GLM-5.2 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8：完全比較（2026）

要点

• GLM-5.2（Z.ai）は100万トークンあたり1.40ドル/4.40ドル — GPT-5.5（5ドル/30ドル）と Claude Opus 4.8（5ドル/25ドル）のおよそ6分の1の価格
• コーディングのベンチマークで GLM-5.2 は両者と互角に渡り合う：SWE-bench Pro で GPT-5.5 に勝つ（62.1 対 58.6）が、Opus 4.8（69.2）には及ばない
• 素の知性では Opus 4.8 が首位（AA インデックス 61.4 対 GLM-5.2 の 51）、GPT-5.5 は中間（60）
• GLM-5.2 は3つの中で唯一、自己ホストできる MIT ライセンスのオープンな重みを持つ — ただしタスクごとに約4万3千の出力トークンを消費し、競合の約2万4千に対して多い

中国のオープンウェイトモデルが、OpenAI と Anthropic の最高のクローズドモデルから数ポイントの差にまで迫りました — しかもわずかなコストで。Z.ai（旧 Zhipu AI）の GLM-5.2 は、真の問いを突きつけます：これほど安いオープンモデルがこれほど接近したとき、クローズドなフロンティアモデルに6倍を払う意味はまだあるのか？ここではベンチマーク、価格、そしてそれぞれが実際にどこで勝つのかを対決形式で見ていきます。

最も安いモデルは？GLM-5.2、GPT-5.5、Opus 4.8

GLM-5.2 は圧倒的に安く、100万トークンあたり入力1.40ドル/出力4.40ドル — GPT-5.5（5ドル/30ドル）と Claude Opus 4.8（5ドル/25ドル）のおよそ6分の1のコストです。

価格差はこの比較の見出しです。GLM-5.2 のオープンウェイト、MIT ライセンスのモデルは、アメリカの2つのフロンティアラボを大きく下回り、さらにキャッシュ入力を100万トークンあたりわずか0.26ドルで加えます。

出力コストの差こそ本当のポイントです。 GPT-5.5 の出力トークンは GLM-5.2 の6.8倍、Opus 4.8 は5.7倍のコストです。出力の多い負荷 — コード生成、長文合成、エージェントループ — では、この倍率が急速に積み重なります。

差を縮める1つの注意点： GLM-5.2 はトークン非効率です。第三者のテストで、タスクごとに約4万3千の出力トークンを消費し、競合の約2万4千より多いことが判明しました。トークン消費が1.8倍なので、GLM-5.2 のタスク単位の実効的なコスト優位は、見出しの6倍より3〜4倍に近くなります。それでも大きな差ですが — 表示価格が示すほど大きくはありません。

GLM-5.2、GPT-5.5、Opus 4.8 はベンチマークでどう比較される？

Claude Opus 4.8 が素の知性とコーディング精度で首位、GPT-5.5 がすぐ後ろ、GLM-5.2 は全体で数ポイント遅れをとりつつ、一部のコーディングタスクで GPT-5.5 を上回ります。

確認済みの第三者ベンチマークでの対決はこちらです：

*出典：Artificial Analysis、第三者評価、2026年6月。Z.ai はローンチ時に公式ベンチマークを公開しませんでした。*

数字を読む：

• Opus 4.8 は精度で勝つ — SWE-bench Pro、FrontierSWE、Terminal-Bench、AA Intelligence Index でトップスコア。難しいタスクでの正確さが優先なら、これが首位です。
• GLM-5.2 は価格以上の実力 — SWE-bench Pro（62.1 対 58.6）、FrontierSWE、MCP-Atlas、GDPval で GPT-5.5 に勝ちます。6分の1のコストのオープンモデルが複数のコーディング評価で GPT-5.5 を上回るのは、2026年半ばの驚きです。
• GPT-5.5 は中間 — Terminal-Bench（82.7）と AA インデックス（60）で強いが、もはやローンチ時のような明確なコーディングリーダーではありません。

