GLM-5.1·Qwen3가 일부 작업에서 더 싸고 빨랐다는 비교
동일한 입력을 여러 모델에 보내 실제 응답에서 비용, 지연 시간, 토큰 수를 기록한 벤치마크다. 비교는 ScitiX라는 인프라에서 실행되었으므로, 결과는 특정 환경의 숫자로 봐야 한다. 글 생성 작업에서는 GLM-5.1이 한 번 호출에 0.0007달러였고 첫 토큰이 나오기까지 706밀리초가 걸렸다.
는 같은 작업에서 0.0067달러, 1051밀리초였다. 임베딩 작업에서는 Qwen3--8B가 100만 토큰당 0.04달러, 311밀리초였고, OpenAI text--3-large는 100만 토큰당 0.13달러, 1685밀리초였다. 같은 영어 입력을 토큰으로 나눴을 때 GLM-5.1은 838토큰, .5는 947토큰으로 계산되어, GLM-5.1이 약 11.5% 적은 토큰을 썼다.
GLM-5.1에서 생각 모드를 켜면 껐을 때보다 토큰 비용이 약 9.3배로 늘었다.
핵심 포인트
- GLM-5.1은 같은 생성 작업에서 보다 약 9배 저렴했다.
- Qwen3--8B는 OpenAI text--3-large보다 100만 토큰당 비용이 낮고 응답도 빨랐다.
- 토크나이저 밀도 차이 때문에 GLM-5.1은 같은 영어 입력을 더 적은 토큰으로 처리했다.
- 생각 모드는 답변 품질에 도움이 될 수 있지만, GLM-5.1 기준 토큰 비용을 약 9.3배 늘렸다.
- 비용을 줄이려면 모델 가격표뿐 아니라 토큰 수, 지연 시간, 기능 모드별 비용을 함께 비교해야 한다.