DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2
Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark
Os dois são modelos de raciocínio texto para texto com ferramentas, código e um contexto de 1000000 tokens, e ambos permitem desligar o pensamento — então a diferença está no volume de saída e na tabela. Escolha o deepseek-v4-pro quando gerar respostas longas ou se apoiar em prefixos em cache: seus 393216 tokens de saída máxima são 3x os 131072 do GLM-5.2, e suas leituras de cache correm a $0.0134 contra $0.143, cerca de 11x mais barato. Escolha o glm-5.2, a versão mais nova com sinalizador de contexto longo, quando o custo por token dominar: é o lado mais barato nas duas linhas vigentes, $0.77 contra $1.608 na entrada e $2.42 contra $3.216 na saída.
Preços
| DeepSeek V4 Pro | GLM-5.2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $1.608 | $0.77 | 2.1× |
| Saída / 1M tokens | $3.216 | $2.42 | 1.3× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.0134 | $0.143 | 0.094× |
| 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)
Capacidades
| DeepSeek V4 Pro | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | 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 | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto | texto |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-04-24 | 2026-06-16 |
| Janela de contexto | 1M | 1M |
| Saída máxima | 393K | 131K |
| Parâmetro de raciocínio |
|
|
| Valores aceitos | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| Padrão | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | 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 · GLM-5.2
Um prompt, ambos os modelos — medidos pelo gateway
DeepSeek V4 Pro passou · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
saída 641 tok (+545 pensamento) latência 11.5 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.
DeepSeek V4 Pro 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
saída 2418 tok (+2131 pensamento) latência 35.6 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.
DeepSeek V4 Pro passou · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
saída 1204 tok (+1153 pensamento) latência 19.9 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.
DeepSeek V4 Pro sem resposta para avaliar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
O modelo não retornou nenhum texto de resposta — todo o orçamento de tokens foi para o pensamento oculto.
saída 8193 tok (+8192 pensamento) latência 106.2 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",
# 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-pro",
// model: "glm-5.2", // descomente esta linha, comente a linha acima
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": "deepseek-v4-pro",
# "model": "glm-5.2", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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: "deepseek-v4-pro",
// Model: "glm-5.2", // descomente esta linha, comente a linha acima
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("deepseek-v4-pro")
// .model("glm-5.2") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual é mais barato, DeepSeek V4 Pro ou GLM-5.2?
GLM-5.2 é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.77 vs $1.608, com 2.1× 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 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 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.