DeepSeek V4 Pro (0813) vs GLM-5.3-Flash
どんなときに、どちらを選ぶか
どちらも1000000トークンのコンテキストウィンドウを共有しているため、違いはモダリティとコストにあります。deepseek-v4-pro-0813はreasoning、code、およびtoolsを備えたテキスト入力/テキスト出力で、最大393216の出力トークンに達する一方、glm-5.3-flashはテキストとともに画像や動画を受け入れ、visionおよびlong-contextフラグを追加しますが、出力は163840に制限されます。マルチモーダル入力や大量処理には、入力$0.15、出力$0.5（$1.32および$3.96に対しておよそ8.8xおよび7.9x安価）のglm-5.3-flashを選択してください。非常に長い単一の生成や、thinkingをオプションにする必要がある場合は、deepseek-v4-pro-0813を選択してください。
ベンチマーク
両モデルとも測定されている項目は 5 件です。
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.3-Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $1.32 | $0.15 | 8.8× |
| 出力 / 100 万トークン | $3.96 | $0.5 | 7.9× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.132 | $0.03 | 4.4× |
| キャッシュ書き込み | 追加料金なし | - | - |
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 79 件、対数スケール）
対応機能
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.3-Flash | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 常時オン | 常時オン |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシュ | 自動（暗黙的） | 自動（暗黙的） |
| キャッシュ保持時間 | no fixed TTL (evicted when unused) | 公表なし |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 公表なし | 公表なし |
仕様
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GLM-5.3-Flash | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト | テキスト 画像 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-08-13 | 2026-08-26 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 393K | 164K |
| 思考パラメータ | reasoning_effort | reasoning_effort |
| 指定可能な値 | reasoning_effort
| reasoning_effort
|
| デフォルト | - | max |
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： DeepSeek V4 Pro (0813) · GLM-5.3-Flash
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）
DeepSeek V4 Pro (0813) 合格 · 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-5.3-Flash 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning means the model now generates thousands of invisible "thinking" tokens before each visible answer, and we're billed for those hidden tokens at full output rates—our most expensive tier. Since output tokens cost 3–5x more than input tokens, that hidden thinking volume compounds across every request, which is why the bill doubled rather than edged up. If the spend concerns you, the fix is straightforward: route only complex queries to reasoning models and keep simple tasks on standard ones, which can reclaim a meaningful share of that cost without losing accuracy where it matters.
出力 742 tok (+626 思考) レイテンシ 23.2 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) 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 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-5.3-Flash 合格 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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:** `cur` is supposed to hold the length of the current run, but it's seeded with `0` and reset to `0` on a mismatch instead of `1` — and since the loop starts at index 1, the first element of every run never passes through the `==` branch and so never gets counted at all. That means `cur` actually holds *run length minus 1* for every run, so every run is underreported by one: a single-element input never enters the loop and returns 0 instead of 1, and a run of length n returns n − 1 (e.g., `[3, 3, 3]` returns 2). […]
出力 2462 tok (+2138 思考) レイテンシ 29.1 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) 合格 · 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-5.3-Flash 合格 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: revenue of 412 is on a constant-currency basis as stated; growth of "eleven and change" is approximated as 11 since no precise figure is given.
出力 717 tok (+616 思考) レイテンシ 9.1 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) 合格 · 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-5.3-Flash 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, the newest feature in our API gateway. Today, teams send identical prompts to multiple LLM providers and pay full price each time. Why duplicate that work and cost? With Cross-Provider Prompt Cache, your gateway stores prompt-response pairs and serves repeated requests from cache, regardless of which provider handles the call. The result: lower latency, reduced spend, and consistent outputs across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Configure cache policies per route, set TTLs, and invalidate entries instantly through the dashboard or API. Built-in analytics show hit rates and savings in real time. Enable the cache with a single flag, no code changes required. Available today on all paid plans. Contact sales for enterprise volume pricing details.
出力 2095 tok (+1937 思考) レイテンシ 20.2 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="deepseek-v4-pro-0813",
# model="glm-5.3-flash", # 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: "deepseek-v4-pro-0813",
// model: "glm-5.3-flash", // 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": "deepseek-v4-pro-0813",
# "model": "glm-5.3-flash", # 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: "deepseek-v4-pro-0813",
// Model: "glm-5.3-flash", // 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("deepseek-v4-pro-0813")
// .model("glm-5.3-flash") // 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
DeepSeek V4 Pro (0813) と GLM-5.3-Flash ではどちらが安いですか？
入力 / 100 万トークンは GLM-5.3-Flash のほうが安くなります（$0.15 対 $1.32、8.8 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) と GLM-5.3-Flash 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) と GLM-5.3-Flash 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。