GLM-5.1 vs GLM-5.2
Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark
Esses dois modelos da Z.ai coincidem em modalidades (texto entra, texto sai), sinalizadores de capacidade (chat, código, raciocínio, ferramentas, contexto longo), 131072 tokens de saída máxima e pensamento opcional. Duas coisas os separam. O contexto: o glm-5.2, lançado em 2026-06-16, toma 1000000 tokens, cinco vezes os 200000 do glm-5.1. E a tabela: o glm-5.2 corre cerca de 1.8x abaixo em cada linha — $0.77 contra $1.4 na entrada, $2.42 contra $4.4 na saída, $0.143 contra $0.26 nas leituras de cache. Escolha o glm-5.2 para prompts de repositório inteiro ou grande corpus, e fique no glm-5.1 só se já estiver preso a ele por estabilidade.
Preços
| GLM-5.1 | GLM-5.2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $1.4 | $0.77 | 1.8× |
| Saída / 1M tokens | $4.4 | $2.42 | 1.8× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.26 | $0.143 | 1.8× |
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
Especificações
| GLM-5.1 | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto | texto |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-04-07 | 2026-06-16 |
| Janela de contexto | 200K | 1M |
| Saída máxima | 131K | 131K |
| Parâmetro de raciocínio | thinking.type |
|
| Valores aceitos | thinking.type
| thinking.type
reasoning_effort
|
| Padrão | enabled, and the model automatically determines whether to think | 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: GLM-5.1 · GLM-5.2
Um prompt, ambos os modelos — medidos pelo gateway
GLM-5.1 passou · 3 sentences
Enabling reasoning requires the LLM to generate thousands of invisible "thinking" tokens to work through complex logic before producing the final answer. Because we are billed on total token volume, these intermediate steps are charged at the premium output rate, drastically increasing the variable cost per query. The invoice doubled simply because the model is now doing roughly twice the computational work per request, trading higher variable compute costs for significantly improved analytical accuracy.
saída 913 tok (+827 pensamento) latência 10.9 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.
GLM-5.1 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 ``` The original function tracks the number of adjacent equal pairs rather than the actual run length. By initializing `cur` and `best` to 0 and incrementing `cur` only when a match occurs, a run of length L produces a count of L−1. This causes single‑element inputs to return 0 (since the loop never runs) and generally returns a value one less than the true run length, effectively omitting the final element of any run—including those that end at the last index. […]
saída 2642 tok (+2414 pensamento) latência 26.1 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.
GLM-5.1 passou · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null } ```
saída 1465 tok (+1410 pensamento) latência 16.1 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.
GLM-5.1 passou · 120 words, 0 banned, 1 question
We are thrilled to introduce prompt caching across providers in the API gateway. Why pay twice for the same prompt context? Now, when your application sends identical prompt prefixes to different LLM providers, our gateway automatically caches the input, reducing latency and cutting costs. This feature intelligently recognizes repeated prompt structures across OpenAI, Anthropic, and others, storing them efficiently at the network edge. Developers no longer need to manage separate caching logic for each individual provider. Instead, our unified system handles it directly, ensuring faster response times on all subsequent requests. Stop wasting valuable tokens on redundant processing workloads. Upgrade your integration today and experience immediate performance gains while keeping your infrastructure simple and your overall monthly billing incredibly low.
saída 7589 tok (+7447 pensamento) latência 188.9 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="glm-5.1",
# 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: "glm-5.1",
// 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": "glm-5.1",
# "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: "glm-5.1",
// 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("glm-5.1")
// .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, GLM-5.1 ou GLM-5.2?
GLM-5.2 é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.77 vs $1.4, com 1.8× 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 GLM-5.1 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.
GLM-5.1 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.