コミュニティのコンセンサス：GLM-5.2 はアーキテクチャ重視の推論でフロンティアラボからおよそ6か月遅れているが、実用的なコーディングタスクの差はほぼ埋まった。

コーディングエージェントに最適なモデルは？

難しいコーディングタスクでの純粋な精度なら Claude Opus 4.8 が首位、コスト効率の高い大量コーディングなら GLM-5.2 が最良の価値、GPT-5.5 は最も成熟したエコシステムを持つバランスの取れた中間の選択肢です。

コーディングはこの比較が最も重要な領域です。3つとも agentic なコーディングモデルとして位置づけられているからです。

• Claude Opus 4.8 — 誤答が高くつく、複雑で高リスクなリファクタリングとアーキテクチャ作業に最適。SWE-bench Pro での優位（69.2）と、数百の並列サブエージェント向けの動的ワークフロー対応が、精度の選択肢にしています。トークン予算より正確さが重要なとき、コストは正当化されます。

• GLM-5.2 — コストが支配する大量コーディングに最適。100万トークンあたり出力4.40ドルで SWE-bench Pro で GPT-5.5 に勝つため、エージェントループ、バッチのコード生成、毎日数千のコーディングタスクを走らせるチームにとって価値の選択肢です。ここではトークン非効率が効くので、実際のタスク単位コストを測定してください。

• GPT-5.5 — すでに OpenAI エコシステムにいて、実績あるツール、マルチモーダル対応、最も成熟したエージェント基盤を求めるチームに最適。無人のターミナルワークフロー向けに Terminal-Bench（82.7）で首位です。

決め手は通常ボリュームです。 たまに複雑なタスクを走らせるチームは Opus 4.8 の精度に払うべきです。大規模にコーディングエージェントを走らせるチーム — 出力トークンが急速に積み上がる — は、トークン非効率を考慮しても GLM-5.2 の経済性を打ち負かすのは難しいでしょう。

クローズドモデルよりも GLM-5.2 のようなオープンモデルを使うべき？

GLM-5.2 のオープンな MIT ライセンスの重みは、自己ホスト、データ管理、ベンダーロックインなしを提供します — 規制産業や大量利用者にとって重要な利点ですが、クローズド API が避けるインフラと保守のコストを伴います。

これは、ベンチマークの数字を超えて GLM-5.2 が突きつける戦略的な問いです。

GLM-5.2（オープン）に有利な論拠：

• 自己ホスト — データレジデンシー、コンプライアンス、エアギャップ環境のために自前のインフラで実行
• ベンダーロックインなし — 重みは MIT ライセンスであなたのもの。どの API も足元から廃止され得ない
• 規模でのコスト — 非常に大量なら、自己ホストは GLM-5.2 の安い API さえ下回り得る
• 透明性 — モデルを検査、ファインチューニング、変更できる

GPT-5.5 / Opus 4.8（クローズド）に有利な論拠：

• 難しいタスクでの上限が高い — Opus 4.8 の精度優位は複雑な推論で本物
• インフラ負担なし — GPU クラスタなし、モデル運用なし、スケーリングの頭痛なし
• 成熟したエコシステム — より良いツール、マルチモーダル対応、確立された統合
• 管理された信頼性 — プロバイダーが稼働時間を担い、あなたではない

ほとんどのチームにとっての実務的な答え： コストに敏感な大量コーディングには API 経由で GLM-5.2 を使い、精度が価格を正当化する最も難しいタスクには Opus 4.8 を取っておきましょう。1つを選ぶ必要はありません — タスクタイプで両者をルーティングすれば両方の良いとこ取りができます。Velokey のような統一ゲートウェイなら、1つの OpenAI 互換エンドポイントで GLM-5.2、GPT-5.5、Opus 4.8 を呼び出し、リクエストごとに切り替えられます。

どのモデルを選ぶべき？

最大の精度なら Opus 4.8、最大の価値なら GLM-5.2、エコシステムの成熟度なら GPT-5.5 を選ぶ — あるいはタスクごとにルーティングして、コストと品質の両方を最適化しましょう。

