GLM-5.2 vs Qwen3.7 Plus
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
どちらも 1000000 トークンのコンテキストウィンドウ、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を共有し、思考を切れるため、実際の違いは価格、出力長、入力の種類です。qwen3.7-plus は入力 $0.4、出力 $1.6 で、glm-5.2 の $0.77 と $2.42 に対して入力 1.9 分の 1、出力 1.5 分の 1、さらに画像と動画の入力も受け付けるため、安価な大量処理やマルチモーダル作業の既定になります。単発の応答が 65536 トークンを超える必要があるなら glm-5.2 を選んでください。最大 131072 まで許容します。
料金
| GLM-5.2 | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $0.77 | $0.4 | 1.9× |
| 出力 / 1Mトークン | $2.42 | $1.6 | 1.5× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.143 | $0.08 | 1.8× |
| キャッシュ書き込み | — | 1.25x | — |
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 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 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ング | 暗黙的 (自動) | 暗黙的 + 明示的 |
| キャッシュ有効期間 | 非公開 | explicit: 5m, reset on hit |
| 最小キャッシュプレフィックス | 非公開 | 1024 トークン |
仕様
| GLM-5.2 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| 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 | 66K |
| 思考パラメータ |
|
|
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| 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 | on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off |
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 · Qwen3.7 Plus
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
Qwen3.7 Plus パス · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.
出力 1428 tok (+1345 思考) レイテンシ 25.2 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
Qwen3.7 Plus パス · 8/8 cases
## 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]
出力 2317 tok (+2005 思考) レイテンシ 40.5 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
Qwen3.7 Plus パス · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 1807 tok (+1750 思考) レイテンシ 31.6 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
Qwen3.7 Plus パス · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.
出力 4453 tok (+4312 思考) レイテンシ 76.8 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="qwen3.7-plus", # 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: "qwen3.7-plus", // 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": "qwen3.7-plus", # 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: "qwen3.7-plus", // 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("qwen3.7-plus") // 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 Qwen3.7 Plus ではどちらが安いですか？
入力 / 1mトークン においては Qwen3.7 Plus の方が安価です（$0.4 対 $0.77、1.9× 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 Qwen3.7 Plus 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 Qwen3.7 Plus 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。