GLM-5 vs GPT-5.6 Sol
Welches Modell wofür
glm-5 verarbeitet nur Text und kostet pro Million Tokens $1 für die Eingabe, $3.2 für die Ausgabe und $0.2 für gecachte Eingabe, gegenüber $4, $20 und $0.4 bei gpt-5.6-sol, die Ausgabe ist also 6.25-mal günstiger. gpt-5.6-sol nimmt Bilder als Eingabe an und bietet ein Kontextfenster von 1050000 Tokens gegenüber 200000, während glm-5 mit 131072 eine etwas größere maximale Ausgabe erlaubt als die 128000 von gpt-5.6-sol. Wählen Sie gpt-5.6-sol für Bilder oder Prompts über ein ganzes Repository und glm-5 für reine Textlast in großem Umfang.
Benchmarks
9 bei beiden gemessen.
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| GLM-5 | GPT-5.6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $1 | $4 | 0.25× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $3.2 | $20 | 0.16× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.2 | $0.4 | 0.5× |
| Cache-Schreiben | - | keine gesonderte Gebühr | - |
Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 78 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| GLM-5 | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | konfigurierbar |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | 5-10m, up to 1h |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | nicht veröffentlicht | 1024 Tokens |
Spezifikationen
| GLM-5 | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-02-12 | 2026-07-09 |
| Knowledge-Cutoff | - | 2026-02 |
| Kontextfenster | 200K | 1.1M |
| Maximale Ausgabe | 131K | 128K |
| Thinking-Parameter | thinking.type | reasoning.effort |
| Zulässige Werte | thinking.type
| reasoning.effort
|
| Standardwert | enabled, and on GLM-5 the model automatically determines whether to think | medium |
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 · GPT-5.6 Sol
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 Thinking) Latenz 36.0 s
GPT-5.6 Sol bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.
Ausgabe 111 tok (+34 Thinking) Latenz 2.3 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.
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 Thinking) Latenz 73.7 s
GPT-5.6 Sol 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.
Ausgabe 316 tok (+135 Thinking) Latenz 5.2 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.
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 Thinking) Latenz 91.8 s
GPT-5.6 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}
Ausgabe 194 tok (+147 Thinking) Latenz 3.2 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten 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 Thinking) Latenz 18.9 s
GPT-5.6 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]
Ausgabe 733 tok (+564 Thinking) Latenz 7.7 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",
# model="gpt-5.6-sol", # 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: "gpt-5.6-sol", // 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": "gpt-5.6-sol", # 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: "gpt-5.6-sol", // 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("gpt-5.6-sol") // 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 Modell ist günstiger: GLM-5 oder GPT-5.6 Sol?
GLM-5 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($1 vs. $4, Faktor 4.0). 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 gegen GPT-5.6 Sol 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 und GPT-5.6 Sol 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.