הדגם החזק ביותר של Z.ai לשילוב קוד וסוכן בקו GLM-5; תומך בקריאות כלים בזרם ובחשיבה עמוקה. הקשר של 200K.
GLM 5.1 היא מודל שפה דגל מבית Z.ai, הנגיש דרך ממשק ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter. הוא תוכנן למשימות הדורשות טיפול בחלונות הקשר גדולים במיוחד – עד 200,000 טוקנים – ויצירת עד 128,000 טוקנים בתגובה…
GLM 5.1 מותאם למשימות שנהנות מההקשר הרחב ומקיבולת הפלט הגבוהה שלו. אלה כוללות סיכום או הפקת תובנות ממסמכים ארוכים (למשל, דוחות בני 100+ עמודים), ביצוע מחקר רב-שלבי שבו המודל חייב לעקוב אחר תוצאות ביניים רבות, ויצירת קוד מפורט או הסברים טכניים. ציון ה-τ²-Bench שלו, 97.7, מצביע על חוזק מיוחד בתרחישי שימוש בכלים שבהם המודל חייב לתכנן, לבצע פעולות ולשלב משוב לאורך שלבים רבים. הוא גם יעיל למענה על שאלות מורכבות הדורשות הפנייה למאגר ידע גדול המוטמע בהנחיה.
GLM 5.1 הוא מודל טקסט בלבד ואינו יכול לעבד תשומות של תמונות, אודיו או וידאו. עבור יישומים רב-מודאליים, יש לשלב אותו עם מודלי ראייה או אודיו נפרדים. בנוסף, חלון ההקשר הגדול שלו ומגבלת אסימוני הפלט הגבוהה מגיעים עם עלות חישובית פרופורציונלית – הן מבחינת זמן השהייה והן מבחינת מחיר. עבור משימות פשוטות כמו צ'אט קצר או סיווג בסיסי, מודלים קטנים וזולים יותר עשויים להיות יעילים יותר. מפתחים צריכים גם לשים לב שלמרות שחלון ההקשר של המודל הוא 200K אסימונים, הביצועים בפועל על הקשרים ארוכים מאוד עשויים להיות תלויים באופי התוכן.
אם מקרה השימוש שלך כולל prompts קצרים (מתחת ל-10K tokens), יצירה פשוטה (למשל תרגומים בסיסיים או חילוץ מילות מפתח), או תפוקה בנפח גבוה שבה השהיה קריטית, ייתכן שמודל קטן או זול יותר יתאים יותר. התמחור של GLM 5.1 הוא $1.40 לכל 1M input ו-$4.40 לכל 1M output tokens, מה שהופך אותו לתחרותי עבור יכולות דגל, אך יכול לצבור עלות אם משתמשים בו למשימות טריוויאליות. דוגמאות למקרים שבהם מודל זול יותר מספיק כוללות: תגובות צ'אט פשוטות, סיכום באורך בינוני של מאמרים קצרים, או סיווג בעל שלב אחד.
כן, GLM 5.1 יכול להתמודד ביעילות עם שיחות מרובות סיבובים, הודות לחלון ההקשר של 200K טוקנים. זה מאפשר למודל לשמור על היסטוריית השיחה, כולל הודעות משתמש קודמות והוראות מערכת, על פני חילופים רבים מבלי לאבד הקשר. עם זאת, מפתחים צריכים להיות מודעים לשימוש בטוקנים: כל סיבוב מוסיף לפרומפט, ולכן שיחות ארוכות עלולות להפוך ליקרות. ניתן לקצר או לסכם סיבובים ישנים יותר כדי להישאר בגבול ההקשר, אך היכולת הטבעית של המודל נדיבה מספיק עבור רוב היישומים השיחתיים הריאליסטיים.
GLM 5.1 השיג ציון של 97.7 ב-τ²-Bench, מדד שנועד להעריך את יכולת המודל לבצע שימוש בכלים מרובי-שלבים ותכנון. המדד מדמה משימות מציאותיות שבהן המודל צריך להחליט אילו כלים להפעיל, באיזה סדר, וכיצד לפרש תוצאות כדי להשיג מטרה. זה שונה ממבחני QA מסורתיים ומתמקד ביכולות סוכנות. ציון של 97.7 מציין ש-GLM 5.1 יכול להשלים בהצלחה כמעט את כל המשימות בסט ההערכה, מה שמשקף יכולות חשיבה חזקות ושימוש בכלים. זהו אחד הציונים הגבוהים ביותר שדווחו במדד זה.
