신규 무료로 가입하고 10회 호출해 보세요. 최대 $1, 카드 등록 불필요.

Claude Haiku 5.5 vs GLM-5.3-Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

두 모델은 가격이 거의 같습니다. claude-haiku-5-5는 입력 $0.1, 출력 $0.5이고 glm-5.3-flash는 $0.15와 $0.5이며, 둘 다 1000000 토큰 컨텍스트를 갖추고 있습니다. claude-haiku-5-5는 캐시 읽기가 더 저렴하고($0.01 대 $0.03) thinking을 끌 수 있지만, glm-5.3-flash는 끌 수 없습니다. glm-5.3-flash는 claude-haiku-5-5가 100000 토큰을 넘는 프롬프트에 5x 요금을 적용하는 구간에서도 단일 요금을 유지하고, 비디오 입력을 받으며, 128000 대신 163840 출력 토큰을 허용합니다. 짧고 캐시 비중이 큰 프롬프트에는 claude-haiku-5-5를, 긴 프롬프트나 비디오에는 glm-5.3-flash를 선택하세요.

벤치마크

Claude Haiku 5.5: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.

평균 상회최고 점수GLM-5.3-Flash4 / 61 / 6
Claude Haiku 5.5 GLM-5.3-Flash 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
N/A
63.4%
GDPval-AA v2 Elo · 1504-1773 Z.ai 공개 · 2026-09-04
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 1773
Humanity's Last Exam with tools
N/A
55.3%
Agents' Last Exam
N/A
26.3%

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

Claude Haiku 5.5 GLM-5.3-Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $0.1 $0.15 0.67×
출력 / 1M 토큰 $0.5 $0.5 =
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.01 $0.03 0.33×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 78개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

Claude Haiku 5.5 · $0.1 GLM-5.3-Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

Claude Haiku 5.5 GLM-5.3-Flash
도구 사용 지원 지원
사고 제어 설정 가능 항상 켜짐
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 명시적(접두사 직접 지정) 암시적(자동)
캐시 수명 5m default, 1h option 미공개
최소 캐시 접두사 1024 토큰 미공개

사양

Claude Haiku 5.5 GLM-5.3-Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-10-07 2026-08-26
지식 컷오프 2026-06 -
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 164K
사고 파라미터 output_config.effort reasoning_effort
허용 값
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning_effort
  • low
  • high
  • max
기본값 medium max

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Haiku 5.5 · GLM-5.3-Flash

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 정확히 3문장

Claude Haiku 5.5 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

출력 332 tok (+159 사고) 지연 시간 2.9 s

GLM-5.3-Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning means the model now generates thousands of invisible "thinking" tokens before each visible answer, and we're billed for those hidden tokens at full output rates—our most expensive tier. Since output tokens cost 3–5x more than input tokens, that hidden thinking volume compounds across every request, which is why the bill doubled rather than edged up. If the spend concerns you, the fix is straightforward: route only complex queries to reasoning models and keep simple tasks on standard ones, which can reclaim a meaningful share of that cost without losing accuracy where it matters.

출력 742 tok (+626 사고) 지연 시간 23.2 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

프롬프트 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 검증 수정 후 테스트 통과

Claude Haiku 5.5 통과 · 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 `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

출력 1012 tok (+591 사고) 지연 시간 6.0 s

GLM-5.3-Flash 통과 · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **The bug:** `cur` is supposed to hold the length of the current run, but it's seeded with `0` and reset to `0` on a mismatch instead of `1` — and since the loop starts at index 1, the first element of every run never passes through the `==` branch and so never gets counted at all. That means `cur` actually holds *run length minus 1* for every run, so every run is underreported by one: a single-element input never enters the loop and returns 0 instead of 1, and a run of length n returns n − 1 (e.g., `[3, 3, 3]` returns 2). […]

출력 2462 tok (+2138 사고) 지연 시간 29.1 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

프롬프트 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

Claude Haiku 5.5 통과 · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

출력 725 tok (+572 사고) 지연 시간 4.6 s

GLM-5.3-Flash 통과 · 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" } ``` Notes on judgment calls: revenue of 412 is on a constant-currency basis as stated; growth of "eleven and change" is approximated as 11 since no precise figure is given.

출력 717 tok (+616 사고) 지연 시간 9.1 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

프롬프트 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 검증 120단어, 금지어 0개

Claude Haiku 5.5 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

출력 2164 tok (+1929 사고) 지연 시간 9.9 s

GLM-5.3-Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, the newest feature in our API gateway. Today, teams send identical prompts to multiple LLM providers and pay full price each time. Why duplicate that work and cost? With Cross-Provider Prompt Cache, your gateway stores prompt-response pairs and serves repeated requests from cache, regardless of which provider handles the call. The result: lower latency, reduced spend, and consistent outputs across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Configure cache policies per route, set TTLs, and invalidate entries instantly through the dashboard or API. Built-in analytics show hit rates and savings in real time. Enable the cache with a single flag, no code changes required. Available today on all paid plans. Contact sales for enterprise volume pricing details.

출력 2095 tok (+1937 사고) 지연 시간 20.2 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-5-5",
    # model="glm-5.3-flash",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

Claude Haiku 5.5 vs GLM-5.3-Flash, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 Claude Haiku 5.5 쪽이 더 저렴합니다($0.1 대 $0.15, 1.5배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 Claude Haiku 5.5 vs GLM-5.3-Flash A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Haiku 5.5, GLM-5.3-Flash 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료