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DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2

vs

Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks

Ambos son modelos de razonamiento texto a texto con herramientas, código y un contexto de 1000000 tokens, y ambos permiten desactivar el pensamiento — así que la diferencia está en el volumen de salida y la tarifa. Elige deepseek-v4-pro cuando generes respuestas largas o te apoyes en prefijos cacheados: sus 393216 tokens de salida máxima son 3x los 131072 de GLM-5.2, y sus lecturas de caché corren a $0.0134 contra $0.143, unas 11x más barato. Elige glm-5.2, la versión más reciente con indicador de contexto largo, cuando el coste por token domine: es el lado más barato en las dos líneas vigentes, $0.77 contra $1.608 en entrada y $2.42 contra $3.216 en salida.

Precios

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 Δ
Entrada / 1M tokens $1.608 $0.77 2.1×
Salida / 1M tokens $3.216 $2.42 1.3×
Lectura de caché / 1M tokens $0.0134 $0.143 0.094×
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)

DeepSeek V4 Pro · $1.608 GLM-5.2 · $0.77
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
Uso de herramientas
Control de pensamiento configurable configurable
Salida estructurada
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 GLM-5.2
Modalidades de entrada texto texto
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-04-24 2026-06-16
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 393K 131K
Parámetro de pensamiento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valores aceptados
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to 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)
Predeterminado

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

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 · GLM-5.2

Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway

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

DeepSeek V4 Pro superado · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

salida 641 tok (+545 pensamiento) latencia 11.5 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.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

DeepSeek V4 Pro 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

salida 2418 tok (+2131 pensamiento) latencia 35.6 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.

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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

DeepSeek V4 Pro superado · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

salida 1204 tok (+1153 pensamiento) latencia 19.9 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.

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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

DeepSeek V4 Pro sin respuesta para evaluar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

El modelo no devolvió texto de respuesta — todo el presupuesto de tokens se destinó al pensamiento oculto.

salida 8193 tok (+8192 pensamiento) latencia 106.2 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",
    # 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 una clave de API →

Preguntas frecuentes

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

GLM-5.2 es más barato en entrada / 1m tokens ($0.77 vs $1.608, con una diferencia de 2.1×). 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 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 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.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos