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DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos son modelos de razonamiento de texto a texto con herramientas, código y un contexto de 1000000 tokens, y en ambos se puede desactivar el pensamiento, así que la diferencia está en el volumen de salida y el tarifario. deepseek-v4-pro es el lado más barato, aunque por muy poco en tokens nuevos: $1.32 frente a $1.4 en entrada y $3.96 frente a $4.4 en salida, y la distancia se abre hasta unas 2x en lecturas de caché, $0.132 frente a $0.26. También genera mucho más por llamada: 393216 tokens de salida máxima frente a los 131072 de GLM-5.2. Elige glm-5.2, la versión más reciente con indicador de contexto largo, si eso te importa más que una ventaja de precio estrecha.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4 Pro5 / 100 / 10GLM-5.225 / 801 / 80
DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
SWE-Bench Pro
59%
62.1%
Cybergym
N/A
77.2%
Finance Agent v2
N/A
49.7%
Harvey Lab-AA
N/A
91%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
40.5%
Agents' Last Exam
N/A
23.8%

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

Precios

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

Capacidades

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento configurable 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 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 razonamiento
  • 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)
Valor por defecto

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 un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: DeepSeek V4 Pro · 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 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 razonamiento) 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 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 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 razonamiento) latencia 35.6 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 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 razonamiento) 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 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 sin respuesta que evaluar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

El modelo no devolvió ningún texto de respuesta: todo el presupuesto de tokens se fue en razonamiento oculto.

salida 8193 tok (+8192 razonamiento) 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 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",
    # 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 o GLM-5.2?

DeepSeek V4 Pro 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 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 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.

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