Gemini 3.6 Flash vs GLM-5
Lequel choisir, et quand
Les grilles tarifaires se croisent : gemini-3.6-flash est moins cher en entrée ($0.75 contre $1) et en lecture du cache ($0.075 contre $0.2), tandis que glm-5 est moins cher en sortie ($3.2 contre $3.75). Choisissez gemini-3.6-flash quand l'entrée n'est pas du simple texte, puisqu'il accepte l'image, la vidéo et l'audio en plus du texte, ou quand il vous faut son contexte de 1048576 tokens contre 200000. Choisissez glm-5 pour du travail texte seul avec de longues réponses : il autorise jusqu'à 131072 tokens de sortie contre 65536, et sa réflexion peut être désactivée, alors que gemini-3.6-flash réfléchit toujours.
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarifs
| Gemini 3.6 Flash | GLM-5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $0.75 | $1 | 0.75× |
| Sortie / 1M de tokens | $3.75 | $3.2 | 1.2× |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $0.075 | $0.2 | 0.37× |
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 78 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)
Capacités
| Gemini 3.6 Flash | GLM-5 | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | toujours activé | configurable |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache des prompts | implicite + explicite | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | non publié | non publié |
| Préfixe minimal mis en cache | 4096 tokens | non publié |
Spécifications
| Gemini 3.6 Flash | GLM-5 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image audio vidéo | texte |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2026-07-21 | 2026-02-12 |
| Coupure des connaissances | 2026-03 | - |
| Fenêtre de contexte | 1M | 200K |
| Sortie maximale | 66K | 131K |
| Paramètre de réflexion | thinkingLevel | thinking.type |
| Valeurs acceptées |
| thinking.type
|
| Valeur par défaut | medium | enabled, and on GLM-5 the model automatically determines whether to think |
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 : Gemini 3.6 Flash · GLM-5
Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle
Gemini 3.6 Flash réussi · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.
sortie 893 tok (+816 réflexion) latence 4.7 s
GLM-5 réussi · 3 sentences
Enabling reasoning forces the model to perform multiple hidden steps to "think" through a problem, drastically increasing the volume of data processed per query compared to a standard response. Because our billing is directly tied to this processing volume, the additional computational work required for higher accuracy has proportionally doubled our consumption. Essentially, the spike reflects a trade-off where we are paying a higher variable cost to secure significantly better analytical outcomes.
sortie 1393 tok (+1308 réflexion) latence 36.0 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.
Gemini 3.6 Flash réussi · 8/8 cases
Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]
sortie 2034 tok (+1768 réflexion) latence 10.0 s
GLM-5 réussi · 8/8 cases
Here is the fixed code: ```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 `best` and `cur` to zero, which causes the function to count the number of *transitions* between adjacent elements rather than the total number of items in the run, resulting in a return value that is always one less than the actual length (reporting 0 for a single element and 1 for a pair). By initializing the counters to 1 and resetting `cur` to 1 when a streak breaks, the logic correctly counts the items themselves; adding an explicit check for an empty list ensures the function handles the zero-element edge case correctly.
sortie 2907 tok (+2694 réflexion) latence 73.7 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
Gemini 3.6 Flash réussi · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
sortie 2843 tok (+2783 réflexion) latence 13.1 s
GLM-5 réussi · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
sortie 3620 tok (+3561 réflexion) latence 91.8 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.
Gemini 3.6 Flash manqué · 60 words, 0 banned, 0 questions
72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]
sortie 4092 tok (+3929 réflexion) latence 16.3 s
GLM-5 réussi · 119 words, 0 banned, 1 question
We are thrilled to introduce Global Prompt Caching, a powerful new capability within our API gateway designed to optimize your AI operations. By intelligently storing prompt responses across every supported provider, this feature drastically reduces latency and cuts operational costs. Instead of processing identical requests repeatedly, our system serves cached results instantly, ensuring consistent performance even during high-traffic periods. Why pay full price for repeated inference on the same inputs? This update gives developers fine-grained control over cache lifetimes and hit rates, allowing for predictable budgeting and faster application response times. You can activate this functionality directly in your dashboard settings today. Start maximizing your efficiency now and deliver a snappier experience to your end-users without unnecessary API expenditure.
sortie 715 tok (+571 réflexion) latence 18.9 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="gemini-3.6-flash",
# model="glm-5", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
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: "gemini-3.6-flash",
// model: "glm-5", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
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": "gemini-3.6-flash",
# "model": "glm-5", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'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: "gemini-3.6-flash",
// Model: "glm-5", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.6-flash")
// .model("glm-5") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, Gemini 3.6 Flash ou GLM-5 ?
Gemini 3.6 Flash est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.75 contre $1, soit un écart de 1.3×). 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 Gemini 3.6 Flash et GLM-5 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.
Gemini 3.6 Flash et GLM-5 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.