DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.1
Quale scegliere e quando
Scegli deepseek-v4-pro per massimizzare scalabilità e budget, poiché offre una finestra di contesto di 1000000, un limite di output di 393216 e tariffe più basse, pari a $1.32 per l'input e $3.96 per l'output per milione di token. Considera glm-5.1 se il tuo carico di lavoro richiede il suo flag esplicito di capacità long-context, sebbene la sua finestra di contesto effettiva sia inferiore, pari a 200000, e abbia un costo maggiore, pari a $1.4 per l'input e $4.4 per l'output. Entrambi i modelli di aprile 2026 elaborano testo, supportano il codice e l'uso di strumenti e consentono di disabilitare il pensiero.
Benchmark
GLM-5.1: il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| DeepSeek V4 Pro | GLM-5.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $1.32 | $1.4 | 0.94× |
| Output / 1M token | $3.96 | $4.4 | 0.9× |
| Lettura cache / 1M token | $0.132 | $0.26 | 0.51× |
| 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 Pro | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | configurabile | 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 Pro | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo | testo |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-04-24 | 2026-04-07 |
| Finestra di contesto | 1M | 200K |
| Output massimo | 393K | 131K |
| Parametro di ragionamento |
| thinking.type |
| Valori accettati | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
|
| Valore di default | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | 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 Pro · GLM-5.1
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
DeepSeek V4 Pro superato · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
out 641 tok (+545 ragionamento) latenza 11.5 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 Pro 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 bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
out 2418 tok (+2131 ragionamento) latenza 35.6 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 Pro superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
out 1204 tok (+1153 ragionamento) latenza 19.9 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 Pro nessuna risposta da valutare · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
Il modello non ha restituito alcun testo di risposta: l'intero budget di token è andato nel ragionamento nascosto.
out 8193 tok (+8192 ragionamento) latenza 106.2 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-pro",
# 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-pro",
// 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-pro",
# "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-pro",
// 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-pro")
// .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 Pro o GLM-5.1?
DeepSeek V4 Pro costa meno alla voce Input / 1M token ($1.32 contro $1.4, 1.1× 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 Pro 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 Pro 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.