TL;DR— 按 ofox.io 的标价GLM-5.2 是input $1.4 / output $4.4每百万 tokenGPT-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 $720GPT-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你该选哪个场景选谁理由成本敏感的批量编码 agentGLM-5.22:1 混合下便宜 5.56x同样的 1M context长 context 重构任务input 500KGLM-5.2同样的 1M context 和 128K output 上限input 便宜 3.57x在 input 重的任务上更关键output 重的代码生成管线GLM-5.2每个 output token 便宜 6.82xCodex CLI / Terminal-Bench 为主的 agentic 流程GPT-5.5集成深度加上 82.7% 的 Terminal-Bench 2.1延迟敏感的交互式结对编程GPT-5.5针对短 prompt 的首 token 速度调优Azure 背书采购 / 微软合规体系GPT-5.5ofox 的 GPT-5.5 线路是 Azure 背书物理隔离或必须 fork 的部署GLM-5.2 自托管MIT 权重在 Hugging Face 上给 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 模型目录核实规格GLM-5.2GPT-5.5ofox 上架时间2026 年 6 月 16 日2026 年 4 月 24 日ofox model IDz-ai/glm-5.2openai/gpt-5.5详情页ofox.io/en/models/z-ai/glm-5.2ofox.io/en/models/openai/gpt-5.5input 价格$1.4 / M tokens$5.00 / M tokensoutput 价格$4.4 / M tokens$30.00 / M tokenscache 读取价格$0.26 / M tokens$0.50 / M tokensweb search 附加项$0.01 / 请求$0.01 / 请求context window1,000,000 tokens1,000,000 tokens922K in / 128K out最大 output128,000 tokens128,000 tokens背后 providerZ.ai智谱Azure微软代理的 OpenAI权重开放MITHugging Face zai-org闭源仅 API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/output2K in1K 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 token1 万 × 2K 20M每天 output token1 万 × 1K 10M模型每天 input 成本每天 output 成本每天合计每月合计GLM-5.220M × $1.4 $2810M × $4.4 $44$72~$2,160GPT-5.520M × $5.0 $10010M × $30 $300$400~$12,000差额——$328/天~$9,840/月中量每天 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 token10 万 × 2K 200M每天 output token10 万 × 1K 100M模型每天 input 成本每天 output 成本每天合计每月合计GLM-5.2200M × $1.4 $280100M × $4.4 $440$720~$21,600GPT-5.5200M × $5.0 $1,000100M × $30 $3,000$4,000~$120,000差额——$3,280/天~$98,400/月重量每天 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 token100 万 × 2K 2B每天 output token100 万 × 1K 1B模型每天 input 成本每天 output 成本每天合计每月合计GLM-5.22B × $1.4 $2,8001B × $4.4 $4,400$7,200~$216,000GPT-5.52B × $5.0 $10,0001B × $30 $30,000$40,000~$1,200,000差额——$32,800/天~$984,000/月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-5.2input 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/Minput 打 81% 折GPT-5.5 是 $0.50/Minput 打 90% 折。在 codebase context 跨请求重复的代码评审负载里50% 以上的 cache 命中率是现实的。下面是 50% input cache 命中对 blended 成本的影响。50% input cache 命中一半 input token 走 cacheoutput 不变模型未命中 input ($/M)命中 input ($/M)有效 input ($/M)output ($/M)2:1 blended ($/M)相比无 cache 降幅GLM-5.2$1.40$0.26$0.83$4.40$2.02−15.8%GPT-5.5$5.00$0.50$2.75$30.00$11.83−11.2%100% input cache 命中每个 input token 都走 cache模型input ($/M全部命中)output ($/M)2:1 blended ($/M)相比无 cache 降幅GLM-5.2$0.26$4.40$1.64−31.7%GPT-5.5$0.50$30.00$10.33−22.5%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。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 patchper-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。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。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。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。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。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_urlhttps://api.ofox.io/v1, api_keyos.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( modelmodel, 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( modelpick_model(request_type), messagesmessages, )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 output2026 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 context922K in / 128K out2026 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 PlanMiniMax 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。