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Gemini 3.6 Flash vs GLM-5.3-Flash

vs

Welches Modell, wann

Wählen Sie gemini-3.6-flash, wenn Audio Teil der Eingabe ist: Es akzeptiert Text, Bild, Video und Audio (Audio-Input für $5 pro Million, $0.5 im Cache) und bietet ein 1048576-Token-Fenster mit einem Wissensstand von 2026-03. glm-5.3-flash verarbeitet nur Text, Bild und Video, kostet aber bei der Eingabe 10x weniger ($0.15 vs. $1.5 pro Million) und bei der Ausgabe 15x weniger ($0.5 vs. $7.5) und erlaubt 163840 Ausgabe-Token im Vergleich zu 65536, wodurch es sich für hohes Volumen oder lange Textgenerierungen eignet. Beide bieten etwa eine Million Token Kontext, unterstützen Vision sowie Tools und können das Thinking nicht deaktivieren.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserGemini 3.6 Flash5 / 181 / 18GLM-5.3-Flash5 / 61 / 6
Gemini 3.6 Flash GLM-5.3-Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
Terminal-Bench 2.1
78%
84.3%
BioMysteryBench hard
41.2%
N/A
OSWorld 2.0
33.8%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1504-1773 laut Z.ai · 2026-09-04
N/A
kein anderes Modell war besser 1773
Harvey Lab-AA
85.1%
N/A
Humanity's Last Exam with tools
N/A
55.3%
Agents' Last Exam
N/A
26.3%
LVBench
84.2%
N/A

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

Preise

Gemini 3.6 Flash GLM-5.3-Flash Δ
Input / 1M Token $1.5 $0.15 10×
Output / 1M Token $7.5 $0.5 15×
Cache-Read / 1M Token $0.15 $0.03

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 67 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Gemini 3.6 Flash · $1.5 GLM-5.3-Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Gemini 3.6 Flash GLM-5.3-Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle immer aktiv immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit + explizit implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht
Minimales gecachtes Präfix 4096 Tokens nicht veröffentlicht

Spezifikationen

Gemini 3.6 Flash GLM-5.3-Flash
Input-Modalitäten Text Bild Audio Video Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Wissensgrenze 2026-03 -
Kontextfenster 1M 1M
Maximaler Output 66K 164K
Thinking-Parameter thinkingLevel reasoning_effort
Zulässige Werte
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
reasoning_effort
  • low
  • high
  • max
Standardwert medium max

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Gemini 3.6 Flash · 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. PRÜFEN genau 3 Sätze

Gemini 3.6 Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.

Ausgabe 893 tok (+816 Denken) Latenz 4.7 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 Denken) Latenz 23.2 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, 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. PRÜFEN Fix besteht die Tests

Gemini 3.6 Flash bestanden · 8/8 cases

Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]

Ausgabe 2034 tok (+1768 Denken) Latenz 10.0 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 Denken) Latenz 29.1 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

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. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

Gemini 3.6 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```

Ausgabe 2843 tok (+2783 Denken) Latenz 13.1 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 Denken) Latenz 9.1 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Gemini 3.6 Flash verfehlt · 60 words, 0 banned, 0 questions

72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]

Ausgabe 4092 tok (+3929 Denken) Latenz 16.3 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 Denken) Latenz 20.2 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    # model="glm-5.3-flash",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, Gemini 3.6 Flash oder GLM-5.3-Flash?

GLM-5.3-Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.15 vs. $1.5, 10× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Gemini 3.6 Flash gegen GLM-5.3-Flash ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen Gemini 3.6 Flash und GLM-5.3-Flash Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

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