GLM-5.2 vs GPT-5.5 成本实算：每天 1 万/10 万/100 万次请求的账单差距（2026）

TL;DR — 按 ofox.io 的标价，GLM-5.2 是 input $1.4 / output $4.4 每百万 token；GPT-5.5 是 $5 / $30。按 2:1 的 input/output 比例 blended，就是 $2.40 vs $13.33 每百万 token——5.56x 的成本比。每天 10 万次请求、每次 3K token 的话，GLM-5.2 大约 每天 $720，GPT-5.5 大约每天 $4,000——约 每月 $21,600 vs $120,000。prompt caching 对两边都有帮助，但抹不平差距。两个模型都在 ofox.io 同一个 OpenAI-compatible endpoint 上，所以这场对比就是改一行 model 字符串的事。

按典型编码混合比例，GPT-5.5 的 per-token 成本是 GLM-5.2 的 5.56x——纯 output token 上是 6.82x。问题已经不再是 GLM-5.2 是不是”够用”，而是哪种负载还值得付 GPT-5.5 的溢价。

如果你想跳过这些算式，直接拿自己的负载 A/B 两个模型，ofox.io 把 z-ai/glm-5.2 和 openai/gpt-5.5 托管在同一个 key 上——按量付费、没有月费，SDK 形态跟 OpenAI Python 客户端一致。下面的全部算式用的是 ofox 标价的 per-token 费率，已于 2026 年 6 月 21 日核实。

TL;DR：你该选哪个？

给 2026 年大多数编码团队的诚实结论：把成本敏感的默认流量路由到 z-ai/glm-5.2，把 openai/gpt-5.5 留在 Codex CLI / 交互式界面上，最难的那 10% 升级给 Claude。下面这套双模型分流覆盖了你流量里现实的 80%，而且不用做供应商迁移。

两个模型在 ofox 上各自提供什么

两个模型都跑在 api.ofox.io/v1 的 OpenAI-compatible 协议下，以及 Anthropic 协议 endpoint 上（供 Claude Code 直接替换使用）。这些枯燥的数字，已于 2026 年 6 月 21 日对照 ofox 模型目录核实：

从规格表里有两点要拎出来。第一，两边的 context window 和 output 上限实际上完全一样——都标 1M context 和 128K 最大 output 上限，所以哪个模型都不能比另一个单次调用吐出更大的 patch；在长重构任务上决定因素是 per-token 成本，不是输出容量。第二，ofox 上的 GPT-5.5 是 Azure 背书。对已经在微软合规边界内的团队，这就是采购的说辞；它不改变大多数账户看到的标价表，但确实意味着上游是微软，而不是 OpenAI 直连。

GLM-5.2 完整的接入路径——价格档位、MIT 权重时间线、Z.ai 自家的 Coding Plan——见我们的 GLM-5.2 接入指南。GPT-5.5 对比其他 2026 前沿模型的编码 benchmark 全景，见 MiniMax M3 vs GPT-5.5 SWE-Bench 拆解。

真实 per-token 算账：三种负载场景

标价很直白。真正有意思的数字是在你实际的规模下，发票长什么样。我们取三种场景，覆盖团队在生产中会遇到的现实量级范围。

假设前提（三种场景下保持不变）：

• 每次请求 3,000 token，按 2:1 拆分为 input/output（2K in，1K out）
• 每月 30 天
• 头条数字里不计 cache 命中（cache 影响放在下一节）
• 不计 web search 附加项

轻量：每天 1 万次请求

大致是一个小团队以中等强度跑单个编码 agent，或者一个有点规模的业余项目的形态。

• 每天 input token：1 万 × 2K = 20M
• 每天 output token：1 万 × 1K = 10M

中量：每天 10 万次请求

一个 10 人工程团队全天跑编码 agent 的形态，或者一个把模型暴露给终端用户、中等并发的产品功能。

• 每天 input token：10 万 × 2K = 200M
• 每天 output token：10 万 × 1K = 100M

重量：每天 100 万次请求

一个生产级 agent 集群、一个有规模的开发者工具 SaaS，或者一个面向四位数工程师组织的内部平台的形态。

• 每天 input token：100 万 × 2K = 2B
• 每天 output token：100 万 × 1K = 1B

5.56x 的比例在每个量级都成立——只有绝对花销在变。在轻量级，这是一笔有用的节省；在中量级，这够每月再请两名资深工程师；在重量级，这是一个功能能上线、还是因为单位经济算不过来被砍掉之间的区别。

