GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro 한눈에 보기

Z.ai의 GLM 5.2와(과) DeepSeek의 DeepSeek V4 Pro은(는) 모두 텍스트 생성 카테고리에 속하며 EmpirioLabs API로 사용할 수 있습니다.

주요 차이점

• GLM 5.2이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 6월 16일). DeepSeek V4 Pro의 출시일은 2026년 4월 24일입니다.
• 두 모델 모두 컨텍스트 창이 1M 토큰입니다.
• 응답당 DeepSeek V4 Pro은(는) 최대 393,216 출력 토큰, GLM 5.2은(는) 최대 131,072을(를) 반환합니다.
• GLM 5.2에만 표시된 기능: web search.
• 입력(1M 프롬프트 토큰당) 요금은 GLM 5.2이(가) 더 낮습니다.
• 출력(생성된 토큰 1M 단위) 요금은 DeepSeek V4 Pro이(가) 더 낮습니다.

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: 사양

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: API 요금

두 모델의 EmpirioLabs 카탈로그 실시간 요금입니다. 각 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: API 파라미터

EmpirioLabs에서 각 모델에 표시된 요청 파라미터와 허용 값 또는 범위입니다. 하이픈은 해당 모델에 표시되지 않은 파라미터를 뜻합니다.

GLM 5.2와(과) DeepSeek V4 Pro 호출 방법

GLM 5.2은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID glm-5-2를 사용하세요. 두 모델은 같은 엔드포인트로 호출합니다. model을(를) glm-5-2 또는 deepseek-v4-pro(으)로 설정하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.

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."}
    ]
  }'

GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: 테스트와 가이드

두 모델을 모두 다룬 프롬프트 테스트와 비교 실험입니다.

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GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro: 자주 묻는 질문

GLM 5.2와(과) DeepSeek V4 Pro의 차이는 무엇인가요?

GLM 5.2이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 6월 16일). DeepSeek V4 Pro의 출시일은 2026년 4월 24일입니다. 두 모델 모두 컨텍스트 창이 1M 토큰입니다. 응답당 DeepSeek V4 Pro은(는) 최대 393,216 출력 토큰, GLM 5.2은(는) 최대 131,072을(를) 반환합니다. 이 페이지의 사양, 요금표, 파라미터는 EmpirioLabs 실시간 카탈로그에서 가져옵니다.

GLM 5.2와(과) DeepSeek V4 Pro 중 어느 것이 더 최신인가요?

GLM 5.2이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 6월 16일). DeepSeek V4 Pro의 출시일은 2026년 4월 24일입니다.

GLM 5.2와(과) DeepSeek V4 Pro 중 어느 쪽 요금이 더 낮나요?

입력(1M 프롬프트 토큰당) 요금은 GLM 5.2이(가) 더 낮습니다. 출력(생성된 토큰 1M 단위) 요금은 DeepSeek V4 Pro이(가) 더 낮습니다. 두 실시간 요금표는 이 페이지에 있으며 항상 API 청구 금액과 일치합니다.

통합을 다시 만들지 않고 GLM 5.2와(과) DeepSeek V4 Pro 간에 전환할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 같은 EmpirioLabs API 키로 POST /v1/chat/completions을(를) 사용하므로 대부분의 연동은 model 값만 바꾸면 전환됩니다. 모델 전용 파라미터에 의존한다면 먼저 이 페이지의 파라미터 표를 확인하세요.

통합하기 전에 브라우저에서 GLM 5.2와(과) DeepSeek V4 Pro을(를) 사용해 볼 수 있나요?

네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 각 모델을 열고 API와 같은 파라미터로 같은 프롬프트를 두 모델에 실행해 보세요.