Z.ai

GLM 5

Z.aiBasé sur les jetons
Alias:glm-5

Comparez sur Modelsell les tarifs de l'API glm-5, les points de terminaison, les fonctionnalités et les options d'accès.

textfunction_callingtoolsjson_modereasoningcontext:204800
Tarif à partir de
Entree / Sortie · 1M
Contexte
204.8K
Fenêtre d'entrée maximale
Sortie max
128K
Nombre maximal de jetons par réponse
Modalités
→

Tarification par fournisseur

Comparez les prix et les performances du service pour ce modèle selon les fournisseurs.

Fournisseurs2
USD · Par 1M jetonsPerformances · Dernières 24 heures
FournisseurEntree/MSortie/MLecture du cache/M
official

官方接口直连

$0.58
$2.6
$0.14
Alibaba

阿里巴巴百炼官方

$0.58
$2.6
$0.14
Les montants barrés sont les tarifs standard.Performances des dernières 24 heures ; les résultats varient selon la requête.

Faites défiler horizontalement pour comparer tous les prix et indicateurs de performance.

Capacités / Modalités prises en charge

StreamingAppel de fonctionOutilsMode JSONSortie structuréeRaisonnement
Entree
Sortie

Fournisseur & confidentialité

Fournisseur
Zhipu AIDocuments
Tokeniseur
GLM tokenizer
Licence
GLM-4 LicensePoids ouverts
Rétention des données67 joursNon utilisé pour l'entraînement amont par défaut

Performances

Benchmarks

Scores sur des évaluations standardisées. Les pourcentages élevés sont meilleurs et le percentile de classement est indiqué.

Métriques fournies parArtificial Analysis 2026-09-30·GLM 5

Ce modèle ne figure pas dans l’instantané actuel.

Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro.

Les graphiques conservent la sélection de modèles et les réglages de raisonnement de la source. Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro ; le coût et la vitesse des benchmarks ne constituent pas un engagement de service du site.

À propos de GLM 5

先理解系统,再解决局部问题

GLM-5关注复杂系统工程和长周期智能体任务,适合需要同时考虑架构、接口、状态与异常处理的工作。它可以帮助研发团队梳理模块关系、分析故障路径、规划功能实现,也可以围绕一组资料完成持续的推理与信息整合。

当问题横跨多个组件时,单看报错位置往往不够。可以把请求入口、业务逻辑、数据访问和任务处理的相关实现放在一起,让模型沿实际流程判断原因。描述目标时,应说明正常行为、失败现象与必须保留的约束,这能让方案更贴近已有系统。

适合有反馈的工作方式

GLM-5可以参与代码生成和工具协作,但有效的工程流程仍需要真实反馈。应用执行查询、编译或测试后,应把输出交回模型,保留失败信息,让下一轮改动围绕实际问题展开。先做一个最小验证,再逐步扩大改动范围,有助于减少无关重构。

模型以文本输入和输出为主,适合代码、日志、文档和结构化信息。面对长任务,可以记录已确认事实、实施步骤和待验证假设;完成时要求说明实际产物与验证结果,方便团队继续审阅和维护。

Cas d’usage et prompts

异步任务设计示例

“为图片处理服务设计异步任务流程。要求提交后返回任务标识,处理中可查询状态,失败可安全重试。结合现有代码说明状态如何流转,怎样避免重复处理,哪些错误可以重试,并给出最小实施顺序和验证用例。”

把现有接口、队列行为与数据约束一起提供,避免得到脱离项目的通用方案。

生成的方案太大,怎样收敛?

明确本次只解决的问题、允许修改的模块和交付期限,要求先完成最小可用流程。

怎样检查它有没有真正理解系统?

