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GLM-5.2 vs Kimi K2.7 Code

vs

Welches Modell wofür

Wählen Sie glm-5.2, wenn der Job reiner Text, aber groß ist: Es nimmt einen Kontext von 1000000 Tokens, kann bis zu 131072 Tokens pro Aufruf ausgeben und lässt Thinking abschalten, wenn Sie eine schlichte Antwort wollen. Wählen Sie kimi-k2.7-code für Bild- oder Video-Input, den glm-5.2 nicht akzeptiert, oder wenn der Preis entscheidet: Es ist auf jeder Zeile das günstigere der beiden - $0.95 gegenüber $1.4 beim Input (etwa 1.5x), $4 gegenüber $4.4 beim Output, $0.19 gegenüber $0.26 bei Cache-Reads. Die Kompromisse sind ein Fenster von 256000 Tokens, eine Output-Grenze von 32768 Tokens und Reasoning, das sich nicht abschalten lässt.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserGLM-5.225 / 801 / 80Kimi K2.7 Code1 / 50 / 5
GLM-5.2 Kimi K2.7 Code weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
MLS-Bench-Lite
40.4%
35.1%
Cybergym
77.2%
N/A
Finance Agent v2
49.7%
N/A
Harvey Lab-AA
91%
N/A
GPQA Diamond
91.2%
N/A
MCP-Atlas
82.6%
76%

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

Preise

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code Δ
Eingabe / 1M Tokens $1.4 $0.95 1.5×
Ausgabe / 1M Tokens $4.4 $4 1.1×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.26 $0.19 1.4×

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)

GLM-5.2 · $1.4 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja -
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht
Mindestlänge des gecachten Präfixes nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht

Spezifikationen

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code
Eingabemodalitäten Text Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-06-16 2026-06
Kontextfenster 1M 256K
Maximale Ausgabe 131K 33K
Thinking-Parameter
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
Zulässige Werte
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • none
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Standardwert enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it thinking on with Preserved Thinking on

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: GLM-5.2 · Kimi K2.7 Code

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

GLM-5.2 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.

Ausgabe 1223 tok (+1138 Thinking) Latenz 17.1 s

Kimi K2.7 Code bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.

Ausgabe 259 tok (+174 Thinking) Latenz 5.4 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

GLM-5.2 verfehlt · 1/8 cases (fails [1])

```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 […]

Ausgabe 4097 tok (+4036 Thinking) Latenz 58.4 s

Kimi K2.7 Code 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 bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.

Ausgabe 410 tok (+222 Thinking) Latenz 9.4 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

GLM-5.2 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

Ausgabe 1947 tok (+1893 Thinking) Latenz 30.9 s

Kimi K2.7 Code 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" } ```

Ausgabe 721 tok (+663 Thinking) Latenz 13.2 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

GLM-5.2 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.

Ausgabe 11125 tok (+10984 Thinking) Latenz 114.8 s

Kimi K2.7 Code bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.

Ausgabe 2375 tok (+2235 Thinking) Latenz 38.6 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="glm-5.2",
    # model="kimi-k2.7-code",  # 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: GLM-5.2 oder Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.95 vs. $1.4, 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 GLM-5.2 gegen Kimi K2.7 Code 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 GLM-5.2 und Kimi K2.7 Code 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

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen