🎁 신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 불필요.

DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

둘 다 텍스트 입출력 추론 모델로 툴과 코드, 1000000토큰 컨텍스트를 갖추고 사고를 끌 수 있으므로 갈리는 지점은 출력 규모와 요금표입니다. 긴 답을 생성하거나 캐시된 프리픽스에 기대면 deepseek-v4-pro를 고르세요. 393216 최대 출력 토큰은 GLM-5.2의 131072의 3배이고 캐시 읽기는 $0.0134 대 $0.143으로 약 11배 저렴합니다. 토큰당 비용이 지배적이면 glm-5.2를 고르세요—더 최신 릴리스에 롱컨텍스트 플래그가 있고, 현행 두 라인 모두에서 더 싼 쪽입니다: 입력 $0.77 대 $1.608, 출력 $2.42 대 $3.216.

가격

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 Δ
입력 / 1M 토큰 $1.608 $0.77 2.1×
출력 / 1M 토큰 $3.216 $2.42 1.3×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.0134 $0.143 0.094×
캐시 쓰기 별도 비용 없음

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

DeepSeek V4 Pro · $1.608 GLM-5.2 · $0.77
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
도구 사용
사고 제어 설정 가능 설정 가능
구조화된 출력
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
Thinking 파라미터
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
허용되는 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 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro · GLM-5.2

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 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 추론) 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 추론) 지연 시간 17.1 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

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. 확인 수정이 테스트를 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 추론) 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 추론) 지연 시간 58.4 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

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 추론) 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 추론) 지연 시간 30.9 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

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. 확인 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 — 전체 토큰 예산이 숨겨진 사고에 소모되었습니다.

출력 8193 tok (+8192 추론) 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 추론) 지연 시간 114.8 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="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 발급받기 →

FAQ

DeepSeek V4 Pro와(과) GLM-5.2 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 GLM-5.2이(가) 더 저렴합니다($0.77 대 $1.608, 2.1× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 DeepSeek V4 Pro와(과) GLM-5.2를 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.

DeepSeek V4 Pro 및 GLM-5.2는 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.

관련 비교

측정 연구 결과