DeepSeek V4 Pro (0813) vs GLM-5.2
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
両者とも1,000,000トークンのコンテキストと、チャット、コード、推論、ツールを備えたテキスト入力・テキスト出力のプロファイルを共有しているため、実際の違いは出力長と価格にあります。deepseek-v4-pro-0813は入力で約1.7x($1.32対$0.77)、出力で約1.6x($3.96対$2.42)高価ですが、131072に対して393216の出力トークンを許可します。単一の応答が非常に長くなる必要がある場合、またはキャッシュの頻繁な再利用により、$0.143よりも$0.132のキャッシュ読み取りレートが有利になる場合は、deepseek-v4-pro-0813を選択してください。より安価な大量の処理を行う場合、またはリクエストごとにthinkingを無効にしたい場合は、glm-5.2を選択してください。
料金
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $1.32 | $0.77 | 1.7× |
| 出力 / 1Mトークン | $3.96 | $2.42 | 1.6× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.132 | $0.143 | 0.92× |
| キャッシュ書き込み | 別途料金なし | — | — |
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
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 常時オン | 設定可能 |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシング | 暗黙的 (自動) | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | no fixed TTL (evicted when unused) | 非公開 |
| 最小キャッシュプレフィックス | 非公開 | 非公開 |
仕様
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト | テキスト |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-08-13 | 2026-06-16 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 393K | 131K |
| 思考パラメータ | reasoning_effort |
|
| 指定可能な値 | reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| デフォルト | — | enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it |
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: DeepSeek V4 Pro (0813) · GLM-5.2
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
DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.
出力 308 tok (+226 思考) レイテンシ 5.1 s
GLM-5.2 パス · 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.
出力 1223 tok (+1138 思考) レイテンシ 17.1 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.
出力 1315 tok (+1130 思考) レイテンシ 16.9 s
GLM-5.2 失敗 · 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 […]
出力 4097 tok (+4036 思考) レイテンシ 58.4 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 5/5 fields, guidance null
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}
出力 2155 tok (+2121 思考) レイテンシ 26.0 s
GLM-5.2 パス · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```
出力 1947 tok (+1893 思考) レイテンシ 30.9 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 121 words, 0 banned, 1 question
Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.
出力 2845 tok (+2694 思考) レイテンシ 25.5 s
GLM-5.2 パス · 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.
出力 11125 tok (+10984 思考) レイテンシ 114.8 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="deepseek-v4-pro-0813",
# model="glm-5.2", # 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: "deepseek-v4-pro-0813",
// model: "glm-5.2", // 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": "deepseek-v4-pro-0813",
# "model": "glm-5.2", # 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: "deepseek-v4-pro-0813",
// Model: "glm-5.2", // 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("deepseek-v4-pro-0813")
// .model("glm-5.2") // 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
DeepSeek V4 Pro (0813) と GLM-5.2 ではどちらが安いですか?
入力 / 1mトークン においては GLM-5.2 の方が安価です($0.77 対 $1.32、1.7× 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 DeepSeek V4 Pro (0813) と GLM-5.2 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) と GLM-5.2 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。