Claude Opus 5.5 vs GLM-5.3-Flash
Welches Modell wofür
Beide Modelle nehmen Text und Bild auf einem 1.000.000-Token-Kontext entgegen, daher liegt die Unterscheidung bei Kosten und Eingabebreite: claude-opus-5-5 kostet $4 für Eingabe und $20 für Ausgabe pro Million, ungefähr 27x und 40x der $0.15 und $0.50 von glm-5.3-flash, dessen Cache-Reads $0.03 gegenüber $0.2 betragen. Wählen Sie glm-5.3-flash für hochvolumige oder günstige Langkontext-Arbeiten, für Videoeingaben, oder wenn Sie bis zu 163840 Ausgabetoken benötigen; wählen Sie claude-opus-5-5, wenn Sie dessen expliziten Thinking- und Reasoning-Pfad auf einem Anthropic-Modell vom 2026-09-22 wünschen, das auf 128000 Ausgabetoken begrenzt ist.
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| Claude Opus 5.5 | GLM-5.3-Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $4 | $0.15 | 27× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $20 | $0.5 | 40× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.2 | $0.03 | 6.7× |
| 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 77 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| Claude Opus 5.5 | GLM-5.3-Flash | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | immer aktiv | 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 Opus 5.5 | GLM-5.3-Flash | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-09-22 | 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
| reasoning_effort
|
| 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 Opus 5.5 · GLM-5.3-Flash
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
Claude Opus 5.5 bestanden · 3 sentences
When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.
Ausgabe 263 tok (+102 Thinking) Latenz 5.7 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.
Claude Opus 5.5 bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 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 ``` **Explanation:** The original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]
Ausgabe 723 tok (+303 Thinking) Latenz 10.4 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.
Claude Opus 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.
Ausgabe 829 tok (+488 Thinking) Latenz 10.9 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.
Claude Opus 5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.
Ausgabe 1263 tok (+1007 Thinking) Latenz 13.5 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-opus-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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-5-5",
// model: "glm-5.3-flash", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
# "model": "glm-5.3-flash", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-opus-5-5",
// Model: "glm-5.3-flash", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-opus-5-5")
// .model("glm-5.3-flash") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches Modell ist günstiger: Claude Opus 5.5 oder GLM-5.3-Flash?
GLM-5.3-Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.15 vs. $4, Faktor 27). 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 Opus 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 Opus 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.