GLM-5.1 vs Qwen3.7 Plus
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Beide sind Reasoning-Modelle mit Textausgabe samt Tools, Code und optionalem Denken — der Unterschied liegt vor allem bei Preis, Kontext und Eingaben: qwen3.7-plus kostet $0.4 Eingabe und $1.6 Ausgabe gegenüber $1.4 und $4.4 bei glm-5.1, womit das Z.ai-Modell pro Eingabetoken 3.5x und pro Ausgabetoken 2.75x mehr verlangt; zudem bringt es ein Fenster von 1000000 Tokens (5x die 200000 von glm-5.1) sowie Bild- und Videoeingabe. Nehmen Sie qwen3.7-plus für günstige Mengenarbeit, riesige Dokumente oder alles mit Bildern oder Video; nehmen Sie glm-5.1, wenn Sie eine einzelne Antwort über 65536 Tokens brauchen, denn es erlaubt bis zu 131072.
Preise
| GLM-5.1 | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $1.4 | $0.4 | 3.5× |
| Output / 1M Token | $4.4 | $1.6 | 2.8× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.26 | $0.08 | 3.3× |
| Cache-Schreiben | — | 1.25x | — |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen — Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 63 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| GLM-5.1 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | konfigurierbar | konfigurierbar |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | explicit: 5m, reset on hit |
| Minimales gecachtes Präfix | nicht veröffentlicht | 1024 Tokens |
Spezifikationen
| GLM-5.1 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-04-07 | 2026-06-01 |
| Kontextfenster | 200K | 1M |
| Maximaler Output | 131K | 66K |
| Thinking-Parameter | thinking.type |
|
| Zulässige Werte | thinking.type
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| Standardwert | enabled, and the model automatically determines whether to think | on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: GLM-5.1 · Qwen3.7 Plus
Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway
GLM-5.1 bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning requires the LLM to generate thousands of invisible "thinking" tokens to work through complex logic before producing the final answer. Because we are billed on total token volume, these intermediate steps are charged at the premium output rate, drastically increasing the variable cost per query. The invoice doubled simply because the model is now doing roughly twice the computational work per request, trading higher variable compute costs for significantly improved analytical accuracy.
Ausgabe 913 tok (+827 Denken) Latenz 10.9 s
Qwen3.7 Plus bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.
Ausgabe 1428 tok (+1345 Denken) Latenz 25.2 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.
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 ``` The original function tracks the number of adjacent equal pairs rather than the actual run length. By initializing `cur` and `best` to 0 and incrementing `cur` only when a match occurs, a run of length L produces a count of L−1. This causes single‑element inputs to return 0 (since the loop never runs) and generally returns a value one less than the true run length, effectively omitting the final element of any run—including those that end at the last index. […]
Ausgabe 2642 tok (+2414 Denken) Latenz 26.1 s
Qwen3.7 Plus bestanden · 8/8 cases
## Fixed Code ```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 ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]
Ausgabe 2317 tok (+2005 Denken) Latenz 40.5 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
GLM-5.1 bestanden · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null } ```
Ausgabe 1465 tok (+1410 Denken) Latenz 16.1 s
Qwen3.7 Plus bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
Ausgabe 1807 tok (+1750 Denken) Latenz 31.6 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
GLM-5.1 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
We are thrilled to introduce prompt caching across providers in the API gateway. Why pay twice for the same prompt context? Now, when your application sends identical prompt prefixes to different LLM providers, our gateway automatically caches the input, reducing latency and cutting costs. This feature intelligently recognizes repeated prompt structures across OpenAI, Anthropic, and others, storing them efficiently at the network edge. Developers no longer need to manage separate caching logic for each individual provider. Instead, our unified system handles it directly, ensuring faster response times on all subsequent requests. Stop wasting valuable tokens on redundant processing workloads. Upgrade your integration today and experience immediate performance gains while keeping your infrastructure simple and your overall monthly billing incredibly low.
Ausgabe 7589 tok (+7447 Denken) Latenz 188.9 s
Qwen3.7 Plus bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.
Ausgabe 4453 tok (+4312 Denken) Latenz 76.8 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="glm-5.1",
# model="qwen3.7-plus", # 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: "glm-5.1",
// model: "qwen3.7-plus", // 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": "glm-5.1",
# "model": "qwen3.7-plus", # 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: "glm-5.1",
// Model: "qwen3.7-plus", // 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("glm-5.1")
// .model("qwen3.7-plus") // 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 ist günstiger, GLM-5.1 oder Qwen3.7 Plus?
Qwen3.7 Plus ist günstiger bei input / 1m token ($0.4 vs. $1.4, 3.5× 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 GLM-5.1 gegen Qwen3.7 Plus 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 GLM-5.1 und Qwen3.7 Plus 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.