GLM vs Claude: programação, raciocínio e preço
Escolha GLM-5.3 para reduzir a solicitação de exemplo a $0.0184 na Novita AI, contra $0.0600 do Claude Opus 5.5, cerca de 3.3× menos; escolha Claude quando raciocínio e programação com agentes forem prioridade: ele lidera o HLE por 19.1 pp (61.4% contra 42.3%) e o Terminal-Bench 4.0 por 17.7 pp.
| Critério | Vencedor | Diferença | Evidência |
|---|---|---|---|
| Benchmark de programação | Claude Opus 5.5 | 17.7 pp | Terminal-Bench 4.0: Claude 59.6% vs GLM-5.3 41.9%12 |
| Benchmark de raciocínio | Claude Opus 5.5 | 19.1 pp | HLE: Claude 61.4% vs GLM-5.3 42.3%12 |
| Velocidade de saída (tokens/s) | GLM-5.3 | 1.4 tokens/s | GLM-5.3 98.2 vs Claude 96.8 tokens/s12 |
| Custo estimado por solicitação | GLM-5.3 | $0.0416 | GLM-5.3 $0.0184 vs Claude $0.060034 |
Testes de programação e raciocínio
Desempenho
Preços e custo por solicitação
| Métrica | GLM-5.3 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens34 | $1.40 | $4.00 |
| Saída / 1M tokens34 | $4.40 | $20.00 |
| Janela de contexto (tokens)34 | 1,048,576 | 1,000,000 |
Quando escolher cada opção
GLM-5.3
- Para cargas de agentes com orçamento limitado, GLM-5.3 na Novita AI custa $1.40 de entrada e $4.40 de saída por 1M tokens, cerca de 3.3× menos que o Claude por solicitação de exemplo.34
- A menor diferença do GLM-5.3 para o Claude está no SciCode, 59.0% contra 66.9% (7.9 pp), então ele se encaixa melhor em programação científica do que em agentes de terminal.12
- Para entradas longas, a Novita AI informa contexto de 1,048,576 tokens para o GLM-5.3, um pouco acima dos 1,000,000 do Claude.34
Claude Opus 5.5
- Em trabalho de raciocínio, os 61.4% do Claude no HLE superam em 19.1 pp os 42.3% do GLM-5.3, sua maior vantagem nesta página.12
- Para agentes de programação no terminal, Claude lidera o Terminal-Bench 4.0 por 17.7 pp, 59.6% contra 41.9%.12
- A velocidade não favorece o Claude aqui: na referência da AA, o GLM-5.3 gera 98.2 contra 96.8 tokens/s e chega ao primeiro token de resposta com mediana de 22.7 s contra 676.8 s.12
Metodologia e fontes
A AA usa as configurações indicadas; Claude Opus 5.5 é Max com fallback padrão.123
As linhas de programação e raciocínio usam as mesmas versões da AA: Terminal-Bench 4.0, HLE e SciCode. Os relatórios oficiais disponíveis não comparam este par atual com configuração comum. A velocidade de saída e o tempo até o primeiro token de resposta da AA são referências do modelo, não garantias do endpoint da Novita; este último é a mediana da AA com seu prompt de 10,000 tokens de entrada e inclui o raciocínio dos dois modelos. Preços e janelas de contexto são os publicados pela Novita AI para GLM-5.3 e pela Anthropic para Claude Opus 5.5; o exemplo sem cache usa 10,000 tokens de entrada e 1,000 de saída faturada.
Os custos são estimativas com tarifas síncronas sem cache, não faturas medidas; a saída faturada inclui raciocínio. Impostos, novas tentativas, descontos e capacidade negociada ficam excluídos. A Novita AI publica esta página com fontes públicas, sem benchmark privado.
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