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Gemini 3.6 Flash vs GLM-5.2

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

입력 자체가 일반 텍스트가 아니라면 gemini-3.6-flash를 고르세요. 텍스트와 함께 이미지·비디오·오디오를 받고(오디오 입력은 100만 오디오 토큰당 $5 과금), 1048576 토큰 컨텍스트를 가지며, $0.15 캐시 읽기는 glm-5.2의 $0.26보다 낮습니다. 긴 응답이 필요한 텍스트 전용 작업에는 glm-5.2를 고르세요. 입력은 $1.4 대 $1.5로 사실상 같지만 출력은 $4.4 대 $7.5로 약 1.7배 저렴하고, 최대 출력 131072 토큰 대 65536이며, 사고를 끌 수 있습니다. gemini-3.6-flash는 항상 사고합니다.

벤치마크

평균 상회최고 점수Gemini 3.6 Flash6 / 181 / 18GLM-5.225 / 801 / 80
Gemini 3.6 Flash GLM-5.2 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
48.6%
46.2%
BioMysteryBench hard
41.2%
N/A
OSWorld 2.0
33.8%
N/A
Cybergym
N/A
77.2%
Finance Agent v2
N/A
49.7%
Harvey Lab-AA
85.1%
91%
GPQA Diamond
N/A
91.2%
Agents' Last Exam
N/A
23.8%
LVBench
84.2%
N/A

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

가격

Gemini 3.6 Flash GLM-5.2 Δ
입력 / 1M 토큰 $1.5 $1.4 1.1×
출력 / 1M 토큰 $7.5 $4.4 1.7×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.15 $0.26 0.58×

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)

Gemini 3.6 Flash · $1.5 GLM-5.2 · $1.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

Gemini 3.6 Flash GLM-5.2
도구 사용 지원 지원
사고 제어 항상 켜짐 설정 가능
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 암시적 + 명시적 암시적(자동)
캐시 수명 미공개 미공개
최소 캐시 접두사 4096 토큰 미공개

사양

Gemini 3.6 Flash GLM-5.2
입력 모달리티 텍스트 이미지 오디오 동영상 텍스트
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-07-21 2026-06-16
지식 컷오프 2026-03 -
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 66K 131K
사고 파라미터 thinkingLevel
  • thinking.type
  • reasoning_effort
허용 값
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
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 medium 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: Gemini 3.6 Flash · 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

Gemini 3.6 Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.

출력 893 tok (+816 사고) 지연 시간 4.7 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

Gemini 3.6 Flash 통과 · 8/8 cases

Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]

출력 2034 tok (+1768 사고) 지연 시간 10.0 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

Gemini 3.6 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"

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

출력 2843 tok (+2783 사고) 지연 시간 13.1 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

Gemini 3.6 Flash 실패 · 60 words, 0 banned, 0 questions

72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]

출력 4092 tok (+3929 사고) 지연 시간 16.3 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="gemini-3.6-flash",
    # model="glm-5.2",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

Gemini 3.6 Flash vs GLM-5.2, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 GLM-5.2 쪽이 더 저렴합니다($1.4 대 $1.5, 1.1배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 Gemini 3.6 Flash 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.

Gemini 3.6 Flash, 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