GLM 4.6

z-ai/glm-4.6
ToolsJSONReasoning
von Z.ai · 2025-09-30

Nachfolger von GLM-4.5 mit einem auf 200K erweiterten Kontextfenster, In-Thinking-Werkzeugaufrufen und stärkerem agentischem / Suchverhalten.

Endpunkte:/v1/chat/completions
Ktx200K Tokens
Max. Ausgabe128K
Eingabetext
Ausgabetext
p50 TTFT4.10 s
EINGABE$0.60/ 1M Tokens
AUSGABE$2.20/ 1M Tokens
p50 TTFT4.10 s7 T
p95 TTFT10.00 s7 T
DATENVERKEHR568.5KTokens / 7 T
GLM 4.6 API holen →▶ Im Playground testen</> Über API nutzen

Code-Beispiele

Aus jedem SDK aufrufen

OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK

  • OpenAI SDKhttps://api.orcarouter.ai/v1
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
    api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-4.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Unterstützte Parameter

  • do_sample
  • include_reasoning
  • max_tokens
  • reasoning
  • request_id
  • response_format
  • stop
  • stream
  • temperature
  • thinking
  • tool_choice
  • tool_stream
  • tools
  • top_p
  • user_id

Preise

Eingabe / 1M Tokens$0.600
Ausgabe / 1M Tokens$2.20
Cache-Lesen / 1M$0.110
WährungUSD

Kostenrechner

Tokens / Monat10MM
Eingabeanteil70%%
Geschätzt / Monat $10.80 · Mit Prompt-Caching $9.09

Schätzung auf Basis des Listenpreises

Token- und Kostenschätzer

Eingabe-Tokens: 27Kosten pro Anfrage: $0.001116

Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.

Leistung

letzte 7 Tage
p50 TTFT
4.10 s
Ausgabegeschwindigkeit
49.8 tok/s
p95 TTFT
10.00 s
Fehlerquote
3.1%

Öffentliche Benchmarks

Zuletzt bewertet 2025-09-30
30.2
AA Coding
Besser als 32 % der verglichenen Modelle
Nr. 72 von 106
30.2
AA Intelligence
Besser als 30 % der verglichenen Modelle
Nr. 77 von 110
44.3
AA Math
Besser als 21 % der verglichenen Modelle
Nr. 64 von 81
AIME 2025
44.3
GPQA Diamond
63.2
Humanity's Last Exam
5.2
IFBench
36.7
LiveCodeBench
56.1
Long-Context Recall
26.3
MMLU-Pro
78.4
SciCode
33.1
TerminalBench Hard
28.8
τ²-Bench
76.9
Quelle: artificialanalysis.ai

Im Vergleich

GLM 4.6GLM 5.1GLM 5.2GLM 5
Eingabe $/M$0.60$1.40$1.40$1.00
Ausgabe $/M$2.20$4.40$4.40$3.20
Kontext200K200K1.0M200K
Qualität7/109/109/108/10
Nebeneinander vergleichenNebeneinander vergleichenNebeneinander vergleichenNebeneinander vergleichen

Weitere von Z.ai

Alle Modelle von z-ai ansehen →
GLM 4.5
z-ai/glm-4.5
$0.60 Eingabe · $2.20 Ausgabe / 1M
128K Ktx· Qualität 7/10
 Nebeneinander vergleichen
GLM 4.7
z-ai/glm-4.7
$0.60 Eingabe · $2.20 Ausgabe / 1M
200K Ktx· Qualität 7/10
 Nebeneinander vergleichen
GLM 4.5 AirGünstigste
z-ai/glm-4.5-air
$0.20 Eingabe · $1.10 Ausgabe / 1M
128K Ktx· Qualität 6/10
 Nebeneinander vergleichen

FAQ

Wie viel kostet Z.ai: GLM 4.6 auf OrcaRouter?
Z.ai: GLM 4.6 kostet $0.60 pro 1M Eingabetokens und $2.20 pro 1M Ausgabetokens über OrcaRouter. Die Preise werden live von der Routing-Schicht abgerufen.
Was ist das Kontextfenster von Z.ai: GLM 4.6?
Z.ai: GLM 4.6 unterstützt ein Kontextfenster von 200K Token. Verwenden Sie Langkontextfunktionen (RAG, Zusammenfassung) bis zu diesem Limit.
Wie rufe ich Z.ai: GLM 4.6 über das OpenAI SDK auf?
Setzen Sie die OpenAI base_url auf https://api.orcarouter.ai/v1, geben Sie Ihren OrcaRouter API-Schlüssel an und übergeben Sie model="z-ai/glm-4.6" im Aufruf von chat.completions.create.
Rate-limitiert OrcaRouter Z.ai: GLM 4.6?
Modellspezifische Ratenbegrenzungen richten sich nach Ihrem OrcaRouter-Plan. Kostenlose Tarife haben konservative Obergrenzen; kostenpflichtige Tarife heben diese an. Siehe /pricing für aktuelle Kontingente.

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Z.ai: GLM 4.6•$0.60/M in•4100ms p50•via OrcaRouter
HTML <a href="https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-4.6" target="_blank"> <img src="https://www.orcarouter.ai/embed/z-ai/glm-4.6.svg" alt="Z.ai: GLM 4.6 auf OrcaRouter" /> </a>
Markdown [![Z.ai: GLM 4.6](https://www.orcarouter.ai/embed/z-ai/glm-4.6.svg)](https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-4.6)

Modellkarte als Daten

GET /api/public/models/z-ai/glm-4.6Öffnen
Maschinenlesbar:/llms.txt/llms-full.txt