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DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2

vs

Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks

Les deux sont des modèles de raisonnement texte-vers-texte avec outils, code et un contexte de 1000000 tokens, et les deux permettent de couper la réflexion — l'écart porte donc sur le volume de sortie et la grille. Prenez deepseek-v4-pro quand vous générez de longues réponses ou vous appuyez sur des préfixes en cache : ses 393216 tokens de sortie maximale font 3x les 131072 de GLM-5.2, et ses lectures de cache tournent à $0.0134 contre $0.143, environ 11x moins cher. Prenez glm-5.2, la version plus récente avec indicateur de long contexte, quand le coût par token domine : il est le moins cher sur les deux lignes en vigueur, $0.77 contre $1.608 en entrée et $2.42 contre $3.216 en sortie.

Tarification

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 Δ
Entrée / 1M tokens $1.608 $0.77 2.1×
Sortie / 1M tokens $3.216 $2.42 1.3×
Lecture en cache / 1M tokens $0.0134 $0.143 0.094×
Écriture cache aucun frais supplémentaire

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent — prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 63 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

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

Capacités

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable configurable
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) non publié
Préfixe minimum mis en cache non publié non publié

Spécifications

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
Modalités d'entrée texte texte
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-04-24 2026-06-16
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 393K 131K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valeurs acceptées
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)
Par défaut

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

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : DeepSeek V4 Pro · 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. VÉRIFIER exactement 3 phrases

DeepSeek V4 Pro réussi · 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.

sortie 641 tok (+545 réflexion) latence 11.5 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

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases — comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER le correctif passe les tests

DeepSeek V4 Pro 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 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. […]

sortie 2418 tok (+2131 réflexion) latence 35.6 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

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

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

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

sortie 1204 tok (+1153 réflexion) latence 19.9 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

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la 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. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

DeepSeek V4 Pro aucune réponse à évaluer · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

Le modèle n'a renvoyé aucun texte de réponse — la totalité du budget de tokens a été consacrée à la réflexion masquée.

sortie 8193 tok (+8192 réflexion) latence 106.2 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

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous — la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure 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",
    # 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)

Obtenir une clé API →

FAQ

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

GLM-5.2 est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.77 contre $1.608, avec un écart de 2.1×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse — le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de DeepSeek V4 Pro par rapport à GLM-5.2 sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API — le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que DeepSeek V4 Pro et GLM-5.2 prennent en charge le prompt caching ?

Oui — les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées