GLM-5.2 vs MiniMax M3
언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가
둘 다 2026년 6월의 텍스트 출력 모델로 1,000,000 토큰 컨텍스트, 동일한 채팅·코드·추론·툴·롱컨텍스트 플래그, 사고를 끄는 선택지를 갖추므로 차이는 가격, 출력 길이, 입력입니다. minimax-m3가 더 싸고 유연한 기본값입니다. 입력 약 2.6배, 출력 약 2배 저렴하고 최대 출력이 네 배(524288 토큰)이며 텍스트 외에 이미지와 동영상을 받습니다. Z.ai의 텍스트 전용 모델(입력 $0.77, 출력 $2.42)을 특별히 원하고 응답이 131072 토큰 상한에 들어가면 glm-5.2를 고르세요.
가격
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.77 | $0.3 | 2.6× |
| 출력 / 1M 토큰 | $2.42 | $1.2 | 2× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.143 | $0.06 | 2.4× |
| 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)
기능
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | 예 | — |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적 (자동) | 암시적 (자동) |
| 캐시 수명 | 미공개 | 미공개 |
| 최소 캐시 접두사 | 미공개 | 512 토큰 |
사양
| GLM-5.2 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 이미지 비디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-06-16 | 2026-06-01 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 131K | 524K |
| Thinking 파라미터 |
|
|
| 허용되는 값 | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_split
|
| 기본값 | enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: GLM-5.2 · MiniMax M3
하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨
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
MiniMax M3 통과 · 3 sentences
Reasoning-enabled models deliberately produce extensive internal "chain-of-thought" tokens before answering, often consuming 5–10x more tokens per query than a standard model. Because LLM providers bill per token for both that reasoning trace and the final response, your cost-per-query rises proportionally—and that multiplier is the primary driver of the doubled bill. The right response isn't to disable reasoning, but to route only genuinely complex queries to it while keeping routine traffic on the cheaper standard tier, which typically recovers 60–80% of the cost without sacrificing quality where it matters.
출력 665 tok (+548 추론) 지연 시간 5.7 s
지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
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
MiniMax M3 통과 · 8/8 cases
The bug is in the loop bound: `range(1, len(xs))` iterates from index 1 up to but not including `len(xs) - 1`... wait, actually it goes up to `len(xs) - 1`, so the last index is included. The real problems are two: 1. **Starting `best` and `cur` at 0** and iterating from index 1 means a single-element list (`len(xs) == 1`) never enters the loop, so the function returns `0` instead of `1`. The fix is to either seed `best = cur = 1` when `xs` is non-empty, or include index 0 in the loop logic. 2. **Missing the final run**: the function only updates `best` *inside* the loop when it finds a continuation. If the longest run ends at the very last element, the loop body never gets to compare it after the increment — actually it does, but only if the run is longer than the previous `best`. […]
출력 464 tok 지연 시간 7.9 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
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
MiniMax M3 통과 · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
출력 2212 tok (+2161 추론) 지연 시간 23.3 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
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
MiniMax M3 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature that caches prompts across multiple LLM providers. Developers can store prompt-completion pairs centrally, reducing redundant inference calls and lowering costs without sacrificing quality. How will your workflow change when repeated requests resolve instantly from a shared cache layer? The gateway intercepts outgoing requests, checks for matching prompt fingerprints, and serves previously generated completions when available, falling back to the original provider on misses. Compatible with OpenAI, Anthropic, Cohere, and custom endpoints, PromptCache integrates with existing routing rules and supports TTL, versioning, and per-tenant namespaces. Teams now gain predictable latency, reduced token spend, and improved throughput during traffic spikes today. […]
출력 3256 tok (+2892 추론) 지연 시간 21.5 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="glm-5.2",
# model="minimax-m3", # 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: "glm-5.2",
// model: "minimax-m3", // 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": "glm-5.2",
# "model": "minimax-m3", # 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: "glm-5.2",
// Model: "minimax-m3", // 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("glm-5.2")
// .model("minimax-m3") // 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
GLM-5.2와(과) MiniMax M3 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 MiniMax M3이(가) 더 저렴합니다($0.3 대 $0.77, 2.6× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.
두 번의 연동 과정 없이 GLM-5.2와(과) MiniMax M3를 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.
GLM-5.2 및 MiniMax M3는 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.