DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.1
언제 어떤 모델을 쓸까
1000000 컨텍스트 윈도우, 393216 출력 제한, 그리고 백만 토큰당 입력 $1.32 및 출력 $3.96의 더 낮은 요금을 제공하는 deepseek-v4-pro를 선택하여 규모와 예산을 극대화하십시오. 실제 컨텍스트 윈도우는 200000으로 더 작고 입력 $1.4 및 출력 $4.4로 비용이 더 비싸지만, 워크로드에 명시적인 긴 컨텍스트 기능 플래그가 필요한 경우 glm-5.1을 고려하십시오. 2026년 4월의 두 모델 모두 텍스트를 처리하고, 코드 및 도구 사용을 지원하며, 사고 기능을 비활성화할 수 있습니다.
벤치마크
GLM-5.1: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| DeepSeek V4 Pro | GLM-5.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $1.32 | $1.4 | 0.94× |
| 출력 / 1M 토큰 | $3.96 | $4.4 | 0.9× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.132 | $0.26 | 0.51× |
| 캐시 쓰기 | 별도 요금 없음 | - | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| DeepSeek V4 Pro | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | 지원 | 지원 |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적(자동) | 암시적(자동) |
| 캐시 수명 | no fixed TTL (evicted when unused) | 미공개 |
| 최소 캐시 접두사 | 미공개 | 미공개 |
사양
| DeepSeek V4 Pro | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-04-24 | 2026-04-07 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 200K |
| 최대 출력 | 393K | 131K |
| 사고 파라미터 |
| thinking.type |
| 허용 값 | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
|
| 기본값 | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | enabled, and the model automatically determines whether to think |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro · GLM-5.1
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
DeepSeek V4 Pro 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
출력 641 tok (+545 사고) 지연 시간 11.5 s
GLM-5.1 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning shifts the LLM from generating quick answers to producing hidden "chain-of-thought" tokens that systematically explore multiple solution paths before responding. Because billing is based on total tokens processed, these invisible reasoning tokens drastically increase input and output volume per query, often adding thousands of compute-intensive tokens to a single prompt. Consequently, our bill doubled not from higher per-token rates or increased user volume, but from the exponentially deeper computational work required to deliver higher-quality, more reliable outputs.
출력 98 tok 지연 시간 7.8 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
DeepSeek V4 Pro 통과 · 8/8 cases
```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 ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
출력 2418 tok (+2131 사고) 지연 시간 35.6 s
GLM-5.1 통과 · 8/8 cases
```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 ``` **Explanation:** The original function initialized `cur` and `best` to `0` and only incremented `cur` when a duplicate was found. This counts the number of *extra* equal items in a run rather than the total run length, so every run is reported as one shorter than it actually is—returning `0` for single-element lists and `L-1` for a run of length `L` (including those ending at the last index). The fix initializes `cur` and `best` to `1` (when the list is non‑empty) and resets `cur` to `1` on a mismatch, so `cur` tracks the full length of the current run and `best` records the true maximum.
출력 3823 tok (+3585 사고) 지연 시간 49.7 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
DeepSeek V4 Pro 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
출력 1204 tok (+1153 사고) 지연 시간 19.9 s
GLM-5.1 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
출력 1091 tok (+1028 사고) 지연 시간 15.2 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
DeepSeek V4 Pro 채점할 답변 없음 · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
모델이 답변 텍스트를 반환하지 않았습니다. 토큰 예산을 전부 숨겨진 사고 과정에 썼기 때문입니다.
출력 8193 tok (+8192 사고) 지연 시간 106.2 s
GLM-5.1 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
We are excited to introduce Prompt Cache for our API Gateway. This new feature stores responses for identical prompts, routing subsequent requests directly to the cache instead of calling the underlying AI provider. Are you tired of paying multiple times for the exact same query? Prompt Cache solves this by recognizing duplicate inputs across all supported providers, drastically reducing latency and operational costs. When a user submits a request that matches a previously cached prompt, the gateway returns the stored answer instantly. You can configure cache expiration and scope rules via your dashboard to maintain data freshness. Stop wasting budget on redundant computational work. Upgrade to the latest gateway tier today to start saving time and money on every call.
출력 3935 tok (+3802 사고) 지연 시간 41.1 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="deepseek-v4-pro",
# model="glm-5.1", # 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: "deepseek-v4-pro",
// model: "glm-5.1", // 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": "deepseek-v4-pro",
# "model": "glm-5.1", # 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: "deepseek-v4-pro",
// Model: "glm-5.1", // 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("deepseek-v4-pro")
// .model("glm-5.1") // 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(""));자주 묻는 질문
DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.1, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 DeepSeek V4 Pro 쪽이 더 저렴합니다($1.32 대 $1.4, 1.1배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.1 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.
DeepSeek V4 Pro, GLM-5.1 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.