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Gemini 3.6 Flash vs GLM-5.2

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

入力がプレーンテキストでないなら gemini-3.6-flash を選んでください。テキストに加えて画像・動画・音声を受け付け(音声入力は 100 万音声トークンあたり $5)、1048576 トークンのコンテキストを持ち、$0.15 のキャッシュ読み取りは glm-5.2 の $0.26 を下回ります。長い応答が必要なテキストのみの作業には glm-5.2 を。入力は $1.4 対 $1.5 でほぼ同等ですが、出力は $4.4 対 $7.5 で約 1.7 分の 1、最大出力は 131072 トークン対 65536 で、思考を無効化できます。gemini-3.6-flash は常に思考します。

ベンチマーク

平均超え上回るモデルなしGemini 3.6 Flash6 / 181 / 18GLM-5.225 / 801 / 80
Gemini 3.6 Flash GLM-5.2 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
DeepSWE 1.1
48.6%
46.2%
BioMysteryBench hard
41.2%
N/A
OSWorld 2.0
33.8%
N/A
Cybergym
N/A
77.2%
Finance Agent v2
N/A
49.7%
Harvey Lab-AA
85.1%
91%
GPQA Diamond
N/A
91.2%
Agents' Last Exam
N/A
23.8%
LVBench
84.2%
N/A

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

Gemini 3.6 Flash GLM-5.2 Δ
入力 / 100 万トークン $1.5 $1.4 1.1×
出力 / 100 万トークン $7.5 $4.4 1.7×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.15 $0.26 0.58×

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)

Gemini 3.6 Flash · $1.5 GLM-5.2 · $1.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

Gemini 3.6 Flash GLM-5.2
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 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ュ 自動 + 明示 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 公表なし 公表なし
キャッシュ対象の最小プレフィックス 4096 トークン 公表なし

仕様

Gemini 3.6 Flash GLM-5.2
入力モダリティ テキスト 画像 音声 動画 テキスト
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-07-21 2026-06-16
知識カットオフ 2026-03 -
コンテキストウィンドウ 1M 1M
最大出力 66K 131K
思考パラメータ thinkingLevel
  • thinking.type
  • reasoning_effort
指定可能な値
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • none
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
デフォルト medium 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: Gemini 3.6 Flash · GLM-5.2

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)

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Gemini 3.6 Flash 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.

出力 893 tok (+816 思考) レイテンシ 4.7 s

GLM-5.2 合格 · 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。

プロンプト This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. チェック 修正がテストを通る

Gemini 3.6 Flash 合格 · 8/8 cases

Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]

出力 2034 tok (+1768 思考) レイテンシ 10.0 s

GLM-5.2 不合格 · 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。

プロンプト Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. チェック 有効な JSON、スキーマに完全一致

Gemini 3.6 Flash 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```

出力 2843 tok (+2783 思考) レイテンシ 13.1 s

GLM-5.2 合格 · 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。

プロンプト Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. チェック 120 語、禁止語 0

Gemini 3.6 Flash 不合格 · 60 words, 0 banned, 0 questions

72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]

出力 4092 tok (+3929 思考) レイテンシ 16.3 s

GLM-5.2 合格 · 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、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="gemini-3.6-flash",
    # model="glm-5.2",  # 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"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

Gemini 3.6 Flash と GLM-5.2 ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは GLM-5.2 のほうが安くなります($1.4 対 $1.5、1.1 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。

Gemini 3.6 Flash と GLM-5.2 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。

Gemini 3.6 Flash と GLM-5.2 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。

関連する比較

当社の実測レポートより