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DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

둘 다 도구, 코드, 1000000 토큰 컨텍스트를 갖춘 텍스트 입출력 추론 모델이고 사고도 끌 수 있으므로 차이는 출력량과 요금표입니다. deepseek-v4-pro가 저렴한 쪽이지만 신규 토큰에서의 격차는 좁습니다. 입력 $1.32 대 $1.4, 출력 $3.96 대 $4.4이고, 캐시 읽기에서 약 2배($0.132 대 $0.26)로 벌어집니다. 호출당 생성량도 훨씬 많아 최대 출력 393216 토큰인 반면 GLM-5.2는 131072입니다. 좁은 가격 차이보다 glm-5.2의 최신 릴리스와 긴 컨텍스트 플래그가 더 중요하다면 그쪽을 고르세요.

벤치마크

평균 상회최고 점수DeepSeek V4 Pro5 / 100 / 10GLM-5.225 / 801 / 80
DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
SWE-Bench Pro
59%
62.1%
Cybergym
N/A
77.2%
Finance Agent v2
N/A
49.7%
Harvey Lab-AA
N/A
91%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
40.5%
Agents' Last Exam
N/A
23.8%

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

가격

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 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)

DeepSeek V4 Pro · $1.32 GLM-5.2 · $1.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
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-5.2
입력 모달리티 텍스트 텍스트
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-04-24 2026-06-16
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 131K
사고 파라미터
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
허용 값
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • none
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
기본값

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro · GLM-5.2

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

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-5.2 통과 · 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.

출력 1223 tok (+1138 사고) 지연 시간 17.1 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

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-5.2 실패 · 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 […]

출력 4097 tok (+4036 사고) 지연 시간 58.4 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

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-5.2 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

출력 1947 tok (+1893 사고) 지연 시간 30.9 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

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-5.2 통과 · 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.

출력 11125 tok (+10984 사고) 지연 시간 114.8 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-5.2",  # 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

DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2, 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-5.2 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-5.2 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