Novo Cadastre-se grátis, 10 chamadas por nossa conta. Até US$ 1, sem cartão.

GLM-5.2 vs Kimi K2.7 Code

vs

Qual usar e quando

Escolha glm-5.2 quando a tarefa for só texto mas grande: aceita contexto de 1000000 tokens, pode emitir até 131072 tokens por chamada e permite desligar o pensamento quando você quer uma resposta direta. Escolha kimi-k2.7-code quando precisar de entrada de imagem ou vídeo, que glm-5.2 não aceita, ou quando o preço decidir: é o mais barato dos dois em cada linha - $0.95 contra $1.4 na entrada (cerca de 1.5x), $4 contra $4.4 na saída, $0.19 contra $0.26 nas leituras de cache. Suas contrapartidas são uma janela de 256000 tokens, um teto de saída de 32768 tokens e um raciocínio que não pode ser desligado.

Benchmarks

Acima da médiaNenhum melhorGLM-5.225 / 801 / 80Kimi K2.7 Code1 / 50 / 5
GLM-5.2 Kimi K2.7 Code outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
MLS-Bench-Lite
40.4%
35.1%
Cybergym
77.2%
N/A
Finance Agent v2
49.7%
N/A
Harvey Lab-AA
91%
N/A
GPQA Diamond
91.2%
N/A
MCP-Atlas
82.6%
76%

Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code Δ
Entrada / 1M tokens $1.4 $0.95 1.5×
Saída / 1M tokens $4.4 $4 1.1×
Leitura de cache / 1M tokens $0.26 $0.19 1.4×

Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.

Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 76 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

GLM-5.2 · $1.4 Kimi K2.7 Code · $0.95
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável sempre ativo
Saída estruturada sim -
Cache de prompts implícito (automático) implícito (automático)
Tempo de vida do cache não publicado não publicado
Prefixo mínimo em cache não publicado não publicado

Especificações

GLM-5.2 Kimi K2.7 Code
Modalidades de entrada texto texto imagem vídeo
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-06-16 2026-06
Janela de contexto 1M 256K
Saída máxima 131K 33K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • thinking.keep
Valores aceitos
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)
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Padrão enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it thinking on with Preserved Thinking on

As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: GLM-5.2 · Kimi K2.7 Code

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

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

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 raciocínio) latência 17.1 s

Kimi K2.7 Code passou · 3 sentences

Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.

saída 259 tok (+174 raciocínio) latência 5.4 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

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 raciocínio) latência 58.4 s

Kimi K2.7 Code 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 bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.

saída 410 tok (+222 raciocínio) latência 9.4 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem 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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

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 raciocínio) latência 30.9 s

Kimi K2.7 Code passou · 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" } ```

saída 721 tok (+663 raciocínio) latência 13.2 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) 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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

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 raciocínio) latência 114.8 s

Kimi K2.7 Code passou · 120 words, 0 banned, 1 question

We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.

saída 2375 tok (+2235 raciocínio) latência 38.6 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

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="kimi-k2.7-code",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, GLM-5.2 ou Kimi K2.7 Code?

Kimi K2.7 Code sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.95 contra $1.4, 1.5× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.

Posso fazer um teste A/B de GLM-5.2 contra Kimi K2.7 Code sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

GLM-5.2 e Kimi K2.7 Code suportam cache de prompts?

Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.

Comparações relacionadas

Dos nossos estudos com medições