El modelo de codificación y agente más potente de Z.ai en la línea GLM-5; admite llamadas a herramientas en streaming y pensamiento profundo. Contexto de 200K.
GLM 5.1 es un modelo de lenguaje insignia de Z.ai, accesible a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. Está diseñado para tareas que requieren manejar ventanas de contexto muy grandes –…
GLM 5.1 está optimizado para tareas que se benefician de su amplio contexto y alta capacidad de generación. Estas incluyen resumir o extraer información de documentos largos (por ejemplo, informes de más de 100 páginas), realizar investigaciones de varios pasos en las que el modelo debe realizar un seguimiento de muchos resultados intermedios, y generar código detallado o explicaciones técnicas. Su puntuación de 97,7 en τ²-Bench sugiere una fortaleza particular en escenarios de uso de herramientas donde el modelo debe planificar, ejecutar acciones e incorporar retroalimentación a lo largo de muchos pasos. También es eficaz para responder preguntas complejas que requieren consultar una gran base de conocimientos incorporada en la solicitud.
GLM 5.1 es un modelo solo de texto y no puede procesar entradas de imágenes, audio o video. Para aplicaciones multimodales, debe combinarse con modelos separados de visión o audio. Además, su gran ventana de contexto y alto límite de tokens de salida conllevan un costo computacional proporcional, tanto en latencia como en precio. Para tareas simples como chat breve o clasificación básica, modelos más pequeños y económicos pueden ser más eficientes. Los desarrolladores también deben tener en cuenta que, si bien la ventana de contexto del modelo es de 200K tokens, el rendimiento real en contextos muy largos puede depender de la naturaleza del contenido.
Si su caso de uso implica indicaciones cortas (menos de 10K tokens), generación directa (p. ej., traducciones sencillas o extracción de palabras clave), o un rendimiento de alto volumen donde la latencia es crítica, un modelo más pequeño o más barato puede ser más apropiado. El precio de GLM 5.1 de $1.40 por 1M de tokens de entrada y $4.40 por 1M de tokens de salida es competitivo para capacidades insignia, pero puede acumular costos si se utiliza para tareas triviales. Ejemplos de casos donde un modelo más barato es suficiente incluyen: respuestas simples de chatbot, resúmenes de longitud moderada de artículos cortos, o clasificación de un solo turno.
Sí, GLM 5.1 puede manejar conversaciones de múltiples turnos de manera efectiva, gracias a su ventana de contexto de 200 mil tokens. Esto permite que el modelo retenga el historial de la conversación, incluidos mensajes anteriores del usuario e instrucciones del sistema, a lo largo de muchos intercambios sin perder contexto. Sin embargo, los desarrolladores deben tener en cuenta el uso de tokens: cada turno se añade al prompt, por lo que las conversaciones largas pueden volverse costosas. Es posible truncar o resumir turnos anteriores para mantenerse dentro del límite de contexto, pero la capacidad nativa del modelo es suficientemente generosa para la mayoría de las aplicaciones conversacionales realistas.
GLM 5.1 obtuvo una puntuación de 97.7 en τ²-Bench, un punto de referencia diseñado para evaluar la capacidad de un modelo para realizar uso de herramientas y planificación en múltiples pasos. Simula tareas realistas donde el modelo debe decidir qué herramientas llamar, en qué orden y cómo interpretar los resultados para lograr un objetivo. Esto es diferente de los puntos de referencia tradicionales de preguntas y respuestas y se centra en las capacidades agénticas. Una puntuación de 97.7 indica que GLM 5.1 puede completar con éxito casi todas las tareas del conjunto de evaluación, lo que refleja sólidas habilidades de razonamiento y uso de herramientas. Es una de las puntuaciones más altas reportadas en este punto de referencia.
