DeepSeek V4 Flash (0731) vs GLM-5.1
Quale scegliere e quando
Entrambi sono modelli text-in e text-out per chat, code, reasoning e tools, quindi la differenza è principalmente nel prezzo e nel margine operativo: deepseek-v4-flash-0731 richiede $0.44 per milione in input e $1.32 in output con un context da 1,000,000 di token e un output massimo da 393,216 token, mentre glm-5.1 costa circa 3.2x in più in input e circa 3.3x in più in output a $1.4 e $4.4, con un context da 200,000 token e un limite da 131,072 token. Scegli il modello DeepSeek per documenti lunghi, grandi generazioni e cicli con uso intensivo della cache, dove le sue cache reads a $0.044 sono circa 5.9x più economiche. Scegli glm-5.1 quando desideri la sua capacità di disabilitare il thinking su base per-call.
Benchmark
GLM-5.1: il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| DeepSeek V4 Flash (0731) | GLM-5.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $0.44 | $1.4 | 0.31× |
| Output / 1M token | $1.32 | $4.4 | 0.3× |
| Lettura cache / 1M token | $0.044 | $0.26 | 0.17× |
| Scrittura in cache | nessun addebito separato | - | - |
Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.
Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (76, scala logaritmica)
Funzionalità
| DeepSeek V4 Flash (0731) | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sì, ma il provider non documenta il parametro | configurabile |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | implicito (automatico) | implicito (automatico) |
| Durata della cache | no fixed TTL (evicted when unused) | non pubblicato |
| Prefisso minimo in cache | non pubblicato | non pubblicato |
Specifiche
| DeepSeek V4 Flash (0731) | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo | testo |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-07-31 | 2026-04-07 |
| Finestra di contesto | 1M | 200K |
| Output massimo | 393K | 131K |
| Parametro di ragionamento | - | thinking.type |
| Valori accettati | - | thinking.type
|
| Valore di default | - | enabled, and the model automatically determines whether to think |
Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: DeepSeek V4 Flash (0731) · GLM-5.1
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 3 sentences
Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.
out 365 tok (+266 ragionamento) latenza 5.1 s
GLM-5.1 superato · 3 sentences
Enabling reasoning shifts the LLM from generating quick answers to producing hidden "chain-of-thought" tokens that systematically explore multiple solution paths before responding. Because billing is based on total tokens processed, these invisible reasoning tokens drastically increase input and output volume per query, often adding thousands of compute-intensive tokens to a single prompt. Consequently, our bill doubled not from higher per-token rates or increased user volume, but from the exponentially deeper computational work required to deliver higher-quality, more reliable outputs.
out 98 tok latenza 7.8 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 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 original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]
out 1268 tok (+1016 ragionamento) latenza 14.0 s
GLM-5.1 superato · 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 original function initialized `cur` and `best` to `0` and only incremented `cur` when a duplicate was found. This counts the number of *extra* equal items in a run rather than the total run length, so every run is reported as one shorter than it actually is—returning `0` for single-element lists and `L-1` for a run of length `L` (including those ending at the last index). The fix initializes `cur` and `best` to `1` (when the list is non‑empty) and resets `cur` to `1` on a mismatch, so `cur` tracks the full length of the current run and `best` records the true maximum.
out 3823 tok (+3585 ragionamento) latenza 49.7 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
out 1119 tok (+1072 ragionamento) latenza 12.3 s
GLM-5.1 superato · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
out 1091 tok (+1028 ragionamento) latenza 15.2 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
DeepSeek V4 Flash (0731) non superato · 141 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]
out 254 tok (+80 ragionamento) latenza 4.4 s
GLM-5.1 superato · 120 words, 0 banned, 1 question
We are excited to introduce Prompt Cache for our API Gateway. This new feature stores responses for identical prompts, routing subsequent requests directly to the cache instead of calling the underlying AI provider. Are you tired of paying multiple times for the exact same query? Prompt Cache solves this by recognizing duplicate inputs across all supported providers, drastically reducing latency and operational costs. When a user submits a request that matches a previously cached prompt, the gateway returns the stored answer instantly. You can configure cache expiration and scope rules via your dashboard to maintain data freshness. Stop wasting budget on redundant computational work. Upgrade to the latest gateway tier today to start saving time and money on every call.
out 3935 tok (+3802 ragionamento) latenza 41.1 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga
In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash-0731",
# model="glm-5.1", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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: "deepseek-v4-flash-0731",
// model: "glm-5.1", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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": "deepseek-v4-flash-0731",
# "model": "glm-5.1", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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: "deepseek-v4-flash-0731",
// Model: "glm-5.1", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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("deepseek-v4-flash-0731")
// .model("glm-5.1") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è il più economico, DeepSeek V4 Flash (0731) o GLM-5.1?
DeepSeek V4 Flash (0731) costa meno alla voce Input / 1M token ($0.44 contro $1.4, 3.2× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.
Posso fare un A/B test di DeepSeek V4 Flash (0731) contro GLM-5.1 senza due integrazioni?
Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.
DeepSeek V4 Flash (0731) e GLM-5.1 supportano il prompt caching?
Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.