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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GLM-5.2

vs

Lequel choisir, et quand

Les deux partagent un contexte de 1,000,000 tokens et un profil texte en entrée, texte en sortie avec chat, code, raisonnement et outils, la différence tient donc à la longueur de sortie et au prix, et deepseek-v4-pro-0813 mène désormais sur les deux : $1.32 en entrée contre $1.4 et $3.96 en sortie contre $4.4, chacun un peu sous glm-5.2, des lectures de cache à $0.132 contre $0.26, environ 2x moins cher, et 393216 tokens de sortie contre 131072. Choisissez deepseek-v4-pro-0813 quand une réponse unique doit être très longue ou que la réutilisation du cache est forte. Choisissez glm-5.2 pour son indicateur de long contexte ou la possibilité de désactiver la réflexion par requête.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneNon dépasséDeepSeek V4 Pro (0813)1813 / 211 / 21GLM-5.2025 / 801 / 80

18 mesurés sur les deux.

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2 autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
62.7%
46.2%
Cybergym
83.3%
77.2%
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 selon 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%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2 Δ
Entrée / 1M de tokens $1.32 $1.4 0.94×
Sortie / 1M de tokens $3.96 $4.4 0.9×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.132 $0.26 0.51×
Écriture de cache pas de frais distincts - -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

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

Capacités

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé configurable
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) non publié
Préfixe minimal mis en cache non publié non publié

Spécifications

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2
Modalités d'entrée texte texte
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-08-13 2026-06-16
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 393K 131K
Paramètre de réflexion reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valeurs acceptées
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)
Valeur par défaut - enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : DeepSeek V4 Pro (0813) · GLM-5.2

Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. CRITÈRE exactement 3 phrases

DeepSeek V4 Pro (0813) réussi · 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.

sortie 308 tok (+226 réflexion) latence 5.1 s

GLM-5.2 réussi · 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.

sortie 1223 tok (+1138 réflexion) latence 17.1 s

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE le correctif passe les tests

DeepSeek V4 Pro (0813) réussi · 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.

sortie 1315 tok (+1130 réflexion) latence 16.9 s

GLM-5.2 manqué · 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 […]

sortie 4097 tok (+4036 réflexion) latence 58.4 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

DeepSeek V4 Pro (0813) réussi · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

sortie 2155 tok (+2121 réflexion) latence 26.0 s

GLM-5.2 réussi · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

sortie 1947 tok (+1893 réflexion) latence 30.9 s

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.

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. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

DeepSeek V4 Pro (0813) réussi · 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.

sortie 2845 tok (+2694 réflexion) latence 25.5 s

GLM-5.2 réussi · 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.

sortie 11125 tok (+10984 réflexion) latence 114.8 s

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.

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",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, DeepSeek V4 Pro (0813) ou GLM-5.2 ?

DeepSeek V4 Pro (0813) est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($1.32 contre $1.4, soit un écart de 1.1×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre DeepSeek V4 Pro (0813) et GLM-5.2 sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

DeepSeek V4 Pro (0813) et GLM-5.2 prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

Comparatifs associés

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