GLM-5.3-FlashX vs DeepSeek V4.1 Flash: mana yang cocok untuk Anda?

Kedua model berdampingan

	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash
ID Model	glm-5.3-flashx	glm-5.3-flash	deepseek-flash
Diumumkan	18 September 2026	Agustus 2026	10 September 2026
Parameter	320B total / 18B aktif	320B total / 18B aktif	Backbone 552B, 8B aktif dalam prefill / 16B dalam decode
Jendela konteks	1M token	1M token	1M token
Output maksimum	128K token	128K token	384K token
Modalitas input	Video, gambar, file, teks	Video, gambar, file, teks	Gambar dan teks
Kontrol thinking	Hanya enabled	Hanya enabled	Aktif secara default, dapat dinonaktifkan; reasoning effort 1–100
Bobot terbuka	Ya (model dasar, 26 Agustus)	Ya	Ya, lisensi MIT, FP8
Kecepatan yang dipublikasikan	Hingga 200 token/s	Tidak dipublikasikan	Tidak dipublikasikan

Keduanya adalah model Mixture-of-Experts dengan optimasi konteks panjang yang agresif, dan keduanya secara eksplisit dibangun untuk membuat konteks 1M token terjangkau: GLM-5.3-Flash dengan stack atensi sparse-dan-linear hibrida, DeepSeek V4.1 Flash dengan compressed sparse attention dan FP4 KV caching.

Harga: di mana mereka mirip, dan di mana tidak

Harga daftar resmi per 1M token, diperiksa 18 September 2026:

Jenis token	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash (off-peak)	DeepSeek V4.1 Flash (peak)
Input, cache miss	$0.37	$0.15	$0.15	$0.30
Input, cache hit	$0.075	$0.03	$0.003	$0.006
Output	$1.25	$0.50	$0.60	$1.20

Tiga hal menonjol.

1. Harga cache-hit adalah kesenjangan yang sesungguhnya. Input yang di-cache DeepSeek 10× lebih murah daripada GLM-5.3-Flash dan 25× lebih murah daripada GLM-5.3-FlashX. Harga cache-hit hanya berlaku untuk token yang benar-benar dicatat penyedia sebagai di-cache, jadi besarnya keuntungan bergantung pada seberapa repetitif trafik Anda — tetapi untuk beban kerja agen yang mengirim ulang prefiks besar pada setiap giliran, ini adalah tuas biaya terbesar dalam perbandingan ini.

2. Input tanpa cache dan output berdekatan. Harga input off-peak DeepSeek sama persis dengan GLM-5.3-Flash, dan harga outputnya berada di antara GLM-5.3-Flash dan GLM-5.3-FlashX. Pada jam peak, harga output DeepSeek ($1.20) hampir identik dengan GLM-5.3-FlashX ($1.25).

3. Mekanisme diskonnya berbeda. DeepSeek mendiskon harga API itu sendiri: off-peak adalah setengah dari peak, dan jam peak adalah Senin–Jumat 01:00–04:00 dan 06:00–10:00 UTC, sehingga sebagian besar minggu berada di off-peak. Diskon yang sebanding dari Zhipu ada pada GLM Coding Plan, di mana panggilan off-peak mengonsumsi 50% dari poin standar — manfaat langganan, bukan tarif API yang lebih rendah. Harga API GLM bersifat flat, dan penyimpanan input yang di-cache terdaftar sebagai gratis untuk waktu terbatas.

Berapa biaya beban kerja nyata

Volume token yang sama, harga daftar, tanpa pengali rute:

Beban kerja	GLM-5.3-FlashX	GLM-5.3-Flash	DeepSeek V4.1 Flash
10M input tanpa cache + 1M output	$4.95	$2.00	$2.10 off-peak / $4.20 peak
20M input di-cache + 0.5M output	$2.13	$0.85	$0.36 off-peak / $0.72 peak
2M input tanpa cache + 4M output	$5.74	$2.30	$2.70 off-peak / $5.40 peak

Baca ketiga baris itu sebagai tiga bentuk produk:

• Generasi berat output (diff besar, penulisan seluruh file, laporan panjang) adalah di mana GLM-5.3-Flash paling murah dan DeepSeek tidak jauh di belakang pada off-peak.
• Loop agen berat cache adalah di mana DeepSeek menjauh, dengan faktor 2.4 terhadap GLM-5.3-Flash dan hampir 6 terhadap FlashX.
• FlashX membeli latensi, bukan harga. Ia membawa premi 2.5× pada input dan output dibandingkan GLM-5.3-Flash, jadi masuk akal ketika giliran yang lambat lebih merugikan Anda daripada tokennya.

Perbedaan kemampuan yang mengubah keputusan

Panjang output. DeepSeek mengizinkan hingga 384K token output per respons — tiga kali batas 128K GLM. Untuk refaktor seluruh repositori atau generasi dokumen satu-pass yang panjang, batas ini bisa menjadi kendala penentu.

