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GLM-5.2 vs GPT-5.6 Sol

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

両モデルとも約 100 万トークンのコンテキストウィンドウ(glm-5.2 が 1,000,000、gpt-5.6-sol が 1,050,000)と任意の思考を持つテキスト出力の推論モデルで、実際の違いは価格と入力モダリティです。大量のテキストのみの長コンテキスト作業には glm-5.2 を。入力 $1.4、出力 $4.4 で、gpt-5.6-sol の $5 と $30 に対して入力で約 3.6 分の 1、出力で約 6.8 分の 1、最大出力も 131072 とやや高めです。画像入力が必要なら gpt-5.6-sol を選んでください。glm-5.2 は画像を受け付けません。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしGLM-5.2225 / 801 / 80GPT-5.6 Sol4095 / 12128 / 121

両モデルとも測定されている項目は 42 件です。

GLM-5.2 GPT-5.6 Sol 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
SWE-Bench Pro
62.1%
64.6%
BioMysteryBench hard
N/A
44.7%
OSWorld-Verified
N/A
83%
Cybergym
77.2%
84.5%
HealthBench Professional
N/A
60.5%
Finance Agent v2
49.7%
53.8%
Harvey Lab-AA
91%
87.2%
GPQA Diamond
91.2%
94.6%
Agents' Last Exam
23.8%
53.6%
LVBench
N/A
82.1%

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

料金

GLM-5.2 GPT-5.6 Sol Δ
入力 / 100 万トークン $1.4 $5 0.28×
出力 / 100 万トークン $4.4 $30 0.15×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.26 $0.5 0.52×
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 76 件、対数スケール)

GLM-5.2 · $1.4 GPT-5.6 Sol · $5
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

GLM-5.2 GPT-5.6 Sol
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 自動(暗黙的) 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 公表なし 5-10m, up to 1h
キャッシュ対象の最小プレフィックス 公表なし 1024 トークン

仕様

GLM-5.2 GPT-5.6 Sol
入力モダリティ テキスト テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-06-16 2026-07-09
知識カットオフ - 2026-02
コンテキストウィンドウ 1M 1.1M
最大出力 131K 128K
思考パラメータ
  • thinking.type
  • reasoning_effort
reasoning.effort
指定可能な値
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)
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
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 medium

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: GLM-5.2 · GPT-5.6 Sol

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

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

GPT-5.6 Sol 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.

出力 111 tok (+34 思考) レイテンシ 2.3 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

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

GPT-5.6 Sol 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.

出力 316 tok (+135 思考) レイテンシ 5.2 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

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

GPT-5.6 Sol 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}

出力 194 tok (+147 思考) レイテンシ 3.2 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。

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

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

GPT-5.6 Sol 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]

出力 733 tok (+564 思考) レイテンシ 7.7 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="glm-5.2",
    # model="gpt-5.6-sol",  # 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)

API キーを取得 →

よくある質問

GLM-5.2 と GPT-5.6 Sol 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 $5、3.6 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。

GLM-5.2 と GPT-5.6 Sol 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。

GLM-5.2 と GPT-5.6 Sol 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