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DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi sono modelli di ragionamento da testo a testo con strumenti, codice e un contesto da 1000000 token, e in entrambi il pensiero si può disattivare, quindi la differenza sta nel volume di output e nel listino. deepseek-v4-pro è il lato più economico, anche se di stretta misura sui token nuovi: $1.32 contro $1.4 in ingresso e $3.96 contro $4.4 in uscita, con il divario che si allarga a circa 2x sulle letture di cache, $0.132 contro $0.26. Genera anche molto di più per chiamata: 393216 token di output massimo contro i 131072 di GLM-5.2. Scegli glm-5.2, la versione più recente con flag di contesto lungo, se questo conta per te più di un vantaggio di prezzo ristretto.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4 Pro5 / 100 / 10GLM-5.225 / 801 / 80
DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
SWE-Bench Pro
59%
62.1%
Cybergym
N/A
77.2%
Finance Agent v2
N/A
49.7%
Harvey Lab-AA
N/A
91%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
40.5%
Agents' Last Exam
N/A
23.8%

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 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)

DeepSeek V4 Pro · $1.32 GLM-5.2 · $1.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Funzionalità

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
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-5.2
Modalità di input testo testo
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-04-24 2026-06-16
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 393K 131K
Parametro di ragionamento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valori accettati
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
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)
Valore di default

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it

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-5.2

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

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-5.2 superato · 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.

out 1223 tok (+1138 ragionamento) latenza 17.1 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.

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. VERIFICA la correzione supera i test

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-5.2 non superato · 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 […]

out 4097 tok (+4036 ragionamento) latenza 58.4 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

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-5.2 superato · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

out 1947 tok (+1893 ragionamento) latenza 30.9 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.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

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-5.2 superato · 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.

out 11125 tok (+10984 ragionamento) latenza 114.8 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-5.2",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, DeepSeek V4 Pro o GLM-5.2?

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-5.2 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-5.2 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.

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