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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GLM-5.2

vs

Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark

Ambos compartilham um contexto de 1,000,000 tokens e um perfil de entrada e saída de texto com chat, código, raciocínio e ferramentas, então a divisão é realmente sobre comprimento de saída e preço: deepseek-v4-pro-0813 custa cerca de 1.7x mais na entrada ($1.32 vs $0.77) e aproximadamente 1.6x mais na saída ($3.96 vs $2.42), mas permite 393216 tokens de saída contra 131072. Escolha deepseek-v4-pro-0813 quando uma resposta única precisar ser muito longa, ou quando a reutilização pesada de cache favorecer sua taxa de leitura de cache de $0.132 sobre $0.143. Escolha glm-5.2 para trabalhos em alto volume mais baratos, ou quando você quiser desativar o raciocínio por requisição.

Preços

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2 Δ
Entrada / 1M tokens $1.32 $0.77 1.7×
Saída / 1M tokens $3.96 $2.42 1.6×
Leitura de cache / 1M tokens $0.132 $0.143 0.92×
Escrita de cache sem cobrança separada

Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.

Onde eles se posicionam — preço de entrada por 1M tokens entre todos os 63 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

DeepSeek V4 Pro (0813) · $1.32 GLM-5.2 · $0.77
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo configurável
Saída estruturada sim sim
Cache de prompt implícito (automático) implícito (automático)
Tempo de vida do cache no fixed TTL (evicted when unused) não publicado
Prefixo mínimo em cache não publicado não publicado

Especificações

DeepSeek V4 Pro (0813) GLM-5.2
Modalidades de entrada texto texto
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-08-13 2026-06-16
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 393K 131K
Parâmetro de raciocínio reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valores aceitos
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • 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)
Padrão enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it

As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: DeepSeek V4 Pro (0813) · GLM-5.2

Um prompt, ambos os modelos — medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAR exatamente 3 frases

DeepSeek V4 Pro (0813) passou · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.

saída 308 tok (+226 pensamento) latência 5.1 s

GLM-5.2 passou · 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.

saída 1223 tok (+1138 pensamento) latência 17.1 s

Cumprimento da instrução (exatamente três frases — contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.

PROMPT 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. VERIFICAR a correção passa nos testes

DeepSeek V4 Pro (0813) passou · 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.

saída 1315 tok (+1130 pensamento) latência 16.9 s

GLM-5.2 falhou · 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 […]

saída 4097 tok (+4036 pensamento) latência 58.4 s

Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.

PROMPT 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. VERIFICAR JSON válido, esquema exato

DeepSeek V4 Pro (0813) passou · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

saída 2155 tok (+2121 pensamento) latência 26.0 s

GLM-5.2 passou · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

saída 1947 tok (+1893 pensamento) latência 30.9 s

Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.

PROMPT 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. VERIFICAR 120 palavras, 0 palavras proibidas

DeepSeek V4 Pro (0813) passou · 121 words, 0 banned, 1 question

Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.

saída 2845 tok (+2694 pensamento) latência 25.5 s

GLM-5.2 passou · 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.

saída 11125 tok (+10984 pensamento) latência 114.8 s

Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.

Alterne entre eles com uma linha

Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo — o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.

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-0813",
    # model="glm-5.2",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obter uma chave de API →

FAQ

Qual é mais barato, DeepSeek V4 Pro (0813) ou GLM-5.2?

GLM-5.2 é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.77 vs $1.32, com 1.7× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado — a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.

Posso fazer um teste A/B de DeepSeek V4 Pro (0813) contra GLM-5.2 sem duas integrações?

Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API — a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.

DeepSeek V4 Pro (0813) e GLM-5.2 suportam prompt caching?

Sim — ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.

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