Zhipu (Z.ai) insignia MoE de código abierto: 355B total / 32B activos. Razonamiento híbrido (modos de pensamiento / no pensamiento), llamada nativa a herramientas y superficie agentiva, contexto de 128K.
GLM-4.5 es un modelo de lenguaje basado únicamente en texto de Z.ai, accesible a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. Ofrece una ventana de contexto de 128,000 tokens y puede generar…
GLM-4.5 se destaca en tareas que implican razonamiento matemático, deducción lógica y resolución de problemas paso a paso. Obtiene una puntuación de 97.9 en MATH-500, lo que indica una alta precisión en una variedad de problemas matemáticos. Otros casos de uso sólidos incluyen la generación y explicación de código, especialmente para algoritmos y cálculos matemáticos. La gran ventana de contexto (128K tokens) lo hace adecuado para procesar documentos largos, como artículos de investigación, textos legales o manuales técnicos. Además, puede manejar conversaciones de múltiples turnos que impliquen hacer referencia a partes anteriores de la conversación, siempre que todo el historial quepa dentro del límite de 128K.
Para tareas simples como clasificación directa, resumen de textos cortos o preguntas y respuestas básicas, un modelo más pequeño puede ser más rentable. GLM-4.5 tiene un precio de $0.60 por cada 1M de tokens de entrada y $2.20 por cada 1M de tokens de salida. Si tu aplicación no requiere el contexto completo de 128K ni el razonamiento matemático robusto, podrías ahorrar costos seleccionando un modelo con un precio por token más bajo. Además, para aplicaciones multimodales (por ejemplo, descripción de imágenes o análisis de video), GLM-4.5 no es adecuado porque solo procesa texto. En esos casos, considera modelos que admitan entradas de visión o audio.
Sí, GLM-4.5 puede generar código, especialmente para problemas que implican cálculos matemáticos o lógica algorítmica. Su alto puntaje en MATH-500 (97.9) sugiere competencia en el razonamiento sobre construcciones numéricas y lógicas, lo que se traduce en una generación precisa de código en lenguajes como Python, Java o C++. Su amplia ventana de contexto permite al modelo considerar bases de código completas o documentación extensa mientras genera código. Sin embargo, su principal fortaleza reside en el razonamiento más que en tareas con gran carga sintáctica. Para tareas que requieren un conocimiento profundo de marcos de trabajo o bibliotecas específicos, un modelo de código especializado podría ser más adecuado.
Una ventana de contexto de 128K significa que GLM-4.5 puede procesar hasta aproximadamente 96,000 palabras (o 128,000 subpalabras o tokens) en una sola solicitud. Esto es beneficioso para tareas que involucran documentos largos, conversaciones extendidas o análisis de datos a gran escala en un solo prompt. El modelo puede mantener coherencia a lo largo de este contexto largo, lo cual es importante para resumir, responder preguntas sobre textos extensos y razonamiento en múltiples pasos. Sin embargo, la longitud efectiva real del contexto puede variar según la complejidad del contenido. Los usuarios deben probar con sus casos de uso específicos para garantizar un rendimiento consistente en el extremo superior de la ventana.
MATH-500 es un benchmark compuesto por 500 problemas matemáticos que abarcan diversos niveles de dificultad, desde aritmética básica hasta preguntas avanzadas de nivel competitivo. Una puntuación de 97.9 significa que GLM-4.5 respondió correctamente el 97.9% de estos problemas. Esto indica una capacidad de razonamiento matemático muy sólida. Es probable que el modelo emplee un razonamiento riguroso paso a paso para llegar a las respuestas. Los usuarios deben tener en cuenta que este benchmark evalúa la capacidad matemática pura y puede no reflejar el rendimiento en otras tareas como la escritura creativa o el diálogo abierto. Es una métrica útil para evaluar modelos destinados a aplicaciones STEM.
Las cifras exactas de velocidad y latencia para GLM-4.5 no son proporcionadas públicamente por Z.ai. El rendimiento depende de factores como el tamaño de la solicitud, la longitud de la salida, las condiciones de la red y la carga del servidor. A través de OrcaRouter, los usuarios pueden esperar una latencia típica para un modelo de este tamaño. Como modelo solo de texto con un contexto de 128K, la latencia puede aumentar proporcionalmente con la longitud de la entrada. La transmisión en tiempo real está disponible para reducir el tiempo percibido hasta el primer token. Para aplicaciones en tiempo real, recomendamos realizar pruebas de carga con su carga de trabajo típica. La infraestructura de OrcaRouter está diseñada para un acceso confiable a la API, pero los puntos de referencia de velocidad específicos deben medirse en su propio entorno.
La principal fortaleza de GLM-4.5 es el razonamiento matemático, como lo demuestra su puntuación de 97.9 en MATH-500. También maneja contextos largos (128K tokens) de manera efectiva, lo que lo hace adecuado para tareas a nivel de documento. El modelo puede generar hasta 96K tokens por salida, lo cual es útil para respuestas extensas o cadenas de razonamiento de múltiples pasos. Tiene un precio competitivo para su nivel de rendimiento. Además, se accede a él a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter, lo que facilita la integración para desarrolladores ya familiarizados con ese ecosistema. El modelo es solo de texto, lo que simplifica el despliegue cuando no se requieren visión o audio.
