GLM-5 vs GLM-5.2
Welches Modell, wann
Diese beiden Z.ai-Modelle stimmen bei Modalitäten (Text rein, Text raus), Fähigkeits-Flags (Chat, Code, Reasoning, Tools, Long-Context), 131072 Max-Output-Tokens und optionalem Thinking überein. Zwei Dinge trennen sie. Kontext: glm-5.2, veröffentlicht am 2026-06-16, nimmt 1000000 Tokens, das Fünffache der 200000 von glm-5 vom 2026-02-12, und fügt einen Reasoning-Effort-Regler hinzu. Und die Preisliste: glm-5 liegt auf beiden Token-Zeilen etwa 1.4x unter glm-5.2, $1 gegenüber $1.4 beim Input und $3.2 gegenüber $4.4 beim Output, und 1.3x darunter bei Cache-Reads, $0.2 gegenüber $0.26. Wählen Sie glm-5.2 für Prompts über ganze Repositories oder große Korpora; bleiben Sie bei glm-5, wenn der Job in 200000 Tokens passt und der Preis zählt.
Benchmarks
17 bei beiden gemessen.
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| GLM-5 | GLM-5.2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $1 | $1.4 | 0.71× |
| Output / 1M Token | $3.2 | $4.4 | 0.73× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.2 | $0.26 | 0.77× |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 64 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
Spezifikationen
| GLM-5 | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text | Text |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-02-12 | 2026-06-16 |
| Kontextfenster | 200K | 1M |
| Maximaler Output | 131K | 131K |
| Thinking-Parameter | thinking.type |
|
| Zulässige Werte | thinking.type
| thinking.type
reasoning_effort
|
| Standardwert | enabled, and on GLM-5 the model automatically determines whether to think | enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it |
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 · GLM-5.2
Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway
GLM-5 bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning forces the model to perform multiple hidden steps to "think" through a problem, drastically increasing the volume of data processed per query compared to a standard response. Because our billing is directly tied to this processing volume, the additional computational work required for higher accuracy has proportionally doubled our consumption. Essentially, the spike reflects a trade-off where we are paying a higher variable cost to secure significantly better analytical outcomes.
Ausgabe 1393 tok (+1308 Denken) Latenz 36.0 s
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 Denken) Latenz 17.1 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 bestanden · 8/8 cases
Here is the 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `best` and `cur` to zero, which causes the function to count the number of *transitions* between adjacent elements rather than the total number of items in the run, resulting in a return value that is always one less than the actual length (reporting 0 for a single element and 1 for a pair). By initializing the counters to 1 and resetting `cur` to 1 when a streak breaks, the logic correctly counts the items themselves; adding an explicit check for an empty list ensures the function handles the zero-element edge case correctly.
Ausgabe 2907 tok (+2694 Denken) Latenz 73.7 s
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 Denken) Latenz 58.4 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
GLM-5 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 3620 tok (+3561 Denken) Latenz 91.8 s
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 Denken) Latenz 30.9 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
GLM-5 bestanden · 119 words, 0 banned, 1 question
We are thrilled to introduce Global Prompt Caching, a powerful new capability within our API gateway designed to optimize your AI operations. By intelligently storing prompt responses across every supported provider, this feature drastically reduces latency and cuts operational costs. Instead of processing identical requests repeatedly, our system serves cached results instantly, ensuring consistent performance even during high-traffic periods. Why pay full price for repeated inference on the same inputs? This update gives developers fine-grained control over cache lifetimes and hit rates, allowing for predictable budgeting and faster application response times. You can activate this functionality directly in your dashboard settings today. Start maximizing your efficiency now and deliver a snappier experience to your end-users without unnecessary API expenditure.
Ausgabe 715 tok (+571 Denken) Latenz 18.9 s
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 Denken) Latenz 114.8 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",
# model="glm-5.2", # 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",
// model: "glm-5.2", // 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",
# "model": "glm-5.2", # 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",
// Model: "glm-5.2", // 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")
// .model("glm-5.2") // 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 oder GLM-5.2?
GLM-5 ist günstiger bei input / 1m token ($1 vs. $1.4, 1.4× 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 gegen GLM-5.2 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 und GLM-5.2 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.