Claude Sonnet 5 vs GLM-5.1
いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価
テキストに加えて画像入力、1000000 トークンのコンテキスト、あるいは明示的な思考モードが必要な仕事なら claude-sonnet-5 を選んでください。キャッシュ読み取りも100万トークンあたり $0.2 対 $0.26 で安価です。200000 トークンに収まるテキスト専用の処理なら glm-5.1 で、入力 $1.4 と出力 $4.4 は Sonnet の $2 と $10 を下回り、出力トークンではおよそ 2.3 分の 1、最大出力もやや大きい 131072 トークンです。どちらも同じ100万トークン単位で課金され、コード・ツール・推論に対応し、思考を切れるため、判断はコンテキストとモダリティ対出力コストになります。
料金
| Claude Sonnet 5 | GLM-5.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $2 | $1.4 | 1.4× |
| 出力 / 1Mトークン | $10 | $4.4 | 2.3× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.2 | $0.26 | 0.77× |
| 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63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 Sonnet 5 | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 設定可能 |
| 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 Sonnet 5 | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| 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 | 2026-06-30 | 2026-04-07 |
| 知識のカットオフ | 2026-01 | — |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 200K |
| 最大出力 | 128K | 131K |
| 思考パラメータ |
| thinking.type |
| 指定可能な値 | thinking.type
effort
"enabled" returns 400 | thinking.type
|
| デフォルト | thinking on (adaptive) effort
| enabled, and the model automatically determines whether to think |
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 Sonnet 5 · GLM-5.1
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 Sonnet 5 パス · 3 sentences
Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.
出力 194 tok レイテンシ 4.3 s
GLM-5.1 パス · 3 sentences
Enabling reasoning requires the LLM to generate thousands of invisible "thinking" tokens to work through complex logic before producing the final answer. Because we are billed on total token volume, these intermediate steps are charged at the premium output rate, drastically increasing the variable cost per query. The invoice doubled simply because the model is now doing roughly twice the computational work per request, trading higher variable compute costs for significantly improved analytical accuracy.
出力 913 tok (+827 思考) レイテンシ 10.9 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 Sonnet 5 パス · 8/8 cases
## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]
出力 536 tok レイテンシ 7.1 s
GLM-5.1 パス · 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 function tracks the number of adjacent equal pairs rather than the actual run length. By initializing `cur` and `best` to 0 and incrementing `cur` only when a match occurs, a run of length L produces a count of L−1. This causes single‑element inputs to return 0 (since the loop never runs) and generally returns a value one less than the true run length, effectively omitting the final element of any run—including those that end at the last index. […]
出力 2642 tok (+2414 思考) レイテンシ 26.1 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 Sonnet 5 パス · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
出力 348 tok レイテンシ 5.3 s
GLM-5.1 パス · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null } ```
出力 1465 tok (+1410 思考) レイテンシ 16.1 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 Sonnet 5 パス · 123 words, 0 banned, 1 question
## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.
出力 259 tok レイテンシ 4.8 s
GLM-5.1 パス · 120 words, 0 banned, 1 question
We are thrilled to introduce prompt caching across providers in the API gateway. Why pay twice for the same prompt context? Now, when your application sends identical prompt prefixes to different LLM providers, our gateway automatically caches the input, reducing latency and cutting costs. This feature intelligently recognizes repeated prompt structures across OpenAI, Anthropic, and others, storing them efficiently at the network edge. Developers no longer need to manage separate caching logic for each individual provider. Instead, our unified system handles it directly, ensuring faster response times on all subsequent requests. Stop wasting valuable tokens on redundant processing workloads. Upgrade your integration today and experience immediate performance gains while keeping your infrastructure simple and your overall monthly billing incredibly low.
出力 7589 tok (+7447 思考) レイテンシ 188.9 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-sonnet-5",
# model="glm-5.1", # 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-sonnet-5",
// model: "glm-5.1", // 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-sonnet-5",
# "model": "glm-5.1", # 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-sonnet-5",
// Model: "glm-5.1", // 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-sonnet-5")
// .model("glm-5.1") // 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 Sonnet 5 と GLM-5.1 ではどちらが安いですか？
入力 / 1mトークン においては GLM-5.1 の方が安価です（$1.4 対 $2、1.4× 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 Sonnet 5 と GLM-5.1 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 Sonnet 5 と GLM-5.1 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。