Gemini 3.7 Flash vs GLM-5
いつ、どちらを使うか
gemini-3.7-flash の方が幅広いモデルです。テキストに加えて画像・音声・動画を受け付け、1048576 トークンのコンテキスト対 200000、入力 $0.75 対 glm-5 の $1 で約 1.3 分の 1、キャッシュ読み取り $0.075 対 $0.2 で約 2.7 分の 1 です。glm-5 は出力で巻き返します。$3.2 対 $3.75 で約 1.2 分の 1、131072 トークンの最大出力は gemini-3.7-flash の 65536 の 2 倍で、推論をオフにできますが Gemini モデルは対応しません。マルチモーダルや長いプロンプトの作業には gemini-3.7-flash を、長い単一応答が必要なテキストのみの仕事には glm-5 を選んでください。
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| Gemini 3.7 Flash | GLM-5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $0.75 | $1 | 0.75× |
| 出力 / 1Mトークン | $3.75 | $3.2 | 1.2× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.075 | $0.2 | 0.37× |
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64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
| Gemini 3.7 Flash | GLM-5 | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | あり — ベンダーの調整パラメータは非公開 | 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 + 明示的 | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | 非公開 | 非公開 |
| 最小キャッシュプレフィックス | 4096 トークン | 非公開 |
仕様
| Gemini 3.7 Flash | GLM-5 | |
|---|---|---|
| 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 | 2026-08-13 | 2026-02-12 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 200K |
| 最大出力 | 66K | 131K |
| 思考パラメータ | - | thinking.type |
| 指定可能な値 | - | thinking.type
|
| デフォルト | - | enabled, and on GLM-5 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: Gemini 3.7 Flash · GLM-5
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
Gemini 3.7 Flash パス · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
出力 878 tok (+799 思考) レイテンシ 6.9 s
GLM-5 パス · 3 sentences
Enabling reasoning forces the model to perform multiple hidden steps to "think" through a problem, drastically increasing the volume of data processed per query compared to a standard response. Because our billing is directly tied to this processing volume, the additional computational work required for higher accuracy has proportionally doubled our consumption. Essentially, the spike reflects a trade-off where we are paying a higher variable cost to secure significantly better analytical outcomes.
出力 1393 tok (+1308 思考) レイテンシ 36.0 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。
Gemini 3.7 Flash パス · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```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 of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
出力 1050 tok (+827 思考) レイテンシ 6.4 s
GLM-5 パス · 8/8 cases
Here is the fixed code: ```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 bug stems from initializing `best` and `cur` to zero, which causes the function to count the number of *transitions* between adjacent elements rather than the total number of items in the run, resulting in a return value that is always one less than the actual length (reporting 0 for a single element and 1 for a pair). By initializing the counters to 1 and resetting `cur` to 1 when a streak breaks, the logic correctly counts the items themselves; adding an explicit check for an empty list ensures the function handles the zero-element edge case correctly.
出力 2907 tok (+2694 思考) レイテンシ 73.7 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。
Gemini 3.7 Flash パス · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
出力 918 tok (+858 思考) レイテンシ 6.2 s
GLM-5 パス · 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" } ```
出力 3620 tok (+3561 思考) レイテンシ 91.8 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。
Gemini 3.7 Flash パス · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
出力 2858 tok (+2718 思考) レイテンシ 14.1 s
GLM-5 パス · 119 words, 0 banned, 1 question
We are thrilled to introduce Global Prompt Caching, a powerful new capability within our API gateway designed to optimize your AI operations. By intelligently storing prompt responses across every supported provider, this feature drastically reduces latency and cuts operational costs. Instead of processing identical requests repeatedly, our system serves cached results instantly, ensuring consistent performance even during high-traffic periods. Why pay full price for repeated inference on the same inputs? This update gives developers fine-grained control over cache lifetimes and hit rates, allowing for predictable budgeting and faster application response times. You can activate this functionality directly in your dashboard settings today. Start maximizing your efficiency now and deliver a snappier experience to your end-users without unnecessary API expenditure.
出力 715 tok (+571 思考) レイテンシ 18.9 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="gemini-3.7-flash",
# model="glm-5", # 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: "gemini-3.7-flash",
// model: "glm-5", // 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": "gemini-3.7-flash",
# "model": "glm-5", # 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: "gemini-3.7-flash",
// Model: "glm-5", // 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("gemini-3.7-flash")
// .model("glm-5") // 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
Gemini 3.7 Flash と GLM-5 ではどちらが安いですか？
入力 / 1mトークン においては Gemini 3.7 Flash の方が安価です（$0.75 対 $1、1.3× 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 Gemini 3.7 Flash と GLM-5 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。
Gemini 3.7 Flash と GLM-5 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。