Gemini 3.7 Flash vs GLM-5.3-Flash
언제 어떤 모델을 쓸까
오디오가 포함된 경우 gemini-3.7-flash를 선택하세요: 둘 중 텍스트, 이미지 및 비디오와 함께 오디오 입력을 허용하는 유일한 모델이며, 1048576 토큰 컨텍스트와 65536 최대 출력을 제공합니다. 텍스트, 이미지 및 비디오 작업을 더 저렴한 비용으로 수행하려면 glm-5.3-flash를 선택하세요: 입력 $0.15 및 출력 $0.5로 $0.75 및 $3.75 대비 입력에서 5x, 출력에서 7.5x 저렴하며, 1000000 토큰 컨텍스트와 훨씬 더 큰 163840 최대 출력을 제공합니다. glm-5.3-flash는 thinking을 비활성화할 수 없으므로 모든 호출에서 reasoning 토큰에 대한 예산을 할당해야 합니다.
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Gemini 3.7 Flash | GLM-5.3-Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.75 | $0.15 | 5× |
| 출력 / 1M 토큰 | $3.75 | $0.5 | 7.5× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.075 | $0.03 | 2.5× |
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)
기능
| Gemini 3.7 Flash | GLM-5.3-Flash | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 | 항상 켜짐 |
| 구조화된 출력 | 예 | 예 |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적 + 명시적 | 암시적 (자동) |
| 캐시 수명 | 미공개 | 미공개 |
| 최소 캐시 접두사 | 4096 토큰 | 미공개 |
사양
| Gemini 3.7 Flash | GLM-5.3-Flash | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 오디오 비디오 | 텍스트 이미지 비디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-08-13 | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 66K | 164K |
| Thinking 파라미터 | - | reasoning_effort |
| 허용되는 값 | - | reasoning_effort
|
| 기본값 | - | max |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Gemini 3.7 Flash · GLM-5.3-Flash
하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨
Gemini 3.7 Flash 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
출력 878 tok (+799 추론) 지연 시간 6.9 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.
Gemini 3.7 Flash 통과 · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```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 of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
출력 1050 tok (+827 추론) 지연 시간 6.4 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.
Gemini 3.7 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
출력 918 tok (+858 추론) 지연 시간 6.2 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.
Gemini 3.7 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
출력 2858 tok (+2718 추론) 지연 시간 14.1 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-3.7-flash",
# model="glm-5.3-flash", # 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: "gemini-3.7-flash",
// model: "glm-5.3-flash", // 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": "gemini-3.7-flash",
# "model": "glm-5.3-flash", # 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: "gemini-3.7-flash",
// Model: "glm-5.3-flash", // 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("gemini-3.7-flash")
// .model("glm-5.3-flash") // 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(""));FAQ
Gemini 3.7 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 $0.75, 5.0× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.
두 번의 연동 과정 없이 Gemini 3.7 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 3.7 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.