המתמטיקה: GLM 5.2 ב-API הציבורי עולה בערך 1/5 עד 1/6 ממחיר GPT-5.5 או Claude Opus 4.8 לטוקן . בהשוואה ישירה של פלט, $4.40 של GLM-5.2 מול $30 של GPT-5.5 הוא בערך 1/6.8 מהעלות
. קלט במטמון (cached) יורד עוד יותר ל-$0.26 למיליון טוקנים
.
זוהי אסטרטגיית חומרה שונה באופן ניכר מפריסות NVIDIA H100/H200 המקובלות בתעשייה, ו-Featherless מציגה זאת כדרך להימנע ממגבלות האספקה של NVIDIA .
בקוונטיזציית FP8, משקלי המודל דורשים כ-750 GB של VRAM, מה שמוענק בנוחות על ידי 1 TB ה-VRAM הכולל של 4× MI325X (4 × 256 GB), עם מקום פנוי ל-KV cache באורכי הקשר מורחבים .
SWE-bench Pro (הנדסת תוכנה בעולם האמיתי):
Terminal-Bench 2.1 (משימות קוד סוכניות):
יתרון העלות הוא המקום שבו GLM 5.2 באמת בולט. בתעריפי ה-API הרשמיים של Z.ai:
| מודל | קלט (למיליון טוקנים) | פלט (למיליון טוקנים) |
|---|---|---|
| GLM 5.2 | $1.40 | $4.40 |
| GPT-5.5 | ~$5.00 | ~$30.00 |
| Claude Opus 4.8 | ~$8.00 | ~$40.00 |
בתמהיל עבודה ריאלי של 3:1 פלט-לקלט, GLM-5.2 מגיע לכ-$3.65 למיליון טוקנים לעומת כ-$23.75 של GPT-5.5 — יחס של בערך 1/6.5 . עוקבים עצמאיים מציינים חציון נמוך יותר בקרב ספקים המשרתים את המשקלים הפתוחים (קרוב יותר ל-$0.55 לקלט ו-$1.85 לפלט)
.
הענן הפרטי של Featherless ל-GLM 5.2 משכנע ביותר עבור:
Featherless מציעה גם תוכניות בתעריף קבוע נמוך יותר החל מ-$25 לחודש לגישה ללא שרת למודלים קטנים יותר, אך הצומת הייעודי של $7,500 לחודש מיועד במפורש לצוותים הזקוקים להסקה מתמשכת ובהיקף גבוה על מודל GLM 5.2 המלא .
השירות החדש של Featherless מציע ענן פרטי בתעריף קבוע של $7,500 לחודש עבור GLM 5.2 על 4× AMD MI325X, עם טענה לחיסכון של 94% בעלויות לעומת ממשקי API קנייניים לשימוש סוכני בהיקף גבוה. מודל ה-744B MoE מביס את GPT-5.5 ב-SWE-bench Pro בעלות של כשישית לטוקן, מה שהופך אותו לחלופת משקלים פתוחים משכנעת עבור ארגונים עם עומסי קוד והסקת סוכנים כבדים. בעוד Claude Opus 4.8 עדיין מוביל בחלק מהמדדים, יתרון העלות של שילוב GLM 5.2 + Featherless גדול מספיק כדי להפוך אותו לאופציה רצינית עבור צוותים מודעי תקציב שלא רוצים להתפשר על ביצועים.