GLM-5.2 vs Qwen3.8 Max
どんなときに、どちらを選ぶか
両者とも最大出力 131072 トークンのテキスト出力・長コンテキスト推論モデルで、実際の違いはモダリティと価格です。glm-5.2 はテキストのみで入力 $1.4、出力 $4.4、qwen3.8-max は画像も受け付けて入力 $2、出力 $6 で、両項目とも約 1.4 倍高く、キャッシュ読み取りは $0.25 対 $0.26 でほぼ同等です。パイプラインにスクリーンショット・図表・スキャンページを流すなら qwen3.8-max を、テキストのみのチャット・コード・ツール作業なら glm-5.2 を選んでください。トークン単価が安く、ウィンドウは 1000000 トークンとやや大きく、思考を無効化できます。
ベンチマーク
両モデルとも測定されている項目は 19 件です。
ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| GLM-5.2 | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $1.4 | $2 | 0.7× |
| 出力 / 100 万トークン | $4.4 | $6 | 0.73× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.26 | $0.25 | 1× |
| キャッシュ書き込み | - | 1.25x | - |
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)
対応機能
| GLM-5.2 | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない) |
| 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 + 明示 |
| キャッシュ保持時間 | 公表なし | explicit: 5m, reset on hit |
| 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 | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 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 | 2026-08-03 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 984K |
| 最大出力 | 131K | 131K |
| 思考パラメータ |
| - |
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| - |
| 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 | - |
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 · Qwen3.8 Max
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)
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
Qwen3.8 Max 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.
出力 378 tok (+305 思考) レイテンシ 8.6 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。
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
Qwen3.8 Max 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.
出力 1616 tok (+1411 思考) レイテンシ 34.7 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。
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
Qwen3.8 Max 合格 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 1199 tok (+1141 思考) レイテンシ 24.4 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。
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
Qwen3.8 Max 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.
出力 2744 tok (+2591 思考) レイテンシ 46.3 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="qwen3.8-max", # 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)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: "qwen3.8-max", // 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",
});
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": "qwen3.8-max", # 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": "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: "qwen3.8-max", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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("qwen3.8-max") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
GLM-5.2 と Qwen3.8 Max 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 $2、1.4 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 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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。