GLM-5.2 vs Kimi K2.7 Code
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
仕事がテキストのみで大きいなら glm-5.2 を選んでください。1000000 トークンのコンテキストを受け付け、1 回で最大 131072 トークンを出力でき、素の回答が欲しいときは思考を切れます。しかもどの行でも安い側です — 入力 $0.77 対 $0.95(約 1.2 分の 1)、出力 $2.42 対 $4(約 1.7 分の 1)、キャッシュ読み取り $0.143 対 $0.19。画像や動画の入力が要るなら kimi-k2.7-code を — glm-5.2 は受け付けません。引き換えは 256000 トークンの窓、32768 トークンの出力上限、オフにできない推論です。
料金
| GLM-5.2 | Kimi K2.7 Code | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $0.77 | $0.95 | 0.81× |
| 出力 / 1Mトークン | $2.42 | $4 | 0.6× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.143 | $0.19 | 0.75× |
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
| GLM-5.2 | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 常時オン |
| 構造化出力 | 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 | 非公開 | 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
| GLM-5.2 | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| 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 | 2026-06-16 | 2026-06 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 256K |
| 最大出力 | 131K | 33K |
| 思考パラメータ |
|
|
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| type
keep
|
| 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 | thinking on with Preserved Thinking on |
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: GLM-5.2 · Kimi K2.7 Code
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
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
Kimi K2.7 Code パス · 3 sentences
Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.
出力 259 tok (+174 思考) レイテンシ 5.4 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。
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
Kimi K2.7 Code 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.
出力 410 tok (+222 思考) レイテンシ 9.4 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。
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
Kimi K2.7 Code 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 721 tok (+663 思考) レイテンシ 13.2 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。
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
Kimi K2.7 Code パス · 120 words, 0 banned, 1 question
We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.
出力 2375 tok (+2235 思考) レイテンシ 38.6 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="glm-5.2",
# model="kimi-k2.7-code", # 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: "glm-5.2",
// model: "kimi-k2.7-code", // 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": "glm-5.2",
# "model": "kimi-k2.7-code", # 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: "glm-5.2",
// Model: "kimi-k2.7-code", // 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("glm-5.2")
// .model("kimi-k2.7-code") // 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
GLM-5.2 と Kimi K2.7 Code 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 $0.95、1.2× 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 GLM-5.2 と Kimi K2.7 Code 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。
GLM-5.2 と Kimi K2.7 Code 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。