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Claude Opus 5 vs GLM-5.1

vs

Welches Modell wofür

Nehmen Sie claude-opus-5, wenn Sie Bildeingabe neben Text, ein Kontextfenster von 1000000 Tokens oder seine ausdrückliche Denkfähigkeit brauchen; es liegt rund beim 3.6-fachen Eingabe- und rund beim 5.7-fachen Ausgabetarif von glm-5.1 ($5/$25 gegenüber $1.4/$4.4 pro Million). Wählen Sie glm-5.1 für reine Textarbeit, die in 200000 Tokens passt, wo die niedrigere Preisliste und Cache-Lesevorgänge zu $0.26 mehr zählen als Bildunterstützung oder das größere Fenster. Beide bieten Chat, Code, Tools und Reasoning, lassen das Denken abschalten und begrenzen die Ausgabe auf eine ähnliche Größe (128000 gegenüber 131072).

Benchmarks

GLM-5.1: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserClaude Opus 538 / 468 / 46
Claude Opus 5 GLM-5.1 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
68.8%
N/A
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld 2.0
kein anderes Modell war besser 70.6%
N/A
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Legal Agent Benchmark
6.7%
N/A
GPQA Diamond
93.4%
N/A
BrowseComp
90.8%
N/A
LVBench
75.4%
N/A

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

Preise

Claude Opus 5 GLM-5.1 Δ
Eingabe / 1M Tokens $5 $1.4 3.6×
Ausgabe / 1M Tokens $25 $4.4 5.7×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.5 $0.26 1.9×
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 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Claude Opus 5 · $5 GLM-5.1 · $1.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Claude Opus 5 GLM-5.1
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar konfigurierbar
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 GLM-5.1
Eingabemodalitäten Text Bild Text
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-07-24 2026-04-07
Knowledge-Cutoff 2026-05 -
Kontextfenster 1M 200K
Maximale Ausgabe 128K 131K
Thinking-Parameter
  • thinking.type
  • output_config.effort
thinking.type
Zulässige Werte
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
thinking.type
  • enabled
  • disabled
Standardwert

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
enabled, and the model automatically determines whether to think

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 · GLM-5.1

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 Opus 5 bestanden · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

Ausgabe 529 tok Latenz 9.0 s

GLM-5.1 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning shifts the LLM from generating quick answers to producing hidden "chain-of-thought" tokens that systematically explore multiple solution paths before responding. Because billing is based on total tokens processed, these invisible reasoning tokens drastically increase input and output volume per query, often adding thousands of compute-intensive tokens to a single prompt. Consequently, our bill doubled not from higher per-token rates or increased user volume, but from the exponentially deeper computational work required to deliver higher-quality, more reliable outputs.

Ausgabe 98 tok Latenz 7.8 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 Opus 5 bestanden · 8/8 cases

## Fixed version ```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 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

Ausgabe 1094 tok Latenz 16.1 s

GLM-5.1 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 function initialized `cur` and `best` to `0` and only incremented `cur` when a duplicate was found. This counts the number of *extra* equal items in a run rather than the total run length, so every run is reported as one shorter than it actually is—returning `0` for single-element lists and `L-1` for a run of length `L` (including those ending at the last index). The fix initializes `cur` and `best` to `1` (when the list is non‑empty) and resets `cur` to `1` on a mismatch, so `cur` tracks the full length of the current run and `best` records the true maximum.

Ausgabe 3823 tok (+3585 Thinking) Latenz 49.7 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 Opus 5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

Ausgabe 539 tok Latenz 7.6 s

GLM-5.1 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```

Ausgabe 1091 tok (+1028 Thinking) Latenz 15.2 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 Opus 5 bestanden · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

Ausgabe 1593 tok Latenz 19.1 s

GLM-5.1 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are excited to introduce Prompt Cache for our API Gateway. This new feature stores responses for identical prompts, routing subsequent requests directly to the cache instead of calling the underlying AI provider. Are you tired of paying multiple times for the exact same query? Prompt Cache solves this by recognizing duplicate inputs across all supported providers, drastically reducing latency and operational costs. When a user submits a request that matches a previously cached prompt, the gateway returns the stored answer instantly. You can configure cache expiration and scope rules via your dashboard to maintain data freshness. Stop wasting budget on redundant computational work. Upgrade to the latest gateway tier today to start saving time and money on every call.

Ausgabe 3935 tok (+3802 Thinking) Latenz 41.1 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",
    # model="glm-5.1",  # 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 Opus 5 oder GLM-5.1?

GLM-5.1 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($1.4 vs. $5, Faktor 3.6). 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 gegen GLM-5.1 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 und GLM-5.1 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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