DeepSeek V4 Pro (0813) vs GLM-5.2
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
Ambos comparten un contexto de 1,000,000 tokens y un perfil de entrada y salida de texto con chat, código, razonamiento y herramientas, por lo que la diferencia es realmente sobre la longitud de salida y el precio: deepseek-v4-pro-0813 cuesta aproximadamente 1.7x más en entrada ($1.32 vs $0.77) y casi 1.6x más en salida ($3.96 vs $2.42), pero permite 393216 tokens de salida frente a 131072. Elige deepseek-v4-pro-0813 cuando una sola respuesta deba ser muy larga, o cuando la alta reutilización de caché favorezca su tarifa de lectura de caché de $0.132 sobre $0.143. Elige glm-5.2 para trabajo más económico en alto volumen, o cuando desees desactivar el razonamiento por solicitud.
Precios
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $1.32 | $0.77 | 1.7× |
| Salida / 1M tokens | $3.96 | $2.42 | 1.6× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.132 | $0.143 | 0.92× |
| Escritura en caché | sin cargo por separado | — | — |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan — precio de entrada por 1M de tokens en todos los 63 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | siempre activo | configurable |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompt | implícito (automático) | implícito (automático) |
| Tiempo de vida de la caché | no fixed TTL (evicted when unused) | no publicado |
| Prefijo mínimo en caché | no publicado | no publicado |
Especificaciones
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto | texto |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-08-13 | 2026-06-16 |
| Ventana de contexto | 1M | 1M |
| Salida máxima | 393K | 131K |
| Parámetro de pensamiento | reasoning_effort |
|
| Valores aceptados | reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| Predeterminado | — | enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: DeepSeek V4 Pro (0813) · GLM-5.2
Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway
DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.
salida 308 tok (+226 pensamiento) latencia 5.1 s
GLM-5.2 superado · 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.
salida 1223 tok (+1138 pensamiento) latencia 17.1 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases — contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.
salida 1315 tok (+1130 pensamiento) latencia 16.9 s
GLM-5.2 fallado · 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 […]
salida 4097 tok (+4036 pensamiento) latencia 58.4 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 5/5 fields, guidance null
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}
salida 2155 tok (+2121 pensamiento) latencia 26.0 s
GLM-5.2 superado · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```
salida 1947 tok (+1893 pensamiento) latencia 30.9 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 121 words, 0 banned, 1 question
Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.
salida 2845 tok (+2694 pensamiento) latencia 25.5 s
GLM-5.2 superado · 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.
salida 11125 tok (+10984 pensamiento) latencia 114.8 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro-0813",
# model="glm-5.2", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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: "deepseek-v4-pro-0813",
// model: "glm-5.2", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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": "deepseek-v4-pro-0813",
# "model": "glm-5.2", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"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: "deepseek-v4-pro-0813",
// Model: "glm-5.2", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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("deepseek-v4-pro-0813")
// .model("glm-5.2") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, DeepSeek V4 Pro (0813) o GLM-5.2?
GLM-5.2 es más barato en entrada / 1m tokens ($0.77 vs $1.32, con una diferencia de 1.7×). Otras filas pueden indicar lo contrario — la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de DeepSeek V4 Pro (0813) frente a GLM-5.2 sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Admiten DeepSeek V4 Pro (0813) y GLM-5.2 caché de prompts?
Sí — ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.