这些表对应标准的 2:1 input/output 混合。比例会随负载形态漂移：在 1:1（对话式来回）下成本比是 6.03x；在 1:3 output 重（从短 prompt 生成代码）下是 6.51x；在 3:1 input 重（长 context 摘要）下收窄到 5.23x，因为 GLM-5.2 在每个 input token 上的折扣（input 便宜 3.57x）小于它在每个 output token 上的折扣（output 便宜 6.82x）。output 主导的负载更偏向 GLM-5.2；input 主导的负载偏得没那么狠，但在任何现实混合下仍然偏向 GLM。

Cache 影响：prompt caching 能把差距抹平多少？

两个模型对 cache 读取的计费都低于完整 input 费率：GLM-5.2 是 $0.26/M（input 打 81% 折），GPT-5.5 是 $0.50/M（input 打 90% 折）。在 codebase context 跨请求重复的代码评审负载里，50% 以上的 cache 命中率是现实的。下面是 50% input cache 命中对 blended 成本的影响。

50% input cache 命中（一半 input token 走 cache，output 不变）：

100% input cache 命中（每个 input token 都走 cache）：

这里有两层解读。第一，按每个被缓存的 token 算，cache 在 GPT-5.5 上省下的绝对金额更多——在 GPT-5.5 上每缓存一百万 token 你省 $4.50，在 GLM-5.2 上只省 $1.14。如果你的 CFO 是按省下的原始金额来给 cache 项目打分，那 GPT-5.5 赢。第二，cache 省下的是 GLM-5.2 账单中更大的一块比例——因为 input 在 GLM-5.2 的 blended 成本里占比更大，砍掉 input 成本的比例效应也更大。在 100% input cache 命中下，GLM 砍掉 blended 账单的 31.7%，GPT-5.5 砍掉 22.5%。

最终结果是 任何 cache 命中率下 GLM-5.2 都更便宜。随着 cache 命中率上升，成本比实际上还略微变大——从无 cache 的 5.56x，到 50% input cache 命中的 5.86x，再到 100% input cache 命中的 6.30x。这听起来反直觉，但算法很直白：cache 吃掉的是 GLM-5.2 blended 账单中更大的一块，所以按百分比算 GLM 的账单缩得更快。prompt caching 只是对 input 的统一折扣；它不改变 GPT-5.5 的 output 费率，而绝对金额差距就活在 output 上。

GLM-5.2 何时取胜（以及 benchmark 差距何时可以接受）

五类负载，GLM-5.2 是明显正确的路由决策：

1. 批量代码评审和异步重构扫描。 隔夜依赖升级、文档生成、批量 lint 修复——这类工作总 token 花销占主导，单次请求延迟无所谓。5.56x 的成本差距在每晚成千上万次请求里复利放大。
2. 长 context 重构任务。 GLM-5.2 的 1M context 让你能把一整个中等规模模块塞进一个 prompt。它的 128K output 上限和 GPT-5.5 完全一样，所以非常大的重写在两个模型上都要分块——但 GLM-5.2 吐出同样的 patch，per-token 成本低 5.56x，而它的 input 便宜 3.57x，在 input 重的重构遍历上更关键。
3. output 重的代码生成管线。 每个 output token 的成本是关键差异，差 6.82x。如果你的 agent 吐的代码比读的多（测试生成、脚手架、codemod 应用），GLM-5.2 优势不成比例地放大。
4. 高 cache 命中率负载。 复用同一 codebase context 的代码评审 agent、语料稳定的 RAG 管线——GLM-5.2 的 cache 读取 $0.26/M 是 GPT-5.5 $0.50/M 的一半，而且 cache 在 GLM 上的比例收益更大。
5. 开放权重保险。 MIT 许可的权重意味着，如果 Z.ai 改了托管价格或条款，你可以退回到自托管同一个模型。GPT-5.5 没有 on-prem 的路。即便你永远不部署这些权重，这份期权价值是真实的。

诚实的限定语：对 Terminal-Bench 风格的 agentic 工作，相对 GPT-5.5 的 benchmark 差距是真实存在的。在 GLM-5.2 发布时 Z.ai 还没公布 SWE-Bench Verified 分数，截至 2026 年 6 月中旬独立第三方 benchmark 数字仍在等待中。如果你的负载依赖 Terminal-Bench 衡量的那种多步 shell agentic 循环，GPT-5.5 仍然领先——其他一切场景下，成本论据是决定性的。

