GLM-5 vs Qwen3.7 Plus
Welches Modell, wann
qwen3.7-plus ist der günstigere und breitere Standard: $0.4 Input und $1.6 Output gegenüber $1 und $3.2 bei glm-5, 2.5x günstiger beim Input und 2x beim Output, bei Cache-Reads $0.08 gegenüber $0.2, ein Kontext von 1000000 Tokens gegenüber 200000, und Bild- und Video-Input neben Text. Beide tragen Chat-, Code-, Reasoning-, Tools- und Long-Context-Flags und lassen Thinking abschalten. Wählen Sie glm-5, wenn eine einzelne Antwort länger als 65536 Tokens sein muss, da es bis zu 131072 erlaubt, oder wenn Sie bereits auf die GLM-Familie festgelegt sind.
Benchmarks
6 bei beiden gemessen.
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| GLM-5 | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $1 | $0.4 | 2.5× |
| Output / 1M Token | $3.2 | $1.6 | 2× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.2 | $0.08 | 2.5× |
| 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 64 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| GLM-5 | 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 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-02-12 | 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 on GLM-5 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 · Qwen3.7 Plus
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
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 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
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 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
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 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
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",
# 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",
// 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",
# "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",
// 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")
// .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 oder Qwen3.7 Plus?
Qwen3.7 Plus ist günstiger bei input / 1m token ($0.4 vs. $1, 2.5× 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 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 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.