GLM-5.1 vs GPT-5.6
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
glm-5.1 es la opción solo de texto más barata, a $1.4 de entrada y $4.4 de salida por millón de tokens, con un contexto de 200000 tokens y 131072 tokens de salida máxima, así que encaja en chat, código y llamadas a herramientas de gran volumen donde cada token cuenta. gpt-5.6 cuesta unas 3.6x más en entrada y unas 6.8x más en salida, a $5 y $30 por millón, pero acepta imágenes junto al texto y lleva un contexto de 1050000 tokens, más de cinco veces mayor. Elige gpt-5.6 cuando necesites visión o entradas muy largas; si no, glm-5.1 cubre los mismos indicadores de razonamiento y herramientas por menos.
Precios
| GLM-5.1 | GPT-5.6 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $1.4 | $5 | 0.28× |
| Salida / 1M tokens | $4.4 | $30 | 0.15× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.26 | $0.5 | 0.52× |
| 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
Especificaciones
| GLM-5.1 | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-04-07 | 2026-07-09 |
| Límite de conocimiento | — | 2026-02 |
| Ventana de contexto | 200K | 1.1M |
| Salida máxima | 131K | 128K |
| Parámetro de pensamiento | thinking.type | reasoning.effort |
| Valores aceptados | thinking.type
| reasoning.effort
|
| Predeterminado | enabled, and the model automatically determines whether to think | medium |
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: GLM-5.1 · GPT-5.6
Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway
GLM-5.1 superado · 3 sentences
Enabling reasoning requires the LLM to generate thousands of invisible "thinking" tokens to work through complex logic before producing the final answer. Because we are billed on total token volume, these intermediate steps are charged at the premium output rate, drastically increasing the variable cost per query. The invoice doubled simply because the model is now doing roughly twice the computational work per request, trading higher variable compute costs for significantly improved analytical accuracy.
salida 913 tok (+827 pensamiento) latencia 10.9 s
GPT-5.6 superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
salida 126 tok (+30 pensamiento) latencia 3.0 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.
GLM-5.1 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 ``` The original function tracks the number of adjacent equal pairs rather than the actual run length. By initializing `cur` and `best` to 0 and incrementing `cur` only when a match occurs, a run of length L produces a count of L−1. This causes single‑element inputs to return 0 (since the loop never runs) and generally returns a value one less than the true run length, effectively omitting the final element of any run—including those that end at the last index. […]
salida 2642 tok (+2414 pensamiento) latencia 26.1 s
GPT-5.6 superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
salida 277 tok (+93 pensamiento) latencia 4.2 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
GLM-5.1 superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null } ```
salida 1465 tok (+1410 pensamiento) latencia 16.1 s
GPT-5.6 superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
salida 179 tok (+118 pensamiento) latencia 3.7 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
GLM-5.1 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
We are thrilled to introduce prompt caching across providers in the API gateway. Why pay twice for the same prompt context? Now, when your application sends identical prompt prefixes to different LLM providers, our gateway automatically caches the input, reducing latency and cutting costs. This feature intelligently recognizes repeated prompt structures across OpenAI, Anthropic, and others, storing them efficiently at the network edge. Developers no longer need to manage separate caching logic for each individual provider. Instead, our unified system handles it directly, ensuring faster response times on all subsequent requests. Stop wasting valuable tokens on redundant processing workloads. Upgrade your integration today and experience immediate performance gains while keeping your infrastructure simple and your overall monthly billing incredibly low.
salida 7589 tok (+7447 pensamiento) latencia 188.9 s
GPT-5.6 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
salida 628 tok (+473 pensamiento) latencia 7.3 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="glm-5.1",
# model="gpt-5.6", # 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: "glm-5.1",
// model: "gpt-5.6", // 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": "glm-5.1",
# "model": "gpt-5.6", # 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: "glm-5.1",
// Model: "gpt-5.6", // 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("glm-5.1")
// .model("gpt-5.6") // 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, GLM-5.1 o GPT-5.6?
GLM-5.1 es más barato en entrada / 1m tokens ($1.4 vs $5, con una diferencia de 3.6×). 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 GLM-5.1 frente a GPT-5.6 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 GLM-5.1 y GPT-5.6 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.