GLM-5.3 vs Qwen3.7 Plus
どんなときに、どちらを選ぶか
どちらも1000000トークンのコンテキストと、同じチャット、コード、推論、ツール、ロングコンテキストのフラグを共有しているため、違いは価格、出力長、入力になります：qwen3.7-plusは入力$0.4、出力$1.6であり、glm-5.3の$1.4および$4.4に対して入力で約3.5x、出力で2.75x安価で、さらに画像と動画も受け付け、思考をオフにすることができ、思考入力には$1.6が課金されます。glm-5.3は最大131072を許可し常に推論を行うため、65536トークンよりも長い1回のレスポンスが必要な場合はglm-5.3を選択してください。それ以外の場合、qwen3.7-plusはより低価格で同じ領域をカバーし、キャッシュ読み取りは$0.28に対して$0.08です。
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| GLM-5.3 | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $1.4 | $0.4 | 3.5× |
| 出力 / 100 万トークン | $4.4 | $1.6 | 2.8× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.28 | $0.08 | 3.5× |
| 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 79 件、対数スケール）
対応機能
| GLM-5.3 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 常時オン | 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 + 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-5.3 | 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 | 2026-08-14 | 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 | reasoning_effort |
|
| 指定可能な値 | reasoning_effort
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| デフォルト | max | 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-5.3 · Qwen3.7 Plus
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-5.3 合格 · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating an extensive internal chain-of-thought—thousands of hidden "thinking" tokens the user never sees—before writing any part of the actual answer. Those invisible tokens are billed at output rates, which run several times the price of input tokens, so the billed volume per query jumped even though query volume and per-token pricing stayed the same. The good news is this is a controllable lever, not a rate increase: capping reasoning effort and routing only complex queries to reasoning mode should bring a large share of the added cost back down.
出力 681 tok (+562 思考) レイテンシ 18.4 s
Qwen3.7 Plus 合格 · 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-5.3 合格 · 8/8 cases
**Fixed:** ```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:** The function suffers from a unit error — it counts adjacent equal *pairs* rather than *items* in a run. `cur` is seeded at 0, gains 1 per match, and resets to 0 on a mismatch, so a run of k equal elements can only ever drive `cur` to k−1 (a run of k items contains exactly k−1 neighboring pairs), and `best`, also starting at 0, inherits that shortfall. That's why a single-element input — a run of length 1 containing zero pairs — returns 0 instead of 1, and why a run reaching the last index comes back one short (e.g. […]
出力 9934 tok (+9438 思考) レイテンシ 150.7 s
Qwen3.7 Plus 合格 · 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-5.3 合格 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on interpretation: - **revenue_usd_m**: 412 is the stated topline, though it's on a constant-currency basis. - **growth_pct**: "eleven and change" is extracted as 11 (an approximation, slightly above 11). - **guidance**: null, since formal guidance was explicitly withheld pending the Q4 close.
出力 2173 tok (+2045 思考) レイテンシ 35.8 s
Qwen3.7 Plus 合格 · 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-5.3 合格 · 129 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Universal Prompt Caching** We're thrilled to announce prompt caching that works across every major LLM provider. Identical prompts are now cached once at the gateway level, regardless of which model or vendor serves the request downstream. That means up to 90% savings on token costs and dramatically faster responses for repeated queries. How does it work? Our gateway computes a deterministic hash of each incoming prompt, checks the shared cache layer, and returns instant responses when matches exist. New or modified prompts route normally to your configured provider. Deploy with a single configuration flag; no code changes required. Cache invalidation, TTL controls, and detailed analytics are included. Stop paying twice for the same question. Enable Universal Prompt Caching today. --- *Exactly 120 words; one question; no forbidden terms.*
出力 5418 tok (+5255 思考) レイテンシ 52.4 s
Qwen3.7 Plus 合格 · 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、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-5.3",
# model="qwen3.7-plus", # 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-5.3",
// model: "qwen3.7-plus", // 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-5.3",
# "model": "qwen3.7-plus", # 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-5.3",
// Model: "qwen3.7-plus", // 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-5.3")
// .model("qwen3.7-plus") // 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-5.3 と Qwen3.7 Plus ではどちらが安いですか？
入力 / 100 万トークンは Qwen3.7 Plus のほうが安くなります（$0.4 対 $1.4、3.5 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-5.3 と Qwen3.7 Plus 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-5.3 と Qwen3.7 Plus 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。