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GLM-5.2 vs Kimi K2.7 Code

vs

Lequel choisir, et quand

Choisissez glm-5.2 quand la tâche est purement textuelle mais volumineuse : il prend un contexte de 1000000 tokens, peut émettre jusqu'à 131072 tokens par appel et permet de désactiver la réflexion quand vous voulez une réponse directe. Choisissez kimi-k2.7-code pour l'entrée image ou vidéo, que glm-5.2 n'accepte pas, ou quand le prix décide : c'est le moins cher des deux sur chaque ligne - $0.95 contre $1.4 en entrée (environ 1.5x), $4 contre $4.4 en sortie, $0.19 contre $0.26 en lectures de cache. Ses compromis sont une fenêtre de 256000 tokens, un plafond de sortie de 32768 tokens et un raisonnement impossible à désactiver.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneNon dépasséGLM-5.225 / 801 / 80Kimi K2.7 Code1 / 50 / 5
GLM-5.2 Kimi K2.7 Code autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
MLS-Bench-Lite
40.4%
35.1%
Cybergym
77.2%
N/A
Finance Agent v2
49.7%
N/A
Harvey Lab-AA
91%
N/A
GPQA Diamond
91.2%
N/A
MCP-Atlas
82.6%
76%

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

Tarifs

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code Δ
Entrée / 1M de tokens $1.4 $0.95 1.5×
Sortie / 1M de tokens $4.4 $4 1.1×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.26 $0.19 1.4×

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 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable toujours activé
Sortie structurée oui -
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache non publié non publié
Préfixe minimal mis en cache non publié non publié

Spécifications

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code
Modalités d'entrée texte texte image vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-06-16 2026-06
Fenêtre de contexte 1M 256K
Sortie maximale 131K 33K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
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)
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Valeur par défaut enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it thinking on with Preserved Thinking on

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 · Kimi K2.7 Code

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

Kimi K2.7 Code réussi · 3 sentences

Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.

sortie 259 tok (+174 réflexion) latence 5.4 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

Kimi K2.7 Code 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 ``` The bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.

sortie 410 tok (+222 réflexion) latence 9.4 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

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

Kimi K2.7 Code 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 721 tok (+663 réflexion) latence 13.2 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

Kimi K2.7 Code réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.

sortie 2375 tok (+2235 réflexion) latence 38.6 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="kimi-k2.7-code",  # 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 Kimi K2.7 Code ?

Kimi K2.7 Code est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.95 contre $1.4, soit un écart de 1.5×). 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 Kimi K2.7 Code 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 Kimi K2.7 Code 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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