신규 무료 가입, 10회 호출 제공. 최대 $1, 카드 불필요.

Gemini 3.6 Flash vs GLM-5.3-Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

오디오가 입력에 포함될 때는 gemini-3.6-flash를 선택하세요: 이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 지원하며(오디오 입력은 백만 개당 $5, 캐시된 경우 $0.5), 2026-03 지식 컷오프와 1048576-토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. glm-5.3-flash는 텍스트, 이미지, 비디오만 지원하지만, 입력 비용이 10x 더 저렴하고(백만 개당 $0.15 대 $1.5) 출력 비용이 15x 더 저렴하며($0.5 대 $7.5), 65536개 대비 163840개의 출력 토큰을 허용하므로 대규모 또는 장문 생성에 적합합니다. 두 모델 모두 약 백만 토큰의 컨텍스트를 처리하고, vision 및 tools를 유지하며, thinking을 비활성화할 수 없습니다.

벤치마크

평균 상회최고 점수Gemini 3.6 Flash5 / 181 / 18GLM-5.3-Flash5 / 61 / 6
Gemini 3.6 Flash GLM-5.3-Flash 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
Terminal-Bench 2.1
78%
84.3%
BioMysteryBench hard
41.2%
N/A
OSWorld 2.0
33.8%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1504-1773 Z.ai 공표 · 2026-09-04
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 1773
Harvey Lab-AA
85.1%
N/A
Humanity's Last Exam with tools
N/A
55.3%
Agents' Last Exam
N/A
26.3%
LVBench
84.2%
N/A

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

Gemini 3.6 Flash GLM-5.3-Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $1.5 $0.15 10×
출력 / 1M 토큰 $7.5 $0.5 15×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.15 $0.03

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

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 67개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

Gemini 3.6 Flash · $1.5 GLM-5.3-Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

Gemini 3.6 Flash GLM-5.3-Flash
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 항상 켜짐
구조화된 출력
프롬프트 캐싱 암시적 + 명시적 암시적 (자동)
캐시 수명 미공개 미공개
최소 캐시 접두사 4096 토큰 미공개

사양

Gemini 3.6 Flash GLM-5.3-Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 오디오 비디오 텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
지식 컷오프 2026-03 -
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 66K 164K
Thinking 파라미터 thinkingLevel reasoning_effort
허용되는 값
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
reasoning_effort
  • low
  • high
  • max
기본값 medium max

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Gemini 3.6 Flash · GLM-5.3-Flash

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

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 추론) 지연 시간 4.7 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.

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

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 추론) 지연 시간 10.0 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.

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

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 추론) 지연 시간 13.1 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.

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

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 추론) 지연 시간 16.3 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="gemini-3.6-flash",
    # model="glm-5.3-flash",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

FAQ

Gemini 3.6 Flash와(과) GLM-5.3-Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 GLM-5.3-Flash이(가) 더 저렴합니다($0.15 대 $1.5, 10× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Gemini 3.6 Flash와(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.

Gemini 3.6 Flash 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.

관련 비교

측정 연구 결과