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Claude Haiku 5.5 vs GLM-5.3-Flash

vs

Welches Modell wofür

Diese beiden kosten fast gleich viel: claude-haiku-5-5 liegt bei $0.1 Input und $0.5 Output, glm-5.3-flash bei $0.15 und $0.5, beide mit einem 1000000-Token-Kontext. claude-haiku-5-5 hat günstigere Cache-Reads ($0.01 gegenüber $0.03) und lässt Sie Thinking abschalten, glm-5.3-flash nicht. glm-5.3-flash behält einen einzigen Preis bei, wo claude-haiku-5-5 Prompts über 100000 Token zum 5x-Preis berechnet, akzeptiert Video-Input und erlaubt 163840 Output-Token gegenüber 128000. Wählen Sie claude-haiku-5-5 für kurze, Cache-lastige Prompts und glm-5.3-flash für lange Prompts oder Video.

Benchmarks

Claude Haiku 5.5: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserGLM-5.3-Flash4 / 61 / 6
Claude Haiku 5.5 GLM-5.3-Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
N/A
63.4%
GDPval-AA v2 Elo · 1504-1773 laut Z.ai · 2026-09-04
N/A
kein anderes Modell war besser 1773
Humanity's Last Exam with tools
N/A
55.3%
Agents' Last Exam
N/A
26.3%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Claude Haiku 5.5 GLM-5.3-Flash Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.1 $0.15 0.67×
Ausgabe / 1M Tokens $0.5 $0.5 =
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.01 $0.03 0.33×
Cache-Schreiben 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 78 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Claude Haiku 5.5 · $0.1 GLM-5.3-Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Claude Haiku 5.5 GLM-5.3-Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching explizit (Sie markieren das Präfix) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer 5m default, 1h option nicht veröffentlicht
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens nicht veröffentlicht

Spezifikationen

Claude Haiku 5.5 GLM-5.3-Flash
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-10-07 2026-08-26
Knowledge-Cutoff 2026-06 -
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 128K 164K
Thinking-Parameter output_config.effort reasoning_effort
Zulässige Werte
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning_effort
  • low
  • high
  • max
Standardwert medium max

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: Claude Haiku 5.5 · GLM-5.3-Flash

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

Claude Haiku 5.5 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

Ausgabe 332 tok (+159 Thinking) Latenz 2.9 s

GLM-5.3-Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning means the model now generates thousands of invisible "thinking" tokens before each visible answer, and we're billed for those hidden tokens at full output rates—our most expensive tier. Since output tokens cost 3–5x more than input tokens, that hidden thinking volume compounds across every request, which is why the bill doubled rather than edged up. If the spend concerns you, the fix is straightforward: route only complex queries to reasoning models and keep simple tasks on standard ones, which can reclaim a meaningful share of that cost without losing accuracy where it matters.

Ausgabe 742 tok (+626 Thinking) Latenz 23.2 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

Claude Haiku 5.5 bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

Ausgabe 1012 tok (+591 Thinking) Latenz 6.0 s

GLM-5.3-Flash bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **The bug:** `cur` is supposed to hold the length of the current run, but it's seeded with `0` and reset to `0` on a mismatch instead of `1` — and since the loop starts at index 1, the first element of every run never passes through the `==` branch and so never gets counted at all. That means `cur` actually holds *run length minus 1* for every run, so every run is underreported by one: a single-element input never enters the loop and returns 0 instead of 1, and a run of length n returns n − 1 (e.g., `[3, 3, 3]` returns 2). […]

Ausgabe 2462 tok (+2138 Thinking) Latenz 29.1 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

Claude Haiku 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

Ausgabe 725 tok (+572 Thinking) Latenz 4.6 s

GLM-5.3-Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: revenue of 412 is on a constant-currency basis as stated; growth of "eleven and change" is approximated as 11 since no precise figure is given.

Ausgabe 717 tok (+616 Thinking) Latenz 9.1 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Claude Haiku 5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

Ausgabe 2164 tok (+1929 Thinking) Latenz 9.9 s

GLM-5.3-Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, the newest feature in our API gateway. Today, teams send identical prompts to multiple LLM providers and pay full price each time. Why duplicate that work and cost? With Cross-Provider Prompt Cache, your gateway stores prompt-response pairs and serves repeated requests from cache, regardless of which provider handles the call. The result: lower latency, reduced spend, and consistent outputs across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Configure cache policies per route, set TTLs, and invalidate entries instantly through the dashboard or API. Built-in analytics show hit rates and savings in real time. Enable the cache with a single flag, no code changes required. Available today on all paid plans. Contact sales for enterprise volume pricing details.

Ausgabe 2095 tok (+1937 Thinking) Latenz 20.2 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-5-5",
    # model="glm-5.3-flash",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Claude Haiku 5.5 oder GLM-5.3-Flash?

Claude Haiku 5.5 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.1 vs. $0.15, Faktor 1.5). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Claude Haiku 5.5 gegen GLM-5.3-Flash A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen Claude Haiku 5.5 und GLM-5.3-Flash Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

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