा है, इसलिए इसे तब चुनें जब आपको दृष्टि, शीर्ष स्तरीय तर्क और एक मॉडल में एक विशाल संदर्भ की आवश्यकता हो। देखें Kimi K3 मॉडल पेज।.
जीएलएम 5.2
Z.ai का प्रमुख तर्क और कोडिंग मॉडल, समायोज्य तर्क प्रयास और मूल वेब खोज के साथ 1M संदर्भ भी। इसका इनपुट मूल्य तीनों में से सबसे कम है और यह केवल टेक्स्ट है, और इसका संरचित आउटपुट JSON मोड है, जिसका अर्थ है कि सख्त JSON स्कीमा के बजाय कोई भी वैध JSON ऑब्जेक्ट। यह लागत-संवेदनशील टेक्स्ट रीजनिंग और कोडिंग के लिए एक मजबूत विकल्प है जो अभी भी लाइव वेब परिणाम चाहता है। देखें जीएलएम 5.2 मॉडल पेज।.
डीपसीक V4 प्रो
1M संदर्भ में एक मजबूत तर्क और कोडिंग मॉडल, जिसकी कीमत अन्य दो के बीच है। यह केवल टेक्स्ट है और सख्त JSON स्कीमा लौटाता है, जो निष्कर्षण और टूल पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त है जिन्हें गारंटीकृत संरचना की आवश्यकता होती है। वेब खोज एक वैकल्पिक ऐड-ऑन के रूप में उपलब्ध है। इसे बड़े टेक्स्ट कोडबेस और दस्तावेज़ों के लिए चुनें जहां सख्त संरचित आउटपुट मायने रखता है और मल्टीमॉडल इनपुट की आवश्यकता नहीं होती है। देखें डीपसीक V4 प्रो मॉडल पेज।.
किसे चुनना है
- बड़े पैमाने पर दृष्टि और शीर्ष तर्क: किमी K3. एकमात्र जो छवियों और वीडियो को पढ़ता है, हमेशा ट्यून करने योग्य तर्क, मूल वेब खोज और 1M संदर्भ के साथ।
- सबसे कम लागत वाला टेक्स्ट रीजनिंग: जीएलएम 5.2। समायोज्य तर्क प्रयास और मूल वेब खोज के साथ तीनों में से सबसे सस्ता इनपुट।
- कम कीमत पर सख्त JSON: DeepSeek V4 स्कीमा आउटपुट और 1M संदर्भ में मजबूत कोडिंग Pro. JSON है जब केवल टेक्स्ट ठीक है।
उन्हें कैसे कॉल करें
तीनों एक ही समापन बिंदु का उपयोग करते हैं। स्वैप करें मॉडल स्विच करने के लिए फ़ील्ड:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "प्राधिकरण: वाहक $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -h "सामग्री-प्रकार: application/json" \ -d '{ "मॉडल": "kimi-k3", "messages": [{"role": "user", "content": "इस फ़ंक्शन में बग को समझाएं और ठीक करें।उपयोग TOKEN या deepseek-v4-pro अन्य दो के लिए मॉडल आईडी के रूप में। प्रत्येक पर भी काम करता है TOKEN, TOKEN, और मिथुन-संगत मार्ग।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
कौन सा सबसे सस्ता है?
GLM 5.2 में तीनों की सबसे कम इनपुट कीमत है। डीपलक V4 प्रो बीच में बैठता है, और Kimi K3 सबसे महंगा है लेकिन छवि और वीडियो इनपुट के साथ एकमात्र है।
क्या उन सभी के पास 1M संदर्भ विंडो है?
हाँ। Kimi K3, GLM 5.2, और DeepSeek V4 Pro सभी 1M टोकन संदर्भ प्रदान करते हैं।
कौन सा समर्थन छवि और वीडियो इनपुट?
केवल किमी K3। GLM 5.2 और डीपक्क V4 प्रो केवल टेक्स्ट हैं।
कौन सा सख्त JSON स्कीमा लौटाता है?
Kimi K3 और DeepSeek V4 Pro आपके द्वारा प्रदान की गई स्कीमा से मेल खाने वाले आउटपुट को बाध्य कर सकते हैं। GLM 5.2 JSON मोड का समर्थन करता है, जो किसी भी वैध JSON ऑब्जेक्ट को लौटाता है।
क्या वे सभी तर्क और उपकरणों का समर्थन करते हैं?
हाँ। उत्तर देने से पहले सभी तीन कारण, समानांतर टूल कॉल के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग करते हैं, और वेब खोज का उपयोग कर सकते हैं।
