GLM-5.2 vs MiniMax M3
MiniMax M3 è uscito dal nostro catalogo. Le cifre qui sotto sono le ultime tariffe pubblicate; non è più richiamabile, mentre l'altro modello di questo confronto lo è.
Quale scegliere e quando
Entrambi sono modelli con output testuale di giugno 2026 con un contesto da 1,000,000 token, gli stessi flag di chat, codice, ragionamento, strumenti e contesto lungo, e l'opzione di disattivare il pensiero, quindi la differenza è prezzo, lunghezza dell'output e input. minimax-m3 è il default più economico e flessibile: circa 4.7x in meno in input, circa 3.7x in meno in output, 4x l'output massimo con 524288 token, e accetta immagini e video insieme al testo. Scegli glm-5.2 quando vuoi specificamente il modello solo testo di Z.ai a $1.4 in input e $4.4 in output e le tue risposte stanno nel suo limite di 131072 token.
Benchmark
MiniMax M3: 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
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $1.4 | $0.3 | 4.7× |
| Output / 1M token | $4.4 | $1.2 | 3.7× |
| Lettura cache / 1M token | $0.26 | $0.06 | 4.3× |
| 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
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | configurabile | configurabile |
| Output strutturato | sì | - |
| Prompt caching | implicito (automatico) | implicito (automatico) |
| Durata della cache | non pubblicato | non pubblicato |
| Prefisso minimo in cache | non pubblicato | 512 token |
Specifiche
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo | testo immagine video |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-06-16 | 2026-06-01 |
| Finestra di contesto | 1M | 1M |
| Output massimo | 131K | 524K |
| Parametro di ragionamento |
|
|
| Valori accettati | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_split
|
| Valore di default | 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 |
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: GLM-5.2 · MiniMax M3
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="glm-5.2",
# model="minimax-m3", # 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: "glm-5.2",
// model: "minimax-m3", // 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": "glm-5.2",
# "model": "minimax-m3", # 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: "glm-5.2",
// Model: "minimax-m3", // 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("glm-5.2")
// .model("minimax-m3") // 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, GLM-5.2 o MiniMax M3?
MiniMax M3 costa meno alla voce Input / 1M token ($0.3 contro $1.4, 4.7× 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 GLM-5.2 contro MiniMax M3 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.
GLM-5.2 e MiniMax M3 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.