Typ
Spezifikation
Preis
Eingabe
pro 1M Prompt-Token
$1.40
Ausgabe
pro 1 Million generierter Token
$4.40
Web-Suche
auf Wunsch
$0.033
GLM 5.2 und DeepSeek V4 Pro im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
Z.ai 
DeepSeek TextgenerierungGLM 5.2 von Z.ai und DeepSeek V4 Pro von DeepSeek gehören beide zur Kategorie Textgenerierung und sind über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | GLM 5.2 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| Modell-ID | glm-5-2 | deepseek-v4-pro |
| Autor | Z.ai | DeepSeek |
| Veröffentlicht | 16. Juni 2026 | 24. Apr. 2026 |
| Kontextfenster | 1M Token | 1M Token |
| Max. Ausgabe | 131.072 Token | 393.216 Token |
| Eingabe | Text | Text |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON-Modus | JSON Schema |
| Region | Singapore | Germany |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-2:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | GLM 5.2 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 bis 131072 Standard: 65536 | 1 bis 393216 |
| temperature | 0 bis 1 Standard: 1 | 0 bis 2 Standard: 0.7 |
| top_p | 0.01 bis 1 Standard: 0.95 | 0 bis 1 Standard: 0.9 |
| reasoning_effort | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max Standard: max | none, low, medium, high, max Standard: medium |
| enable_thinking | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| preserve_thinking | boolean Standard: false | - |
| do_sample | boolean Standard: true | - |
| tool_web_search | boolean Standard: false | - |
| search_recency_filter | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit Standard: noLimit | - |
| count | 1 bis 50 Standard: 10 | - |
| search_domain_filter | string | - |
| search_prompt | string | - |
| search_result | boolean Standard: true | - |
| tool_stream | boolean Standard: false | - |
| tools | array Standard: [] | - |
| tool_choice | object | - |
GLM 5.2 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID glm-5-2. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf glm-5-2 oder deepseek-v4-pro. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Prompt-Tests und Vergleichsläufe, die beide Modelle abdecken.
Vergleiche Kimi K3 vs GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro Vergleichen Sie Kimi K3, GLM 5.2 und DeepSeek V4 Pro auf EmpirioLabs: drei 1-Millionen-Token-Argumentationsmodelle,... 
Leitfäden Kimi vs DeepSeek vs Qwen vs GLM: KI-Codingmodelle im Vergleich Kimi K2.7 Code vs DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Max vs GLM 5.2, dieselben drei Prompts, jeweils ein Schuss. Sieh zu, wie...GLM 5.2 ist die neuere Veröffentlichung (16. Juni 2026); DeepSeek V4 Pro erschien am 24. Apr. 2026. Beide Modelle haben ein Kontextfenster von 1M Token. DeepSeek V4 Pro liefert bis zu 393.216 Ausgabe-Token pro Antwort, GLM 5.2 bis zu 131.072. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
GLM 5.2 ist die neuere Veröffentlichung (16. Juni 2026); DeepSeek V4 Pro erschien am 24. Apr. 2026.
GLM 5.2 hat den niedrigeren Preis für Eingabe (pro 1M Prompt-Token). DeepSeek V4 Pro hat den niedrigeren Preis für Ausgabe (pro 1 Million generierter Token). Beide Live-Preistabellen stehen auf dieser Seite und entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.