Solo se ha proporcionado la puntuación de τ²-Bench de 97.7 para GLM 5.1. No hay otros resultados de benchmarks (como MMLU, HumanEval o GSM8K) disponibles en las especificaciones oficiales. Sin datos adicionales, no es posible una comparación directa en otras evaluaciones comunes. Sin embargo, el resultado de τ²-Bench sugiere que el modelo es particularmente fuerte en áreas de uso de herramientas y planificación. Para tareas que no están cubiertas por este benchmark, los desarrolladores deben evaluar el modelo empíricamente usando sus propios conjuntos de prueba.
No se han proporcionado cifras específicas de latencia o rendimiento para GLM 5.1. Como modelo insignia con una ventana de contexto amplia y un límite de salida elevado, los tiempos de inferencia serán mayores que en modelos más pequeños, especialmente al procesar longitudes de contexto cercanas al máximo. El rendimiento depende de la infraestructura de hardware detrás de OrcaRouter y del tamaño del lote de solicitudes. Para aplicaciones en tiempo real, los desarrolladores deben probar con sus tamaños típicos de entrada y salida para evaluar tiempos de respuesta aceptables. El modo streaming puede ayudar a reducir la latencia percibida al entregar los tokens de forma incremental.
El único dato de benchmark disponible para GLM 5.1 es su puntuación τ²-Bench de 97.7. Si bien esto indica una fuerte planificación en el uso de herramientas, no cubre muchas otras dimensiones importantes como la precisión factual, el razonamiento matemático, la programación o el rendimiento multilingüe. Por lo tanto, confiar únicamente en esta puntuación puede dar una imagen incompleta. Los desarrolladores deberían complementar con sus propias evaluaciones específicas del dominio, especialmente si la aplicación involucra tareas no relacionadas con el uso de herramientas. Además, los benchmarks pueden verse influenciados por el diseño del prompt y la metodología de evaluación, por lo que el rendimiento en el mundo real puede variar.
GLM 5.1 tiene un precio de $1.40 por cada 1 millón de tokens de entrada y $4.40 por cada 1 millón de tokens de salida. Estas tarifas las establece el proveedor Z.ai y OrcaRouter las transmite sin ningún margen de beneficio. Tanto los tokens de entrada como los de salida se cuentan según la tokenización estándar utilizada por el modelo. No hay tarifas de uso adicionales ni requisitos de suscripción. El pago se factura en función del consumo de tokens, lo que facilita la estimación de costos para una carga de trabajo determinada.
No se han anunciado opciones específicas de almacenamiento en caché ni descuentos para GLM 5.1. El modelo de precios es estrictamente por token según las tarifas indicadas. OrcaRouter puede ofrecer almacenamiento en caché de prompts o funciones similares a nivel de plataforma, pero estos no se detallan en las especificaciones del modelo. Los desarrolladores que busquen reducir costos deberían considerar optimizar la longitud del prompt, usar salidas más cortas cuando sea posible y agrupar solicitudes. Para uso de alto volumen, contactar directamente a OrcaRouter podría ofrecer opciones adicionales.
Comparación directa con otros modelos insignia es limitada porque solo se han proporcionado los precios de GLM 5.1: $1.40 por 1M de entrada y $4.40 por 1M de salida. Otros modelos insignia de diferentes proveedores suelen tener tarifas similares o más altas, pero las cifras exactas dependen del modelo y proveedor específicos. El precio de GLM 5.1 se considera competitivo para un modelo con una ventana de contexto de 200K y un límite de salida de 128K. Para proyectos con presupuesto ajustado, modelos más pequeños de Z.ai u otros proveedores pueden ser más económicos.
GLM 5.1 se ofrece bajo un modelo de pago por uso a través de OrcaRouter. No hay compromisos iniciales ni tarifas de suscripción. Solo pagas por los tokens que consumes según las tarifas por token. Este modelo es ideal para cargas de trabajo variables donde el uso fluctúa. La facturación la gestiona OrcaRouter mediante las claves API proporcionadas.
Para usar GLM 5.1 a través de OrcaRouter, configura tu URL base de API a https://api.orcarouter.ai/v1 y usa el ID del modelo "z-ai/glm-5.1". Por ejemplo, con la librería OpenAI de Python: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "your-key"; response = openai.ChatCompletion.create(model="z-ai/glm-5.1", messages=[...]). Todos los parámetros estándar como temperature, top_p, max_tokens y stop sequences son compatibles. La transmisión en streaming se habilita estableciendo stream=True.
GLM 5.1 admite los mismos parámetros de finalización de chat que la API de OpenAI. Esto incluye temperature (rango de 0 a 2, valor predeterminado 0.7), top_p (0 a 1, valor predeterminado 1), max_tokens (hasta el límite del modelo de 128,000), stop sequences (lista de cadenas), frequency_penalty, presence_penalty y logit_bias. El modelo también admite el parámetro "n" para generar múltiples finalizaciones por solicitud. Todos los parámetros se pasan en el cuerpo JSON estándar. Se admiten mensajes de sistema, mensajes de usuario y mensajes de asistente.
Migrar a OrcaRouter para usar GLM 5.1 es sencillo. En tu código existente, cambia la URL base de tu proveedor anterior a https://api.orcarouter.ai/v1. Luego reemplaza el nombre del modelo en tus llamadas API por "z-ai/glm-5.1". No se necesitan otros cambios para las finalizaciones de chat estándar. Si usabas un formato de clave API diferente, asegúrate de usar la clave API de OrcaRouter. El formato de respuesta es idéntico al de OpenAI, por lo que la lógica de análisis sigue siendo la misma.
Sí, OrcaRouter admite respuestas de transmisión para GLM 5.1 exactamente como lo hace la API de OpenAI. Establezca stream=True en la solicitud e itere sobre los fragmentos de respuesta. Cada fragmento contiene actualizaciones delta del campo content. El formato de transmisión es SSE (Server-Sent Events). Esto le permite mostrar tokens de forma incremental a los usuarios, reduciendo la latencia percibida. Los mismos parámetros de transmisión (temperature, max_tokens, etc.) se aplican durante la transmisión.
GLM 5.1 es el modelo insignia de Z.ai, lo que significa que ocupa el primer lugar de su catálogo en cuanto a capacidad y precio. Los modelos de Z.ai de nivel inferior suelen tener ventanas de contexto más pequeñas, límites de salida más bajos y puntuaciones de referencia inferiores, pero también precios por token más reducidos. No se proporcionan las especificaciones exactas de otros modelos de Z.ai, pero las posibles desventajas incluyen un contexto reducido (p. ej., 128K), límites de salida más bajos y posiblemente soporte para entradas multimodales. Los desarrolladores deberían elegir GLM 5.1 cuando sean necesarios el contexto completo de 200K y una alta salida.
Comparado con otros modelos insignia de diferentes proveedores, GLM 5.1 ofrece una ventana de contexto muy grande (200K tokens) y un límite de salida (128K tokens), que se encuentra entre los más altos disponibles. Su puntuación τ²-Bench de 97,7 lo sitúa en la cima para la planificación de uso de herramientas. Sin embargo, es solo texto, mientras que varios modelos insignia competidores admiten entradas de visión o audio. El precio de $1.40/$4.40 por 1M de tokens es competitivo, pero puede ser mayor o menor según el proveedor y modelo específicos. Los desarrolladores deben evaluar según sus requisitos exactos de contexto, modalidades y rendimiento en benchmarks.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)do_sampleinclude_reasoningmax_tokensreasoningrequest_idresponse_formatstopstreamtemperaturethinkingtool_choicetool_streamtoolstop_puser_id| Entrada / 1M tokens | $1.40 |
|---|---|
| Salida / 1M tokens | $4.40 |
| Lectura caché / 1M | $0.260 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
De qué hablan los desarrolladores esta semana
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.1Abrir @misc{orcarouter_glm_5_1,
title = {GLM 5.1 API},
author = {Z.ai},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.1}
}Z.ai. (2026). GLM 5.1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.1