רק ציון τ²-Bench של 97.7 סופק עבור GLM 5.1. אין תוצאות benchmark אחרות (כגון MMLU, HumanEval, או GSM8K) זמינות במפרט הרשמי. ללא נתונים נוספים, השוואה ישירה על הערכות נפוצות אחרות אינה אפשרית. עם זאת, תוצאת τ²-Bench מצביעה על כך שהמודל חזק במיוחד בתחומי שימוש בכלים ותכנון. עבור משימות שאינן מכוסות על ידי benchmark זה, מפתחים צריכים להעריך את המודל אמפירית תוך שימוש במערכות בדיקה משלהם.
לא צוינו נתוני השהייה או תפוקה ספציפיים עבור GLM 5.1. כמודל דגל עם חלון הקשר גדול ומגבלת פלט גבוהה, זמני ההסקה יהיו ארוכים יותר מאשר במודלים קטנים יותר, במיוחד בעיבוד אורכי הקשר קרובים למקסימום. התפוקה תלויה בתשתית החומרה שמאחורי OrcaRouter ובגודל האצווה של הבקשות. עבור יישומים בזמן אמת, מפתחים צריכים לבדוק עם גדלי קלט ופלט אופייניים שלהם כדי לאמוד זמני תגובה מקובלים. מצב הזרמה (streaming mode) יכול לעזור להפחית את תחושת ההשהייה על ידי מסירת אסימונים בצורה מצטברת.
נתוני ההשוואה הזמינים היחידים עבור GLM 5.1 הם ציון ה-τ²-Bench שלו של 97.7. בעוד שזה מצביע על תכנון חזק בשימוש בכלים, הוא אינו מכסה ממדים חשובים רבים אחרים כגון דיוק עובדתית, חשיבה מתמטית, קידוד או ביצועים רב-לשוניים. לכן, הסתמכות אך ורק על ציון זה עלולה לתת תמונה חלקית. מפתחים צריכים להשלים עם הערכות ספציפיות לתחום שלהם, במיוחד אם היישום כולל משימות שאינן קשורות לשימוש בכלים. בנוסף, השוואות עלולות להיות מושפעות מעיצוב ההנחיה ומתודולוגיית ההערכה, כך שהביצועים בעולם האמיתי עשויים להשתנות.
GLM 5.1 מתומחר ב-$1.40 למיליון טוקני קלט ו-$4.40 למיליון טוקני פלט. תעריפים אלה נקבעים על ידי הספק Z.ai ומועברים דרך OrcaRouter ללא תוספת רווח. גם טוקני קלט וגם טוקני פלט נספרים לפי הטוקניזציה הסטנדרטית של המודל. אין דמי שימוש נוספים או דרישות מנוי. התשלום מבוסס על צריכת טוקנים, מה שמקל על הערכת עלויות עבור עומס עבודה נתון.
לא הוכרזו אפשרויות מטמון או הנחות ספציפיות עבור GLM 5.1. מודל התמחור הוא אך ורק לפי אסימון בתעריפים המפורטים. OrcaRouter עשויה להציע מטמון של הנחיות או תכונות דומות ברמת הפלטפורמה, אך אלה לא נחשפו במפרטי המודל. מפתחים המעוניינים להפחית עלויות צריכים לשקול אופטימיזציה של אורך ההנחיה, שימוש בפלט קצר יותר כאשר אפשרי, ואיחוד בקשות. לשימוש בנפח גבוה, פנייה ישירה ל-OrcaRouter עשויה לספק אפשרויות נוספות.
השוואה ישירה עם דגמי דגל אחרים מוגבלת מכיוון שרק מחירי GLM 5.1 סופקו: $1.40 לכל 1 מיליון קלט ו-$4.40 לכל 1 מיליון פלט. דגמי דגל אחרים מספקים שונים לרוב מציעים תעריפים דומים או גבוהים יותר, אך המספרים המדויקים תלויים בדגם ובספק הספציפי. התמחור של GLM 5.1 נחשב תחרותי עבור דגם עם חלון הקשר של 200 אלף ומגבלת פלט של 128 אלף. עבור פרויקטים רגישים לתקציב, דגמים קטנים יותר מ-Z.ai או מספקים אחרים עשויים להיות חסכוניים יותר.
GLM 5.1 מוצע בתשלום לפי שימוש דרך OrcaRouter. אין התחייבויות מראש או דמי מנוי. אתה משלם רק עבור האסימונים שאתה צורך לפי תעריפים לאסימון. מודל זה אידיאלי עבור עומסי עבודה משתנים שבהם השימוש משתנה. החיוב מתבצע על ידי OrcaRouter באמצעות מפתחות ה-API שסופקו.