Kontrol thinking. DeepSeek V4.1 Flash menjalankan thinking secara default tetapi memungkinkan Anda menonaktifkannya, dan mengekspos reasoning effort yang dapat disetel secara kontinu dari 1 hingga 100. GLM-5.3-Flash/FlashX hanya mendukung thinking.type: enabled; thinking tidak dapat dimatikan, sehingga setiap permintaan membayar token penalaran. Jika Anda membutuhkan panggilan sederhana berlatensi rendah dan berbiaya rendah, DeepSeek memberi Anda tombol yang tidak dimiliki GLM.

Jangkauan multimodal. Keduanya menerima gambar, tetapi GLM-5.3-Flash didokumentasikan juga dengan input video dan file. Jika pipeline Anda memasukkan rekaman layar, PDF, atau media campuran ke dalam model, GLM mencakup lebih banyak hal secara langsung.

Bobot terbuka dan lisensi. Model dasar GLM-5.3-Flash di-open-source-kan pada 26 Agustus 2026 (320B-A18B). DeepSeek V4.1 Flash mempublikasikan bobot FP8 di bawah lisensi MIT dengan laporan teknis. Keduanya pada prinsipnya dapat di-self-host; periksa lisensi dan persyaratan perangkat keras terhadap deployment Anda sendiri sebelum mengasumsikan kesetaraan.

Batas throughput. DeepSeek mempublikasikan batas konkurensi 2.500 untuk Flash (dibandingkan 500 untuk V4 Pro). Zhipu tidak mempublikasikan angka yang setara, jadi verifikasi throughput dengan penyedia Anda daripada mengasumsikan paritas.

Kecepatan: keduanya kini berada di kelas yang sama

Zhipu mempublikasikan hingga 200 token/s untuk GLM-5.3-FlashX, yang disajikan pada stack penyajian yang dibangun untuk arsitektur Flash — mesin inferensi berbasis SGLang khusus, optimasi memori untuk konteks 1M token, dan peningkatan penyajian end-to-end 3× dibandingkan baseline awalnya pada perangkat keras yang sama.

DeepSeek tidak mempublikasikan angka token-per-detik untuk V4.1 Flash. Dokumentasinya mengklaim kecepatan lebih baik dan total waktu penyelesaian lebih rendah daripada V4 Pro; throughput yang dilaporkan pengembang berada di kisaran ~200 token/s yang sama.

Itulah framing yang jujur: keduanya tidak lagi dipisahkan oleh kecepatan mentah. Puncak yang dipublikasikan vendor dan angka yang diamati diukur secara berbeda, pada perangkat keras berbeda, dengan bentuk prompt berbeda. Ukur waktu ke token pertama, laju output berkelanjutan, dan total waktu tugas pada prompt Anda sendiri sebelum memilih berdasarkan kecepatan. Keluhan sebelumnya bahwa tier Flash GLM terasa lambat adalah masalah spesifik yang dibangun FlashX untuk diperbaiki, dan itu layak diuji ulang — bukan dianggap selesai berdasarkan lembar spesifikasi.

Cara membaca angka benchmark

Zhipu melaporkan GLM-5.3-Flash pada 63.4 di DeepSWE v1.1 (dibandingkan 46.2 untuk GLM-5.2), 48.8 di AutomationBench (dibandingkan 26.2), dan 29.0 di Z.ai Code Bench v1.0 pada effort maksimum dibandingkan 29.5 milik Claude Opus 4.8 dalam tabel yang sama. Di sisi DeepSeek, model dasar V4.1 Flash melaporkan MMLU-Pro 74.1 dan BigCodeBench 60.6 dalam set evaluasi yang dipublikasikannya sendiri.

Ini adalah angka vendor dari harness berbeda, set evaluasi berbeda, dan tanggal berbeda. Jangan membandingkannya lintas kedua kolom. Yang mereka tetapkan adalah bahwa kedua lab menempatkan tier Flash mereka dekat dengan model frontier mereka sendiri pada tugas agentic dan coding. Apakah itu berlaku untuk repositori Anda adalah pertanyaan yang hanya dapat dijawab oleh set evaluasi Anda sendiri.

Coding: yang mana?

Versi singkatnya:

• GLM-5.3-FlashX ada untuk memperbaiki keluhan "terlalu lambat" yang membayangi penggunaan GLM Flash sebelumnya. Jika Anda mencoba GLM untuk coding, menyukai kualitasnya, dan beralih karena latensi, inilah versi yang layak dicoba lagi — keluarga ID model yang sama, tier penyajian yang lebih cepat.
• Pertahankan DeepSeek V4.1 Flash di mana ekonomi cache mendominasi — loop agen panjang yang mengirim ulang konteks besar setiap giliran, atau pekerjaan coding batch bervolume tinggi di mana biaya per tugas yang selesai lebih penting daripada nuansa interaktif.
• Lewati perbandingan benchmark. Kedua lab mengukur hal yang berbeda dengan harness yang berbeda. Jalankan dua puluh tugas nyata dari repositori Anda sendiri melalui keduanya, dan bandingkan tingkat penyelesaian, rework, total biaya, dan waktu wall-clock.

