Claude Sonnet 5 vs GLM-5.1
どんなときに、どちらを選ぶか
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。
ベンチマーク
GLM-5.1：ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| Claude Sonnet 5 | GLM-5.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $2 | $1.4 | 1.4× |
| 出力 / 100 万トークン | $10 | $4.4 | 2.3× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.2 | $0.26 | 0.77× |
| キャッシュ書き込み | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - | - |
ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。
両モデルの位置：100 万トークンあたりの入力料金（この課金単位のチャットモデル全 76 件、対数スケール）
対応機能
| Claude Sonnet 5 | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 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ュ | 明示（プレフィックスを自分で指定） | 自動（暗黙的） |
| キャッシュ保持時間 | 5m default, 1h option | 公表なし |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 1024 トークン | 公表なし |
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しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧： Claude Sonnet 5 · GLM-5.1
1 つのプロンプトを両モデルで実行（ゲートウェイ経由で測定）
Claude Sonnet 5 合格 · 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 合格 · 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.
出力 98 tok レイテンシ 7.8 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
Claude Sonnet 5 合格 · 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 合格 · 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.
出力 3823 tok (+3585 思考) レイテンシ 49.7 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Claude Sonnet 5 合格 · 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 合格 · 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" } ```
出力 1091 tok (+1028 思考) レイテンシ 15.2 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
Claude Sonnet 5 合格 · 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 合格 · 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.
出力 3935 tok (+3802 思考) レイテンシ 41.1 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
1 行の変更で切り替え
以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、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", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
"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", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
Claude Sonnet 5 と GLM-5.1 ではどちらが安いですか？
入力 / 100 万トークンは GLM-5.1 のほうが安くなります（$1.4 対 $2、1.4 倍の差）。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。
Claude Sonnet 5 と GLM-5.1 の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか？
はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、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ュに対応していますか？
はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。