先让它复述一次完整请求路径,并指出关键状态和失败点,再开始改动;发现理解偏差时及时补充材料。

Accès API

Documentation API

Exemples de code

RequêtePOST/v1/chat/completions
Exemple de requête
Paramètres
ParamètreTypeDéfaut / plageDescription
temperature
number
=10 ~ 2
Température d'échantillonnage ; plus c'est bas, plus c'est déterministe
top_p
number
=10 ~ 1
Masse probabiliste de l'échantillonnage nucleus
max_tokens
integer>= 1Nombre maximum de jetons dans la réponse
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
Pénalise la répétition des jetons fréquents
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
Encourage l'introduction de nouveaux sujets
stop
array—Jusqu'à 4 chaînes qui arrêtent la génération
seed
integer—Graine d'échantillonnage déterministe (meilleur effort)
n
integer
=1>= 1
Nombre de complétions à générer
stream
boolean
=false
Diffuser les jetons via Server-Sent Events
response_format
object—Forcer une sortie JSON ou conforme à un schéma
tools
array—Déclarations d'outils / fonctions que le modèle peut appeler
tool_choice
string
autononerequired
Stratégie de choix d'outil ou nom d'outil spécifique
logprobs
boolean
=false
Retourner les log-probabilités par jeton
top_logprobs
integer0 ~ 20Nombre de log-probabilités retournées par jeton
logit_bias
object—Carte de biais des logits par jeton
user
string—Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus

Remplacer <YOUR_API_KEY> par la clé API de votre page de jetons.

Authentification

Toutes les requêtes doivent inclure Authorization: Bearer <TOKEN> . Les points de terminaison au format Anthropic acceptent à la place x-api-key .

Générez des jetons depuis la page Jetons ; vous pouvez les restreindre par modèle, groupe, IP et limites de débit.

Paramètres pris en charge

Generation parameters
ParamètreTypeDéfaut / plageDescription
temperature
number
=10 ~ 2
Température d'échantillonnage ; plus c'est bas, plus c'est déterministe
top_p
number
=10 ~ 1
Masse probabiliste de l'échantillonnage nucleus
max_tokens
integer>= 1Nombre maximum de jetons dans la réponse
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
Pénalise la répétition des jetons fréquents
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
Encourage l'introduction de nouveaux sujets
stop
array—Jusqu'à 4 chaînes qui arrêtent la génération
seed
integer—Graine d'échantillonnage déterministe (meilleur effort)
n
integer
=1>= 1
Nombre de complétions à générer
stream
boolean
=false
Diffuser les jetons via Server-Sent Events
response_format
object—Forcer une sortie JSON ou conforme à un schéma
tools
array—Déclarations d'outils / fonctions que le modèle peut appeler
tool_choice
string
autononerequired
Stratégie de choix d'outil ou nom d'outil spécifique
logprobs
boolean
=false
Retourner les log-probabilités par jeton
top_logprobs
integer0 ~ 20Nombre de log-probabilités retournées par jeton
logit_bias
object—Carte de biais des logits par jeton
user
string—Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus

Limites de débit

FournisseurRPMTPMRPD
AlibabaIllimitéIllimitéIllimité
officialIllimitéIllimitéIllimité

Aucune restriction

Questions fréquentes sur glm-5

Qu’est-ce que glm-5 ?

Comparez sur Modelsell les tarifs de l'API glm-5, les points de terminaison, les fonctionnalités et les options d'accès.

Comment appeler glm-5 ?

Créez une clé API autorisée à utiliser glm-5, puis utilisez l’identifiant exact et un point de terminaison pris en charge dans la section d’accès API. Les champs dépendent du point de terminaison choisi.

Comment glm-5 est-il facturé ?

Le tarif dépend du groupe de fournisseurs choisi et de l’unité de facturation du modèle. Les prix actuels d’entrée, de sortie, par requête ou par média sont affichés sur cette page avant l’inscription.

Quelle est la fenêtre de contexte de glm-5 ?

Le catalogue indique une fenêtre de contexte de 204800 tokens. Vérifiez les limites du point de terminaison sélectionné.

Quelle est la sortie maximale de glm-5 ?

Le catalogue indique une sortie maximale de 128000 tokens. Vos paramètres peuvent définir une limite inférieure.

Comment évaluer glm-5 pour mon projet ?

Consultez les cas d’usage et les conseils de prompts de cette page, puis évaluez le modèle avec des entrées représentatives de votre projet.