Claude Sonnet 5.5 vs GLM-5.3-Flash
언제 어떤 모델을 쓸까
두 모델 모두 1,000,000-token 컨텍스트 윈도우와 텍스트 및 이미지 입력을 제공하므로, 실제 차이는 단가표와 부가 기능에서 나타납니다: 백만 입력 토큰당 claude-sonnet-5-5는 $2, 출력은 $10를 청구하는 반면, glm-5.3-flash는 $0.15 및 $0.5로 약 13x 및 20x 저렴하며, 캐시 읽기는 $0.2 대비 $0.03입니다. glm-5.3-flash는 또한 비디오 입력을 허용하고 128000 대비 163840 출력 토큰을 지원하여 대용량 또는 긴 컨텍스트 작업에 적합한 선택이며, 명시적 추론(explicit thinking) 기능을 갖춘 2026-09-28 Anthropic 세대 모델과 2026-06 지식 컷오프가 필요하다면 claude-sonnet-5-5를 선택하십시오.
벤치마크
Claude Sonnet 5.5: 공급사가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Claude Sonnet 5.5 | GLM-5.3-Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $2 | $0.15 | 13× |
| 출력 / 1M 토큰 | $10 | $0.5 | 20× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.2 | $0.03 | 6.7× |
| 캐시 쓰기 | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - | - |
빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.
현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 76개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)
기능
| Claude Sonnet 5.5 | GLM-5.3-Flash | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 항상 켜짐 | 항상 켜짐 |
| 구조화된 출력 | 예 | 예 |
| 프롬프트 캐싱 | 명시적 (접두사 직접 지정) | 암시적 (자동) |
| 캐시 수명 | 5m default, 1h option | 미공개 |
| 최소 캐시 접두사 | 1024 토큰 | 미공개 |
사양
| Claude Sonnet 5.5 | GLM-5.3-Flash | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 비디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-09-28 | - |
| 지식 컷오프 | 2026-06 | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 128K | 164K |
| Thinking 파라미터 | thinking.type | reasoning_effort |
| 허용되는 값 | thinking.type
| reasoning_effort
|
| 기본값 | adaptive, effort high | max |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Sonnet 5.5 · GLM-5.3-Flash
하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨
Claude Sonnet 5.5 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.
출력 205 tok 지연 시간 3.6 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 추론) 지연 시간 23.2 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
Claude Sonnet 5.5 통과 · 8/8 cases
**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]
출력 444 tok 지연 시간 6.7 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 추론) 지연 시간 29.1 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
Claude Sonnet 5.5 통과 · 5/5 fields, guidance null
Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.
출력 300 tok 지연 시간 3.5 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 추론) 지연 시간 9.1 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
Claude Sonnet 5.5 통과 · 122 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.
출력 266 tok 지연 시간 3.8 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 추론) 지연 시간 20.2 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
코드 한 줄로 모델 전환
두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 - 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-sonnet-5-5",
// model: "glm-5.3-flash", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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": "claude-sonnet-5-5",
# "model": "glm-5.3-flash", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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: "claude-sonnet-5-5",
// Model: "glm-5.3-flash", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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("claude-sonnet-5-5")
// .model("glm-5.3-flash") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Claude Sonnet 5.5와(과) GLM-5.3-Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 GLM-5.3-Flash이(가) 더 저렴합니다($0.15 대 $2, 13× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.
두 번의 연동 과정 없이 Claude Sonnet 5.5와(과) GLM-5.3-Flash를 A/B 테스트할 수 있나요?
네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 - 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.
Claude Sonnet 5.5 및 GLM-5.3-Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네 - 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.