Model coding dan agen terkuat dari Z.ai dalam lini GLM-5; mendukung panggilan alat streaming dan pemikiran mendalam. Konteks 200K.
GLM 5.1 adalah model bahasa andalan dari Z.ai, yang dapat diakses melalui API kompatibel OpenAI milik OrcaRouter. Model ini dirancang untuk tugas-tugas yang memerlukan penanganan jendela konteks yang…
GLM 5.1 dioptimalkan untuk tugas-tugas yang diuntungkan oleh konteks besar dan kapasitas output yang tinggi. Ini termasuk merangkum atau mengekstrak wawasan dari dokumen panjang (mis., laporan 100+ halaman), melakukan penelitian multi-langkah di mana model harus melacak banyak hasil antara, dan menghasilkan kode atau penjelasan teknis yang terperinci. Skor τ²-Bench sebesar 97,7 menunjukkan kekuatan khusus dalam skenario penggunaan alat di mana model harus merencanakan, menjalankan tindakan, dan menggabungkan umpan balik di banyak langkah. Ini juga efektif untuk tanya-jawab kompleks yang membutuhkan referensi basis pengetahuan besar yang tertanam dalam prompt.
GLM 5.1 adalah model teks-saja dan tidak dapat memproses input gambar, audio, atau video. Untuk aplikasi multimodal, model ini harus digabungkan dengan model penglihatan atau audio terpisah. Selain itu, jendela konteksnya yang besar dan batas token keluaran yang tinggi disertai dengan biaya komputasi yang proporsional – baik dalam latensi maupun harga. Untuk tugas sederhana seperti obrolan bentuk pendek atau klasifikasi dasar, model yang lebih kecil dan lebih murah mungkin lebih efisien. Pengembang juga harus mencatat bahwa meskipun jendela konteks model adalah 200K token, kinerja aktual pada konteks yang sangat panjang dapat bergantung pada sifat konten.
Jika kasus penggunaan Anda melibatkan prompt pendek (di bawah 10K token), generasi yang sederhana (misalnya terjemahan sederhana atau ekstraksi kata kunci), atau throughput volume tinggi di mana latensi sangat penting, model yang lebih kecil atau lebih murah mungkin lebih sesuai. Harga GLM 5.1 sebesar $1.40 per 1M input dan $4.40 per 1M output token bersaing untuk kemampuan flagship, tetapi dapat mengakumulasi biaya jika digunakan untuk tugas-tugas sepele. Contoh kasus di mana model yang lebih murah sudah memadai meliputi: respons chatbot sederhana, peringkasan panjang sedang dari artikel pendek, atau klasifikasi satu putaran.
Ya, GLM 5.1 dapat menangani percakapan multi-putaran secara efektif, berkat jendela konteks 200K-token. Hal ini memungkinkan model untuk menyimpan riwayat percakapan, termasuk pesan pengguna sebelumnya dan instruksi sistem, di berbagai interaksi tanpa kehilangan konteks. Namun, pengembang harus memperhatikan penggunaan token: setiap putaran menambah prompt, sehingga percakapan panjang bisa menjadi mahal. Dimungkinkan untuk memotong atau merangkum putaran yang lebih lama agar tetap dalam batas konteks, tetapi kapasitas bawaan model cukup besar untuk sebagian besar aplikasi percakapan realistis.
GLM 5.1 mencapai skor 97,7 pada τ²-Bench, sebuah tolok ukur yang dirancang untuk mengevaluasi kemampuan model dalam melakukan penggunaan alat multi-langkah dan perencanaan. Ini mensimulasikan tugas realistis di mana model harus memutuskan alat mana yang akan dipanggil, dalam urutan apa, dan bagaimana menafsirkan hasil untuk mencapai suatu tujuan. Ini berbeda dari tolok ukur QA tradisional dan berfokus pada kemampuan agen. Skor 97,7 menunjukkan bahwa GLM 5.1 dapat berhasil menyelesaikan hampir semua tugas dalam set evaluasi, mencerminkan penalaran dan keterampilan penggunaan alat yang kuat. Ini adalah salah satu skor tertinggi yang dilaporkan pada tolok ukur ini.
Hanya skor τ²-Bench sebesar 97.7 yang telah disediakan untuk GLM 5.1. Tidak ada hasil benchmark lain (seperti MMLU, HumanEval, atau GSM8K) yang tersedia dalam spesifikasi resmi. Tanpa data tambahan, perbandingan langsung pada evaluasi umum lainnya tidak dimungkinkan. Namun, hasil τ²-Bench menunjukkan bahwa model ini sangat kuat dalam hal penggunaan alat dan perencanaan. Untuk tugas yang tidak tercakup oleh benchmark ini, pengembang harus mengevaluasi model secara empiris menggunakan set pengujian mereka sendiri.
