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GLM-5.2 vs MiniMax M3

MiniMax M3 は当社のカタログでの提供を終了しました。以下の数値は最後に公開された料金です。このモデルは呼び出せなくなっていますが、比較対象のもう一方のモデルは引き続き利用できます。

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

両者とも 2026 年 6 月のテキスト出力モデルで、1,000,000 トークンのコンテキスト、同じチャット・コード・推論・ツール・長コンテキストのフラグ、思考無効化のオプションを持つため、違いは価格・出力長・入力です。minimax-m3 はより安く柔軟なデフォルトで、入力で約 4.7 分の 1、出力で約 3.7 分の 1、最大出力は 524288 トークンで 4 倍、テキストに加えて画像と動画も受け付けます。Z.ai のテキストのみのモデルを明確に使いたく(入力 $1.4、出力 $4.4)、応答が 131072 トークンの上限に収まるなら glm-5.2 を選んでください。

ベンチマーク

MiniMax M3:ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。

平均超え上回るモデルなしGLM-5.225 / 801 / 80
GLM-5.2 MiniMax M3 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%
N/A
Cybergym
77.2%
N/A
Finance Agent v2
49.7%
N/A
Harvey Lab-AA
91%
N/A
GPQA Diamond
91.2%
N/A
Agents' Last Exam
23.8%
N/A

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

料金

GLM-5.2 MiniMax M3 Δ
入力 / 100 万トークン $1.4 $0.3 4.7×
出力 / 100 万トークン $4.4 $1.2 3.7×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.26 $0.06 4.3×
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 MiniMax M3 · $0.3
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

GLM-5.2 MiniMax M3
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 -
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 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 512 トークン

仕様

GLM-5.2 MiniMax M3
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 2026-06-01
コンテキストウィンドウ 1M 1M
最大出力 131K 524K
思考パラメータ
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_split
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)
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
reasoning_split
  • boolean
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 adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps

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 · MiniMax M3

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="minimax-m3",  # 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 MiniMax M3 ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは MiniMax M3 のほうが安くなります($0.3 対 $1.4、4.7 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 MiniMax M3 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 MiniMax M3 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