כדי להשתמש ב‑GLM 5.1 דרך OrcaRouter, הגדר את כתובת ה‑API הבסיסית שלך ל‑https://api.orcarouter.ai/v1 והשתמש במזהה הדגם "z-ai/glm-5.1". לדוגמה, עם ספריית OpenAI ל‑Python: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "המפתח-שלך"; response = openai.ChatCompletion.create(model="z-ai/glm-5.1", messages=[...]). כל הפרמטרים הסטנדרטיים כגון temperature, top_p, max_tokens ו‑stop sequences נתמכים. הזרמה (streaming) מופעלת על ידי הגדרת stream=True.
GLM 5.1 תומך באותם פרמטרים של השלמת צ'אט כמו ה-API של OpenAI. זה כולל temperature (טווח 0 עד 2, ברירת מחדל 0.7), top_p (0 עד 1, ברירת מחדל 1), max_tokens (עד גבול המודל של 128,000), stop sequences (רשימת מחרוזות), frequency_penalty, presence_penalty, ו-logit_bias. המודל תומך גם בפרמטר "n" ליצירת מספר השלמות לבקשה אחת. כל הפרמטרים מועברים בגוף JSON הסטנדרטי. הודעות מערכת, הודעות משתמש והודעות עוזר נתמכות כולן.
המעבר ל-OrcaRouter כדי להשתמש ב-GLM 5.1 הוא פשוט. בקוד הקיים שלך, שנה את כתובת ה-URL הבסיסית מהספק הקודם שלך ל-https://api.orcarouter.ai/v1. לאחר מכן, החלף את שם המודל בקריאות ה-API שלך ל-"z-ai/glm-5.1". אין צורך בשינויים אחרים עבור השלמות צ'אט רגילות. אם השתמשת בפורמט מפתח API שונה, ודא שאתה משתמש במפתח ה-API של OrcaRouter. פורמט התגובה זהה לזה של OpenAI, כך שהלוגיקה של הפיענוח נשארת זהה.
כן, OrcaRouter תומך בתגובות סטרימינג עבור GLM 5.1 בדיוק כפי שה‑API של OpenAI עושה. הגדר stream=True בבקשה וחזור על חלקי התגובה. כל חלק מכיל עדכוני דלתא לשדה התוכן. פורמט הסטרימינג הוא SSE (Server‑Sent Events). זה מאפשר לך להציג טוקנים באופן הדרגתי למשתמשים, ומפחית את זמן ההשהיה הנתפס. אותם פרמטרי סטרימינג (temperature, max_tokens וכו') חלים בעת סטרימינג.
GLM 5.1 הוא דגם הדגל של Z.ai, כלומר הוא נמצא בראש הסדרה מבחינת יכולות ומחיר. דגמים זולים יותר של Z.ai כוללים בדרך כלל חלונות הקשר קטנים יותר, מגבלות פלט נמוכות יותר וציוני אמת מידה נמוכים יותר, אך גם מחירים נמוכים יותר לכל טוקן. המפרט המדויק של דגמי Z.ai האחרים אינו מסופק, אך פשרות אפשריות כוללות הקשר מצומצם (למשל 128K), מגבלות פלט נמוכות יותר, ואולי תמיכה בקלט מולטימודלי. מפתחים צריכים לבחור ב-GLM 5.1 כאשר יש צורך בהקשר המלא של 200K ובפלט גבוה.
בהשוואה לדגמי דגל אחרים מספקים שונים, GLM 5.1 מציע חלון הקשר גדול מאוד (200K טוקנים) ומגבלת פלט (128K טוקנים), שנמצאים בין הגבוהים ביותר הקיימים. ציון ה-τ²-Bench שלו של 97.7 מציב אותו בראש לתכנון שימוש בכלים. עם זאת, הוא טקסט בלבד, בעוד שמספר דגמי דגל מתחרים תומכים בקלט ויזואלי או קולי. התמחור ב-$1.40/$4.40 למיליון טוקנים הוא תחרותי אך עשוי להיות גבוה או נמוך יותר בהתאם לספק ולדגם הספציפיים. מפתחים צריכים להעריך בהתאם לדרישות המדויקות שלהם להקשר, אופני קלט וביצועי בנצ'מרק.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)do_sampleinclude_reasoningmax_tokensreasoningrequest_idresponse_formatstopstreamtemperaturethinkingtool_choicetool_streamtoolstop_puser_id| קלט / 1M טוקנים | $1.40 |
| פלט / 1M tokens | $4.40 |
| קריאת מטמון / 1M | $0.260 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
@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