GLM-4.5 no admite ninguna modalidad de entrada que no sea texto. No puede procesar imágenes, audio ni video. Sus datos de entrenamiento y diseño se centran en el razonamiento y las matemáticas; puede tener un rendimiento inferior en tareas creativas o subjetivas en comparación con los modelos de propósito general. El punto de referencia MATH-500, aunque impresionante, es una evaluación limitada: no se proporciona el rendimiento del modelo en otros puntos de referencia (por ejemplo, codificación, lógica, veracidad). Además, como todos los modelos de lenguaje grandes, puede producir errores o alucinaciones, especialmente en entradas ambiguas o fuera de distribución. Los usuarios deben validar las salidas para aplicaciones críticas. La ventana de contexto grande puede aumentar la latencia y el costo para indicaciones muy largas.
GLM-4.5 tiene un precio de $0.60 por 1 millón de tokens de entrada y $2.20 por 1 millón de tokens de salida. Esta es la tarifa del proveedor de Z.ai, y OrcaRouter no añade ningún margen. La facturación se basa en el uso: solo pagas por los tokens consumidos. Los tokens de entrada incluyen el prompt y cualquier mensaje del sistema; los tokens de salida son generados por el modelo. Un token equivale aproximadamente a 0.75 palabras en inglés. Para una solicitud típica con 10,000 tokens de entrada y 5,000 tokens de salida, el costo sería (0.60 * 0.01) + (2.20 * 0.005) = $0.006 + $0.011 = $0.017. Esta tarifa transparente permite una fácil estimación de costos.
Considerando su estructura de precios, GLM-4.5 es más rentable para aplicaciones que se benefician de su alto razonamiento matemático y contexto largo. Para tareas simples, modelos más baratos pueden ser suficientes, reduciendo los costos operativos. La ventana de contexto de 128K incrementa el uso de tokens por solicitud, lo que puede aumentar los costos si no se optimiza. Para gestionar los gastos, considere truncar los prompts a la longitud necesaria y usar límites de longitud de salida. Además, dado que OrcaRouter no cobra margen adicional, el costo refleja estrechamente el precio del proveedor. El almacenamiento en caché puede reducir aún más los costos si reutiliza segmentos comunes de prompts, pero las políticas específicas de caché dependen de su implementación con OrcaRouter.
OrcaRouter no ofrece soporte nativo para almacenamiento en caché de solicitudes de GLM-4.5. El almacenamiento en caché generalmente se implementa en el lado del cliente. Por ejemplo, puede almacenar respuestas para indicaciones idénticas para evitar facturación repetida. Alternativamente, puede diseñar su aplicación para reutilizar el contexto cuando sea posible. Dado que GLM-4.5 se factura por token, el almacenamiento en caché puede reducir significativamente los costos para aplicaciones con altos volúmenes de solicitudes, especialmente si muchas solicitudes comparten prefijos similares (por ejemplo, instrucciones del sistema). Si necesita almacenamiento en caché del lado del servidor, considere usar las funciones de almacenamiento en caché por lotes o de indicaciones de OrcaRouter si están disponibles—consulte su documentación para obtener más detalles.
GLM-4.5 admite hasta 96,000 tokens de salida por solicitud. Esto es inusualmente alto y puede generar costos más altos por solicitud si se generan respuestas largas. Por ejemplo, generar 96,000 tokens de salida costaría 96,000/1,000,000 * $2.20 = $0.2112 por solicitud. Si bien esto permite generaciones muy largas, puede ser más económico limitar la longitud de salida usando el parámetro 'max_tokens' a menos que la tarea realmente requiera salidas largas. Los usuarios con un presupuesto ajustado deben establecer límites adecuados. Los recuentos de tokens de entrada y salida se suman y facturan por separado a sus respectivas tarifas.
Accedes a GLM-4.5 a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. Establece la URL base como https://api.orcarouter.ai/v1. Usa el ID de modelo "z-ai/glm-4.5" en tus solicitudes. La API acepta parámetros estándar de OpenAI como 'prompt', 'max_tokens', 'temperature', etc. Por ejemplo, una llamada de completación de chat usaría el endpoint /v1/chat/completions. La autenticación requiere una clave API de OrcaRouter. La API se comporta como la API de OpenAI, por lo que el código existente se puede migrar fácilmente cambiando la URL base y el nombre del modelo. Consulta la documentación de OrcaRouter para más detalles sobre la autenticación.
Los parámetros comunes incluyen: 'model' (configurado en "z-ai/glm-4.5"), 'messages' (lista de diccionarios con role y content), 'max_tokens' (hasta 96000), 'temperature' (controla la aleatoriedad, valor predeterminado no especificado), 'top_p' (muestreo de núcleo), 'stream' (booleano), y 'stop' (secuencias en las que se detiene la generación). GLM-4.5 es compatible con el formato de finalización de chat de OpenAI. No todos los parámetros avanzados (como logprobs o tool calls) pueden ser compatibles; pruebe su caso de uso. Si necesita configurar penalizaciones de frecuencia o presencia, consulte la documentación de OrcaRouter para conocer la compatibilidad. El modelo acepta mensajes de sistema para definir el comportamiento.
