Claude Opus 5 vs GLM-5.3
いつ、どちらを使うか
両モデルとも1,000,000トークンのコンテキストウィンドウと同等の生成上限（claude-opus-5は128000トークン、glm-5.3は131072トークン）を持つため、実質的な違いはモダリティと価格であり、claude-opus-5はテキストに加えて画像の入力も受け入れ、thinkingをオフにすることが可能で、100万トークンあたりの価格は入力$5、出力$25です。glm-5.3はテキスト専用で推論が常にオンになっており、価格は入力$1.4、出力$4.4で、入力で約3.6x、出力で約5.7x安価です。画像を含む作業やthinkingを無効にする必要がある場合はclaude-opus-5を選択し、大量のテキストやロングコンテキストのジョブにはglm-5.3を選択してください。
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| Claude Opus 5 | GLM-5.3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $5 | $1.4 | 3.6× |
| 出力 / 1Mトークン | $25 | $4.4 | 5.7× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.5 | $0.26 | 1.9× |
| キャッシュ書き込み | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - | - |
ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。
位置付け — この課金単位におけるすべての67個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)
機能
| Claude Opus 5 | GLM-5.3 | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 常時オン |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシング | 明示的 (プレフィックスを自分で指定) | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | 5m default, 1h option | 非公開 |
| 最小キャッシュプレフィックス | 1024 トークン | 非公開 |
仕様
| Claude Opus 5 | GLM-5.3 | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-07-24 | - |
| 知識のカットオフ | 2026-05 | - |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 128K | 131K |
| 思考パラメータ |
| reasoning_effort |
| 指定可能な値 | thinking.type
effort
| reasoning_effort
|
| デフォルト | thinking on effort
| max |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Claude Opus 5 · GLM-5.3
1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定
Claude Opus 5 パス · 3 sentences
When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.
出力 529 tok レイテンシ 9.0 s
GLM-5.3 パス · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating an extensive internal chain-of-thought—thousands of hidden "thinking" tokens the user never sees—before writing any part of the actual answer. Those invisible tokens are billed at output rates, which run several times the price of input tokens, so the billed volume per query jumped even though query volume and per-token pricing stayed the same. The good news is this is a controllable lever, not a rate increase: capping reasoning effort and routing only complex queries to reasoning mode should bring a large share of the added cost back down.
出力 681 tok (+562 思考) レイテンシ 18.4 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
Claude Opus 5 パス · 8/8 cases
## Fixed version ```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 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]
出力 1094 tok レイテンシ 16.1 s
GLM-5.3 パス · 8/8 cases
**Fixed:** ```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 bug:** The function suffers from a unit error — it counts adjacent equal *pairs* rather than *items* in a run. `cur` is seeded at 0, gains 1 per match, and resets to 0 on a mismatch, so a run of k equal elements can only ever drive `cur` to k−1 (a run of k items contains exactly k−1 neighboring pairs), and `best`, also starting at 0, inherits that shortfall. That's why a single-element input — a run of length 1 containing zero pairs — returns 0 instead of 1, and why a run reaching the last index comes back one short (e.g. […]
出力 9934 tok (+9438 思考) レイテンシ 150.7 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Claude Opus 5 パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.
出力 539 tok レイテンシ 7.6 s
GLM-5.3 パス · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on interpretation: - **revenue_usd_m**: 412 is the stated topline, though it's on a constant-currency basis. - **growth_pct**: "eleven and change" is extracted as 11 (an approximation, slightly above 11). - **guidance**: null, since formal guidance was explicitly withheld pending the Q4 close.
出力 2173 tok (+2045 思考) レイテンシ 35.8 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
Claude Opus 5 パス · 123 words, 0 banned, 1 question
**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.
出力 1593 tok レイテンシ 19.1 s
GLM-5.3 パス · 129 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Universal Prompt Caching** We're thrilled to announce prompt caching that works across every major LLM provider. Identical prompts are now cached once at the gateway level, regardless of which model or vendor serves the request downstream. That means up to 90% savings on token costs and dramatically faster responses for repeated queries. How does it work? Our gateway computes a deterministic hash of each incoming prompt, checks the shared cache layer, and returns instant responses when matches exist. New or modified prompts route normally to your configured provider. Deploy with a single configuration flag; no code changes required. Cache invalidation, TTL controls, and detailed analytics are included. Stop paying twice for the same question. Enable Universal Prompt Caching today. --- *Exactly 120 words; one question; no forbidden terms.*
出力 5418 tok (+5255 思考) レイテンシ 52.4 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
1行で切り替え
以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-5",
# model="glm-5.3", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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: "claude-opus-5",
// model: "glm-5.3", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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": "claude-opus-5",
# "model": "glm-5.3", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
"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: "claude-opus-5",
// Model: "glm-5.3", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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("claude-opus-5")
// .model("glm-5.3") // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Claude Opus 5 と GLM-5.3 ではどちらが安いですか？
入力 / 1mトークン においては GLM-5.3 の方が安価です（$1.4 対 $5、3.6× の差）。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。
2つの統合を行わずに Claude Opus 5 と GLM-5.3 のA/Bテストを実施できますか？
はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。
Claude Opus 5 と GLM-5.3 はプロンプトキャッシングをサポートしていますか？
はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。