このモデルは非推奨です。性能測定は継続していますが、頻度を下げ、6時間ごとではなく18時間ごとに測定しています。
Z AIは新しいリリースであるGLM-5.3を公開しています。こちらの利用をご検討ください。
この分析は、ユースケースに最適なGLM-5.2 (Max)のAPIプロバイダーを選ぶための参考情報です。
最短のタスク時間
Intelligence Index タスクあたりの時間（分）
16社が提供する17件のエンドポイント
最安のタスク費用
Intelligence Index タスクあたりの費用
16社が提供する17件のエンドポイント
GLM-5.2 (max)は16社のAPIプロバイダーが提供する17件のエンドポイントで利用でき、性能特性と料金はそれぞれ異なります。以下でプロバイダー間の主要指標を比較します。
料金
Intelligence Index タスクあたりのコスト: GLM-5.2 (Max)
料金：キャッシュヒット・入力・出力: GLM-5.2 (Max)
出力速度とタスクあたりの費用: GLM-5.2 (Max)
速度
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
出力速度: GLM-5.2 (Max)
遅延
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
最初の回答トークンまでの時間: GLM-5.2 (Max)
信頼性
測定したすべての単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードで、エンドポイントが失敗したリクエストの割合
エンドポイントのエラー率: GLM-5.2 (Max)
キャッシュ
キャッシュヒット率: GLM-5.2 (Max)
タスクあたりのコストとキャッシュヒット率: GLM-5.2 (Max)
主要な比較指標とAPI機能
 Baseten | -- | -- | 12.77 | 0.0% | 524k | オープン | ||
| Baseten | -- | -- | 31.99 | 2.5% | 1M | オープン | ||
 CoreWeave | -- | -- | 11.63 | 0.0% | 262k | オープン | ||
 Databricks | -- | -- | 13.26 | 0.0% | 1M | オープン | ||
 DeepInfra | -- | -- | 29.73 | 0.0% | 1M | オープン | ||
 Fireworks | -- | -- | -- | -- | 1M | オープン | ||
 FriendliAI | -- | -- | 21.99 | 0.0% | 1M | オープン | ||
 GMI | -- | -- | -- | -- | 1M | オープン | ||
 Mistral | -- | -- | 8.26 | 7.0% | 1M | オープン | ||
 Multiverse Computing | -- | -- | 13.09 | 0.0% | 1M | オープン | ||
 Nebius | -- | -- | 20.76 | 0.0% | 432k | オープン | ||
 Novita | -- | -- | 35.40 | 0.0% | 1M | オープン | ||
 Parasail | -- | -- | 16.85 | 5.5% | 1M | オープン | ||
 Scaleway | -- | -- | 11.52 | 0.0% | 262k | オープン | ||
 SiliconFlow | -- | -- | 21.32 | 0.0% | 1M | オープン | ||
 Together AI | -- | -- | 8.71 | 0.0% | 262k | オープン | ||
 Zai | -- | -- | 25.07 | 0.0% | 1M | オープン | ||
よくある質問
GLM-5.2 (Max)のプロバイダーに関するよくある質問
GLM-5.2 (Max)は16社のAPIプロバイダーが提供する17件のエンドポイントで利用できます：FriendliAI、Baseten (FAST)、Novita (FP8)、Parasail (NVFP4)、CoreWeave、Multiverse Computing、Together AI、Scaleway、Databricks、Fireworks、GMI (FP8)、Baseten、DeepInfra (FP4)、Zai、Mistral、SiliconFlow (FP8)、Nebius (FP4)。性能特性と料金はエンドポイントごとに異なります。
現在、ベンチマークと追跡の対象となる16社のAPIプロバイダーが提供する17件のエンドポイントでGLM-5.2 (Max)を利用できます。
GLM-5.2 (Max)の最初の回答トークンまでの時間が最短のプロバイダーはMistral（7.53s）、Together AI（8.91s）、CoreWeave（12.11s）です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
ブレンド料金でGLM-5.2 (Max)が最安のプロバイダーはMultiverse Computing（100万トークンあたり$0.0987）、DeepInfra (FP4)（100万トークンあたり$0.37）、CoreWeave（100万トークンあたり$0.46）です。ブレンド料金では、キャッシュヒット／入力／出力トークンを7:2:1とします。
GLM-5.2 (Max)の入力トークン料金が最安のプロバイダーはMultiverse Computing（入力100万トークンあたり$0.17）、DeepInfra (FP4)（入力100万トークンあたり$0.56）、CoreWeave（入力100万トークンあたり$0.62）です。
GLM-5.2 (Max)の出力トークン料金が最安のプロバイダーはMultiverse Computing（出力100万トークンあたり$0.54）、DeepInfra (FP4)（出力100万トークンあたり$1.80）、CoreWeave（出力100万トークンあたり$2.42）です。
GLM-5.2 (Max)の料金はプロバイダー間で最大25.5倍異なります。最安はMultiverse Computingの100万トークンあたり$0.0987で、Scalewayは100万トークンあたり$2.52です。
17件中16件のエンドポイントがGLM-5.2 (Max)のJSONモードに対応しています：FriendliAI、Baseten (FAST)、Novita (FP8)、Parasail (NVFP4)、CoreWeave、Multiverse Computing、Together AI、Scaleway、Databricks、Fireworks、GMI (FP8)、Baseten、DeepInfra (FP4)、Zai、Mistral、Nebius (FP4)。
GLM-5.2 (Max)の17件のエンドポイントすべてが、関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
GLM-5.2 (Max)のプロバイダーを選ぶ際は、タスクあたりの時間（Intelligence Indexのタスクを完了する速さ）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、JSONモードや関数呼び出しなどのAPI機能を検討してください。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
GLM-5.2 (Max)の知能、能力、モダリティ、他のモデルとの比較については、モデル概要ページをご覧ください。 モデル概要を表示