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GLM-5.2 vs GPT-5.6 Sol

vs

Lequel choisir, et quand

Les deux sont des modèles de raisonnement à sortie texte avec des fenêtres de contexte d'environ un million de tokens (1,000,000 pour glm-5.2, 1,050,000 pour gpt-5.6-sol) et une réflexion optionnelle, la vraie différence est donc le prix et la modalité d'entrée. Choisissez glm-5.2 pour le long contexte en texte seul à gros volume : à $1.4 en entrée et $4.4 en sortie, il revient environ 3.6x moins cher en entrée et environ 6.8x moins cher en sortie que les $5 et $30 de gpt-5.6-sol, avec une sortie maximale légèrement plus haute de 131072. Choisissez gpt-5.6-sol pour l'entrée image, que glm-5.2 n'accepte pas.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneNon dépasséGLM-5.2225 / 801 / 80GPT-5.6 Sol4095 / 12128 / 121

42 mesurés sur les deux.

GLM-5.2 GPT-5.6 Sol autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
SWE-Bench Pro
62.1%
64.6%
BioMysteryBench hard
N/A
44.7%
OSWorld-Verified
N/A
83%
Cybergym
77.2%
84.5%
HealthBench Professional
N/A
60.5%
Finance Agent v2
49.7%
53.8%
Harvey Lab-AA
91%
87.2%
GPQA Diamond
91.2%
94.6%
Agents' Last Exam
23.8%
53.6%
LVBench
N/A
82.1%

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

Tarifs

GLM-5.2 GPT-5.6 Sol Δ
Entrée / 1M de tokens $1.4 $5 0.28×
Sortie / 1M de tokens $4.4 $30 0.15×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.26 $0.5 0.52×
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)

GLM-5.2 · $1.4 GPT-5.6 Sol · $5
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

GLM-5.2 GPT-5.6 Sol
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable configurable
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache non publié 5-10m, up to 1h
Préfixe minimal mis en cache non publié 1024 tokens

Spécifications

GLM-5.2 GPT-5.6 Sol
Modalités d'entrée texte texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-06-16 2026-07-09
Coupure des connaissances - 2026-02
Fenêtre de contexte 1M 1.1M
Sortie maximale 131K 128K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • reasoning_effort
reasoning.effort
Valeurs acceptées
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)
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • 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 medium

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 : GLM-5.2 · GPT-5.6 Sol

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

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

GPT-5.6 Sol réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.

sortie 111 tok (+34 réflexion) latence 2.3 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

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

GPT-5.6 Sol réussi · 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: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.

sortie 316 tok (+135 réflexion) latence 5.2 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

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

GPT-5.6 Sol réussi · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}

sortie 194 tok (+147 réflexion) latence 3.2 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

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

GPT-5.6 Sol réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]

sortie 733 tok (+564 réflexion) latence 7.7 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="glm-5.2",
    # model="gpt-5.6-sol",  # 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, GLM-5.2 ou GPT-5.6 Sol ?

GLM-5.2 est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($1.4 contre $5, soit un écart de 3.6×). 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 GLM-5.2 et GPT-5.6 Sol 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.

GLM-5.2 et GPT-5.6 Sol 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

Nos études, mesures à l'appui