La migración es sencilla. Actualiza la URL base de tu código a https://api.orcarouter.ai/v1 y reemplaza el nombre del modelo por "z-ai/glm-4.5". Asegúrate de tener una clave de API de OrcaRouter válida. Los formatos de solicitud y respuesta son idénticos a los de OpenAI. No se necesitan cambios en la estructura del prompt ni en los parámetros, a menos que estuvieras usando características específicas del modelo no compatibles con OrcaRouter. Prueba con un lote pequeño para confirmar el comportamiento. Si estabas usando streaming, el mismo endpoint de streaming funciona. La documentación de OrcaRouter proporciona pasos de solución de problemas para problemas comunes.
Los límites de tasa y las cuotas de uso para GLM-4.5 son determinados por OrcaRouter según el nivel de su cuenta. Los límites de tasa típicos se miden en solicitudes por minuto (RPM) y tokens por minuto (TPM). Para un uso de alto volumen, es posible que necesite solicitar un límite mayor. La API de OrcaRouter devuelve códigos de estado HTTP estándar (por ejemplo, 429 para limitación de tasa). Se recomienda implementar una retirada exponencial en su cliente. No se mencionan cuotas estrictas en la información proporcionada; comuníquese con el soporte de OrcaRouter para obtener límites específicos. La ventana de contexto y la longitud de salida del modelo son límites por solicitud, no aplicados periódicamente.
GLM-4.5 alcanza una puntuación de 97.9 en MATH-500, colocándose entre los mejores en razonamiento matemático. Muchos modelos obtienen puntuaciones en los 80 o bajos 90 en este punto de referencia, por lo que 97.9 es notablemente alto. Sin embargo, esta comparación se limita a un solo punto de referencia. En otras métricas (por ejemplo, comprensión general del lenguaje, codificación), el rendimiento puede diferir. GLM-4.5 es solo texto, mientras que algunos competidores admiten visión. Su ventana de contexto (128K) es más grande que la de muchos modelos que ofrecen 32K o 64K. El precio es competitivo para su categoría. Los usuarios centrados en matemáticas pueden preferir GLM-4.5, pero deben evaluar en sus tareas específicas.
Los modelos más baratos pueden tener ventanas de contexto más pequeñas (por ejemplo, 4K-8K) y puntuaciones de referencia más bajas. Si tus tareas son simples y requieren baja latencia, un modelo más barato podría ser más rentable. Por ejemplo, un modelo con un precio de $0.15/$0.60 por 1M de tokens podría ser suficiente para resúmenes básicos. La ventaja de GLM-4.5 radica en su sólido razonamiento matemático y su largo contexto. La desventaja es el mayor costo por token. Debes calcular el costo total para tu patrón de uso típico. Si tu aplicación exige un razonamiento matemático preciso o documentos largos, el costo más alto puede estar justificado.
Varios proveedores ofrecen modelos con ventanas de contexto similares. El precio de GLM-4.5 ($0.60/$2.20) se encuentra en un rango medio a moderado. Algunos modelos con contexto de 128K pueden ser más baratos por token, pero tienen puntuaciones más bajas en matemáticas. Otros pueden ser más caros. La puntuación de GLM-4.5 en MATH-500 de 97.9 es excepcionalmente alta. Ninguno de los datos proporcionados menciona otras puntuaciones de referencia, por lo que no es posible realizar una comparación completa. Para usuarios que necesitan alto rendimiento en matemáticas y contexto largo, GLM-4.5 es un candidato sólido. Sin embargo, para escritura creativa o diversidad, otros modelos pueden ser preferibles. Siempre pruebe con sus datos específicos.
OrcaRouter proporciona una API unificada compatible con OpenAI para acceder a GLM-4.5 sin necesidad de gestionar infraestructura. Los precios son transparentes, sin margen adicional sobre las tarifas del proveedor. Obtienes el mismo modelo alojado por Z.ai, pero a través de la puerta de enlace de OrcaRouter, que puede ofrecer funciones adicionales como balanceo de carga, almacenamiento en caché u opciones de respaldo (consulta la documentación de OrcaRouter). La API está estandarizada, por lo que migrar a otros modelos dentro del catálogo es sencillo. OrcaRouter gestiona la autenticación y los límites de tasa. Si ya usas otros modelos en OrcaRouter, agregar GLM-4.5 es solo un cambio de nombre de modelo.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)do_sampleinclude_reasoningmax_tokensreasoningrequest_idresponse_formatstopstreamtemperaturethinkingtool_choicetool_streamtoolstop_puser_id| Entrada / 1M tokens | $0.600 |
| Salida / 1M tokens | $2.20 |
| Lectura caché / 1M | $0.110 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
GET /api/public/models/z-ai/glm-4.5Abrir @misc{orcarouter_glm_4_5,
title = {GLM 4.5 API},
author = {Z.ai},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-4.5}
}Z.ai. (2025). GLM 4.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-4.5