Cara memanggil kedua model

Keduanya menggunakan chat completions yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga satu klien dapat menargetkan keduanya. ID modelnya adalah glm-5.3-flashx dan deepseek-flash.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flashx",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Review this diff for correctness and propose tests."}
    ],
    temperature=1,
    top_p=0.95,
    extra_body={
        "reasoning_effort": "max",
        "thinking": {"type": "enabled", "clear_thinking": False},
    },
)

print(response.choices[0].message.content)

Ganti model menjadi deepseek-flash untuk rute DeepSeek. Ekspektasi parameter berbeda dalam tiga hal yang perlu diketahui sebelum Anda menulis kode bersama:

Pengaturan	GLM-5.3-FlashX	DeepSeek V4.1 Flash
Thinking	Hanya enabled, tidak dapat dinonaktifkan	Aktif secara default; dapat dinonaktifkan
Reasoning effort	reasoning_effort: max direkomendasikan	Dapat disetel pada skala 1–100
Streaming	stream: true plus tool_stream: true	Streaming standar; FIM tersedia dalam mode non-thinking

Kedua model mendukung tool calling, output terstruktur/JSON, dan context caching. DeepSeek juga mendokumentasikan API format Anthropic dan Responses API, yang dapat menyederhanakan penggunaan ulang harness yang ditulis untuk format tersebut.

Jalankan keduanya melalui satu kunci API di APIMaster.ai

APIMaster mengekspos keluarga GLM dan DeepSeek di balik satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga Anda dapat mengevaluasi kedua tier dengan kunci yang sama, konsol yang sama, dan penagihan yang sama — pay-as-you-go mulai dari $1, dengan diskon hingga 70% dari tarif resmi pada rute terpilih.

1. Buat akun APIMaster.
2. Tambahkan kredit pay-as-you-go, mulai dari $1.
3. Buat kunci API di konsol APIMaster.
4. Arahkan klien Anda ke https://apimaster.ai/v1 dan ganti bidang model untuk membandingkan.

Daftar APIMaster · Jelajahi marketplace model · Uji identitas model

FAQ

Mana yang lebih murah, GLM-5.3-FlashX atau DeepSeek V4.1 Flash? Tergantung pada beban kerjanya. DeepSeek jauh lebih murah untuk trafik berat cache ($0.003 vs $0.075 per 1M token input yang di-cache) dan lebih murah pada output di jam peak. GLM-5.3-Flash (bukan FlashX) adalah yang paling mendekati dalam hal harga, dan merupakan yang termurah dari ketiganya untuk generasi berat output.

Mengapa harga cache-hit DeepSeek jauh lebih rendah? DeepSeek merancang V4.1 Flash di sekitar kompresi KV-cache dan menagih $0.003 per 1M token input yang di-cache di luar jam sibuk. Harga cache hanya berlaku untuk token yang dicatat penyedia sebagai cache hit, jadi penghematan sebenarnya bergantung pada seberapa repetitif prompt Anda.

Apakah keduanya mendukung jendela konteks 1M token? Ya. Keduanya mencantumkan 1M token. Output maksimum per respons berbeda: 384K token untuk DeepSeek V4.1 Flash, 128K untuk GLM-5.3-Flash dan FlashX.

Bisakah saya mematikan thinking? Pada DeepSeek V4.1 Flash, ya — thinking aktif secara default tetapi dapat dinonaktifkan, dan reasoning effort dapat disetel dari 1 hingga 100. Pada GLM-5.3-Flash dan FlashX, thinking tidak dapat dinonaktifkan.

Mana yang lebih cepat? Keduanya berada di kelas yang sama. Zhipu mempublikasikan puncak 200 token/s untuk FlashX; DeepSeek tidak mempublikasikan angka, dan throughput yang diamati berada di sekitar level yang sama. Kecepatan bergantung pada rute, bentuk prompt, dan konkurensi — ukur sendiri.

Apakah keduanya model dengan bobot terbuka? Ya. Model dasar GLM-5.3-Flash di-open-source-kan pada 26 Agustus 2026; DeepSeek V4.1 Flash mempublikasikan bobot FP8 di bawah lisensi MIT dengan laporan teknis.

Bisakah saya menggunakan satu kunci API untuk keduanya? Ya, pada gateway yang melayani kedua keluarga. APIMaster menyediakan satu endpoint dan kunci yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga Anda dapat beralih antara glm-5.3-flashx dan deepseek-flash dengan mengubah bidang model.

Sumber dan bacaan lebih lanjut

• Z.ai — Dokumentasi GLM-5.3-Flash/FlashX — spesifikasi, kemampuan, pengaturan yang direkomendasikan, dan detail penyajian
• Z.ai — Harga — harga daftar resmi GLM per 1M token
• DeepSeek — Model & Harga — detail model resmi, harga, jadwal jam peak, dan batas konkurensi
• DeepSeek — Panduan Vision — format input gambar dan contoh permintaan
• Hugging Face — deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash — bobot berlisensi MIT, catatan arsitektur, dan tabel evaluasi
• Hugging Face — zai-org/GLM-5.3-Flash — bobot terbuka untuk model dasar GLM Flash

Semua sumber diperiksa pada 18 September 2026. Harga dapat berubah; verifikasi ketentuan terkini sebelum menjalankan beban kerja besar.