GLM-5.2 vs MiniMax M3
MiniMax M3 a été retiré de notre catalogue. Les chiffres ci-dessous sont ses derniers tarifs publiés. Nous ne servons plus les appels vers ce modèle, alors que l'autre modèle de ce comparatif reste disponible.
Lequel choisir, et quand
Les deux sont des modèles à sortie texte de juin 2026 avec un contexte de 1,000,000 tokens, les mêmes indicateurs chat, code, raisonnement, outils et long contexte, et l'option de désactiver la réflexion ; la différence est donc le prix, la longueur de sortie et les entrées. minimax-m3 est le choix par défaut le moins cher et le plus souple : environ 4.7x moins en entrée, environ 3.7x moins en sortie, 4x la sortie maximale à 524288 tokens, et il accepte image et vidéo en plus du texte. Choisissez glm-5.2 quand vous voulez spécifiquement le modèle texte seul de Z.ai à $1.4 en entrée et $4.4 en sortie et que vos réponses tiennent dans son plafond de 131072 tokens.
Benchmarks
MiniMax M3 : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarifs
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $1.4 | $0.3 | 4.7× |
| Sortie / 1M de tokens | $4.4 | $1.2 | 3.7× |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $0.26 | $0.06 | 4.3× |
| 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)
Capacités
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | configurable |
| 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 | 512 tokens |
Spécifications
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte | texte image vidéo |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2026-06-16 | 2026-06-01 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1M |
| Sortie maximale | 131K | 524K |
| Paramètre de réflexion |
|
|
| Valeurs acceptées | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_split
|
| Valeur par défaut | enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
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 · MiniMax M3
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="minimax-m3", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
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: "glm-5.2",
// model: "minimax-m3", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
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": "glm-5.2",
# "model": "minimax-m3", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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: "glm-5.2",
// Model: "minimax-m3", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("glm-5.2")
// .model("minimax-m3") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, GLM-5.2 ou MiniMax M3 ?
MiniMax M3 est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.3 contre $1.4, soit un écart de 4.7×). 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 MiniMax M3 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 MiniMax M3 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.