決定を1つの表にまとめると：

ほとんどの本番チームは結局1つ以上を使います。コスト差は十分大きいので、大量の作業を GLM-5.2 にルーティングしつつ、重要なタスクを Opus 4.8 に残せば、肝心なところで品質を犠牲にせずにモデルの支出を大幅に削減できます。

よくある質問

GLM-5.2 は GPT-5.5 より優れている？

いくつかのコーディングベンチマークでは、はい — GLM-5.2 は SWE-bench Pro（62.1 対 58.6）、FrontierSWE、MCP-Atlas で GPT-5.5 に勝ちます。総合的な知性では GPT-5.5 が首位（AA インデックス 60 対 51）。GLM-5.2 は価格で決定的に勝ち、およそ6分の1のコストです。コストに敏感なコーディングなら GLM-5.2 がより良い価値、汎用的な知性なら GPT-5.5 が首位です。

GLM-5.2 は Claude Opus 4.8 と同じくらい良い？

精度では今ひとつです。Opus 4.8 は SWE-bench Pro（69.2 対 62.1）、Terminal-Bench（85.0 対 81.0）、AA Intelligence Index（61.4 対 51）で首位。ただし GLM-5.2 はおよそ6分の1のコストでオープンウェイトです。最も難しいタスクでは Opus 4.8 が勝ち、コストが重要な大量作業では GLM-5.2 が魅力的です。

GLM-5.2 はどれくらい安い？

GLM-5.2 は100万トークンあたり入力1.40ドル/出力4.40ドルで、GPT-5.5 の5ドル/30ドル、Opus 4.8 の5ドル/25ドルに対しておよそ6分の1の価格です。ただし GLM-5.2 はタスクごとに約1.8倍多くの出力トークンを使うので、実効的なタスク単位の節約は6倍より3〜4倍に近くなります。

GLM-5.2 を自己ホストできる？

はい。GLM-5.2 は MIT ライセンスのオープンウェイトで出荷され、Hugging Face に zai-org/GLM-5.2 として提供されています。トークンあたり約40Bのアクティブパラメータを持つ7,440億パラメータの Mixture-of-Experts モデルなので、自己ホストにはかなりの GPU インフラが必要ですが、ライセンス上の制限はありません。GPT-5.5 と Opus 4.8 はクローズドで自己ホストできません。

各モデルのコンテキストウィンドウは？

3つとも大きなコンテキストウィンドウを提供します。GLM-5.2 はデフォルトで100万トークンのウィンドウ、GPT-5.5 は100万トークン、Claude Opus 4.8 は100万トークンを提供します。GLM-5.2 の最大出力は1応答あたり131,072トークンです。

大量コーディングエージェントに最適なモデルは？

GLM-5.2 は大量コーディングに最良の経済性を提供し、6分の1の価格で SWE-bench Pro で GPT-5.5 に勝ちます。精度が重要なタスクでは Opus 4.8 が首位。多くのチームはタスクタイプでルーティングします — ボリュームには GLM-5.2、難しいケースには Opus 4.8 — 統一 API を通じてコストと品質のバランスを取ります。

3つすべてを自分の負荷で比較したいですか？ Velokey の API キーを取得して、1つの OpenAI 互換エンドポイントで GLM-5.2、GPT-5.5、Claude Opus 4.8 を呼び出しましょう — タスクごとにルーティングして、3つの統合を管理せずにコストと品質を最適化できます。

*最終更新：2026年6月25日。ベンチマークのスコアは第三者評価（Artificial Analysis ほか）によるもの。Z.ai はローンチ時に GLM-5.2 の公式ベンチマークを公開しませんでした。価格は公開時点で公表された API 料金を反映しています。GLM-5.2 は2026年6月13日、GPT-5.5 は2026年4月23日、Claude Opus 4.8 は2026年5月28日に公開されました。*