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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GLM-5.2

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos comparten un contexto de 1,000,000 tokens y un perfil de texto de entrada y salida con chat, código, razonamiento y herramientas, así que la diferencia está realmente en longitud de salida y precio, y deepseek-v4-pro-0813 ahora lidera en ambos: $1.32 de entrada frente a $1.4 y $3.96 de salida frente a $4.4, cada uno algo por debajo de glm-5.2, lecturas de caché de $0.132 frente a $0.26, unas 2x más barato, y 393216 tokens de salida frente a 131072. Elige deepseek-v4-pro-0813 cuando una respuesta única deba ser muy larga o la reutilización de caché sea intensa. Elige glm-5.2 cuando quieras su indicador de contexto largo o la posibilidad de desactivar el pensamiento por petición.

Benchmarks

GanaSobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4 Pro (0813)1813 / 211 / 21GLM-5.2025 / 801 / 80

18 medidos en ambos.

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2 otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
62.7%
46.2%
Cybergym
83.3%
77.2%
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 según Z.ai · 2026-09-04
1590
1508
Harvey Lab-AA
N/A
91%
GPQA Diamond
92.4%
91.2%
Agents' Last Exam
25.7%
23.8%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2 Δ
Entrada / 1M tokens $1.32 $1.4 0.94×
Salida / 1M tokens $3.96 $4.4 0.9×
Lectura de caché / 1M tokens $0.132 $0.26 0.51×
Escritura en caché sin cargo aparte - -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 76 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

DeepSeek V4 Pro (0813) · $1.32 GLM-5.2 · $1.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento siempre activo configurable
Salida estructurada sí sí
Caché de prompts implícito (automático) implícito (automático)
Duración 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 razonamiento reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valores aceptados
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
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)
Valor por defecto - 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 un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: DeepSeek V4 Pro (0813) · GLM-5.2

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

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 razonamiento) 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 razonamiento) latencia 17.1 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

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. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

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 razonamiento) latencia 16.9 s

GLM-5.2 no superado · 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 razonamiento) latencia 58.4 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

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. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

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 razonamiento) 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 razonamiento) latencia 30.9 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

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. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

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 razonamiento) 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 razonamiento) latencia 114.8 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

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)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, DeepSeek V4 Pro (0813) o GLM-5.2?

DeepSeek V4 Pro (0813) es más barato en Entrada / 1M tokens ($1.32 frente a $1.4, una diferencia de 1.1×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de DeepSeek V4 Pro (0813) frente a GLM-5.2 sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten DeepSeek V4 Pro (0813) y GLM-5.2 caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparativas relacionadas

De nuestros estudios con mediciones