GLM vs Claude: Coding, Reasoning und Preis

Wählen Sie GLM-5.3, um die Beispielanfrage bei Novita AI auf $0.0184 statt $0.0600 für Claude Opus 5.5 zu senken, etwa 3.3× weniger; wählen Sie Claude, wenn Reasoning und agentisches Coding zählen: Es führt bei HLE um 19.1 pp (61.4% gegenüber 42.3%) und bei Terminal-Bench 4.0 um 17.7 pp.

Aktualisiert · 4 Quellen · Methodik

KriteriumGewinnerVorsprungBeleg
Coding-BenchmarkClaude Opus 5.517.7 ppTerminal-Bench 4.0: Claude 59.6% vs GLM-5.3 41.9%12
Reasoning-BenchmarkClaude Opus 5.519.1 ppHLE: Claude 61.4% vs GLM-5.3 42.3%12
Ausgabegeschwindigkeit (tokens/s)GLM-5.31.4 tokens/sGLM-5.3 98.2 vs Claude 96.8 tokens/s12
Geschätzte AnfragekostenGLM-5.3$0.0416GLM-5.3 $0.0184 vs Claude $0.060034

Coding- und Reasoning-Benchmarks

KennzahlGLM-5.3 (Max)Claude Opus 5.5 (Max)
AA · Terminal-Bench 4.01241.9%59.6%
AA · HLE1242.3%61.4%
AA · SciCode1259.0%66.9%

Leistung

KennzahlGLM-5.3 (Max)Claude Opus 5.5 (Max)
Ausgabegeschwindigkeit (tokens/s)1298.296.8
Zeit bis zum ersten Antwort-Token (s)1222.7676.8

Preise und Anfragekosten

KennzahlGLM-5.3Claude Opus 5.5
Eingabe / 1M tokens34$1.40$4.00
Ausgabe / 1M tokens34$4.40$20.00
Kontextfenster (tokens)341,048,5761,000,000
Kostenbeispiel: 10,000 Eingabe- + 1,000 abgerechnete Ausgabetokens
GLM-5.3$0.0184
Claude Opus 5.5$0.0600

Wann sich welche Option eignet

GLM-5.3

  • Für budgetgebundene Agent-Workloads kostet GLM-5.3 bei Novita AI $1.40 Eingabe und $4.40 Ausgabe pro 1M Tokens, etwa 3.3× weniger als Claude pro Beispielanfrage.34
  • GLM-5.3s kleinster Abstand zu Claude liegt bei SciCode, 59.0% gegenüber 66.9% (7.9 pp); es passt daher besser zu wissenschaftlichem Coding als zu Terminal-Agenten.12
  • Für lange Eingaben nennt Novita AI für GLM-5.3 einen Kontext von 1,048,576 Tokens, etwas mehr als Claudes 1,000,000.34

Claude Opus 5.5

  • Bei Reasoning liegt Claudes 61.4% bei HLE 19.1 pp über GLM-5.3s 42.3%, sein größter Vorsprung auf dieser Seite.12
  • Für terminalbasierte Coding-Agenten führt Claude bei Terminal-Bench 4.0 um 17.7 pp, 59.6% gegenüber 41.9%.12
  • Bei der Geschwindigkeit liegt Claude hier nicht vorn: In der AA-Referenz gibt GLM-5.3 98.2 gegenüber 96.8 tokens/s aus und erreicht das erste Antwort-Token im Median nach 22.7 s statt 676.8 s.12

Methodik und Quellen

AA nutzt die genannten Reasoning-Konfigurationen; Claude Opus 5.5 ist Max mit Standard-Fallback.123

Coding- und Reasoning-Zeilen verwenden dieselben AA-Versionen: Terminal-Bench 4.0, HLE und SciCode. Verfügbare offizielle Berichte vergleichen dieses aktuelle Modellpaar nicht unter einem gemeinsamen Protokoll. AA-Ausgabegeschwindigkeit und Zeit bis zum ersten Antwort-Token sind Modellreferenzen, keine Garantien für den Novita-Endpunkt; Letztere ist der AA-Median für den Prompt mit 10,000 Eingabetokens und schließt das Reasoning beider Modelle ein. Preise und Kontextfenster sind die von Novita AI für GLM-5.3 und von Anthropic für Claude Opus 5.5 veröffentlichten Werte; das Beispiel ohne Cache nutzt 10,000 Eingabe- und 1,000 abgerechnete Ausgabetokens.

Die Kosten sind Schätzungen zu synchronen Listentarifen ohne Cache, keine gemessenen Rechnungen; abgerechnete Ausgabe umfasst Reasoning. Steuern, Wiederholungen, Rabatte und Vertragskapazität sind ausgeschlossen. Novita AI veröffentlicht diese Seite anhand öffentlicher Quellen ohne privaten Lasttest.

  1. Artificial Analysis · GLM-5.3 (Max)
  2. Artificial Analysis · Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)
  3. Anthropic · Opus-5.5-Preise
  4. Novita AI · GLM-5.3 pricing

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