GPT-5.5 何时仍然合理

三类负载，5.56x 的溢价物有所值：

1. Codex CLI 是你的主界面。 OpenAI 的终端 agent 在协议层针对 GPT-5.5 调优——文件句柄、shell 历史、命令失败后的多轮恢复。Terminal-Bench 2.1 的分数（82.7%）反映的既是集成深度，也是模型能力。把 Codex 背后的模型换掉不是一步免费的动作。
2. 延迟敏感的交互式编码。 结对编程流程里，首 token 延迟每多一秒都伤害采用率。GPT-5.5 针对短 prompt 和快首 token 调优；在一个 5K-token 的交互式 prompt 上，GPT-5.5 通常赢下延迟对比。
3. Azure 背书采购。 ofox 的 GPT-5.5 线路是 Azure 背书，对已经在微软合规边界内的团队，不用走新供应商评审就能闭合采购流程。对每天几十万 token 以下的团队，新增一个模型供应商的采购成本往往超过 per-token 节省。

第四种场景是 混合负载的推理压力——如果你的编码 agent 偶尔要写架构总结、复盘报告或调研简报，GPT-5.5 的通用推理上限高于 GLM-5.2。话虽如此，对纯编码负载，GLM-5.2 的成本论据占主导。

通过 ofox 做 A/B 路由：一个 key、一个 endpoint、两个模型

z-ai/glm-5.2 和 openai/gpt-5.5 都在 https://api.ofox.io/v1 上、跑在 OpenAI-compatible 协议下。换模型就是改一个字符串。最小可用的 A/B 脚本：

Python——一个循环 A/B 两个模型

from openai import OpenAI
import os, time

client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])

prompt = "Refactor this Python function to use async/await and return early on empty list: ..."

for model in ["z-ai/glm-5.2", "openai/gpt-5.5"]:
    t0 = time.time()
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    elapsed = time.time() - t0
    print(f"{model}: {elapsed:.1f}s, {resp.usage.total_tokens} tokens")
    print(resp.choices[0].message.content[:200])

这给你原始延迟、总 token 数，以及在你自己任务上的并排 output。拿你真实负载里 20-30 个有代表性的案例跑一遍——这才是路由决策唯一诚实的输入。

Node——同样的形态

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.ofox.io/v1",
  apiKey: process.env.OFOX_API_KEY,
});

const prompt = "Refactor this Python function to use async/await and return early on empty list: ...";

for (const model of ["z-ai/glm-5.2", "openai/gpt-5.5"]) {
  const t0 = Date.now();
  const resp = await client.chat.completions.create({
    model,
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
  });
  console.log(`${model}: ${(Date.now() - t0) / 1000}s, ${resp.usage.total_tokens} tokens`);
  console.log(resp.choices[0].message.content.slice(0, 200));
}

上生产——单行换模型

同样的 SDK 调用、同样的 key、同样的计费线。要把成本敏感那一半流量路由给 GLM-5.2、把交互式那一半留在 GPT-5.5 上：

def pick_model(request_type: str) -> str:
    if request_type in {"batch_refactor", "code_review", "doc_generation"}:
        return "z-ai/glm-5.2"
    return "openai/gpt-5.5"

resp = client.chat.completions.create(
    model=pick_model(request_type),
    messages=messages,
)

不用迁移、不用新 key、不用单独对账。发票上的 model 列告诉你每次请求花了多少；路由函数是一处可调的分流开关。要在整个 ofox 模型目录上做更广的路由——包括把升级任务交给 Claude——见 我们的 $30 AI 编码栈搭建指南。

数据来源与定价参考

• ofox.io 模型目录：z-ai/glm-5.2 —— input $1.4/M、output $4.4/M、cache $0.26/M、1M context、128K 最大 output，2026 年 6 月 16 日上架（2026 年 6 月 21 日核实）
• ofox.io 模型目录：openai/gpt-5.5 —— input $5/M、output $30/M、cache $0.5/M、1M context（922K in / 128K out），2026 年 4 月 24 日上架，Azure 背书（2026 年 6 月 21 日核实）
• GLM-5.2 接入指南 —— 价格档位、MIT 权重、Z.ai Coding Plan
• MiniMax M3 vs GPT-5.5 SWE-Bench Pro 编码 benchmark —— 配套的 benchmark 主导对比
• Vellum —— GPT-5.5 参考 —— Terminal-Bench 2.1 分数 82.7%、output token 费率 $30/M 已确认

在一个跨量级成立的 5.56x 成本比、加上纯 output token 上的 6.82x 差距下，路由问题已经不再是”GLM-5.2 够不够好”——而是”哪种负载还值得付 GPT-5.5 的溢价”，而”Codex CLI 团队”是最干净诚实的答案。