Tidak ada angka latensi atau throughput spesifik yang disediakan untuk GLM 5.1. Sebagai model unggulan dengan jendela konteks besar dan batas output tinggi, waktu inferensi akan lebih panjang dibandingkan model yang lebih kecil, terutama saat memproses panjang konteks yang mendekati maksimum. Throughput tergantung pada infrastruktur perangkat keras di belakang OrcaRouter dan ukuran batch permintaan. Untuk aplikasi real-time, pengembang harus menguji dengan ukuran input dan output tipikal mereka untuk mengukur waktu respons yang dapat diterima. Mode streaming dapat membantu mengurangi latensi yang dirasakan dengan memberikan token secara bertahap.
Satu-satunya data tolok ukur yang tersedia untuk GLM 5.1 adalah skor τ²-Bench sebesar 97,7. Meskipun ini menunjukkan perencanaan penggunaan alat yang kuat, data ini tidak mencakup banyak dimensi penting lainnya seperti akurasi faktual, penalaran matematis, pengkodean, atau kinerja multibahasa. Oleh karena itu, hanya mengandalkan skor ini dapat memberikan gambaran yang tidak lengkap. Pengembang sebaiknya melengkapi dengan evaluasi khusus domain mereka sendiri, terutama jika aplikasi melibatkan tugas yang tidak terkait dengan penggunaan alat. Selain itu, tolok ukur dapat dipengaruhi oleh desain prompt dan metodologi evaluasi, sehingga kinerja di dunia nyata mungkin bervariasi.
GLM 5.1 dibanderol dengan harga $1.40 per 1 juta token input dan $4.40 per 1 juta token output. Tarif ini ditetapkan oleh penyedia Z.ai dan diteruskan oleh OrcaRouter tanpa markup. Baik token input maupun output dihitung berdasarkan tokenisasi standar yang digunakan oleh model. Tidak ada biaya penggunaan tambahan atau persyaratan langganan. Pembayaran ditagih berdasarkan konsumsi token, sehingga memudahkan untuk memperkirakan biaya untuk beban kerja tertentu.
Belum ada opsi caching atau diskon khusus yang diumumkan untuk GLM 5.1. Model penetapan harganya ketat per-token sesuai tarif yang tercantum. OrcaRouter mungkin menawarkan caching prompt atau fitur serupa di level platform, tetapi ini tidak diungkapkan dalam spesifikasi model. Pengembang yang ingin mengurangi biaya sebaiknya mempertimbangkan untuk mengoptimalkan panjang prompt, menggunakan output yang lebih pendek bila memungkinkan, dan melakukan batching pada permintaan. Untuk penggunaan volume tinggi, menghubungi OrcaRouter secara langsung mungkin memberikan opsi tambahan.
Perbandingan langsung dengan model flagship lainnya terbatas karena hanya harga untuk GLM 5.1 yang disediakan: $1.40 per 1M input dan $4.40 per 1M output. Model flagship lain dari penyedia berbeda sering kali memiliki tarif serupa atau lebih tinggi, tetapi angka pastinya tergantung pada model dan penyedia tertentu. Harga GLM 5.1 dianggap kompetitif untuk model dengan jendela konteks 200K dan batas output 128K. Untuk proyek dengan anggaran terbatas, model yang lebih kecil dari Z.ai atau penyedia lain mungkin lebih ekonomis.
GLM 5.1 ditawarkan dengan basis bayar sesuai pemakaian melalui OrcaRouter. Tidak ada komitmen di muka atau biaya berlangganan. Anda hanya membayar untuk token yang Anda konsumsi sesuai tarif per token. Model ini ideal untuk beban kerja variabel di mana penggunaan berfluktuasi. Penagihan ditangani oleh OrcaRouter menggunakan kunci API yang disediakan.
Untuk menggunakan GLM 5.1 melalui OrcaRouter, atur URL basis API Anda ke https://api.orcarouter.ai/v1 dan gunakan ID model "z-ai/glm-5.1". Sebagai contoh, dengan pustaka Python OpenAI: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "kunci-anda"; response = openai.ChatCompletion.create(model="z-ai/glm-5.1", messages=[...]). Semua parameter standar seperti temperature, top_p, max_tokens, dan urutan stop didukung. Streaming diaktifkan dengan mengatur stream=True.
GLM 5.1 mendukung parameter penyelesaian obrolan yang sama seperti API OpenAI. Ini termasuk temperature (rentang 0 hingga 2, default 0.7), top_p (rentang 0 hingga 1, default 1), max_tokens (hingga batas model yaitu 128.000), urutan stop (daftar string), frequency_penalty, presence_penalty, dan logit_bias. Model ini juga mendukung parameter "n" untuk menghasilkan beberapa penyelesaian per permintaan. Semua parameter dikirim dalam body JSON standar. Pesan sistem, pesan pengguna, dan pesan asisten semuanya didukung.
Migrasi ke OrcaRouter untuk menggunakan GLM 5.1 sangat mudah. Dalam kode yang sudah ada, ubah URL dasar dari penyedia sebelumnya menjadi https://api.orcarouter.ai/v1. Kemudian ganti nama model di panggilan API Anda dengan "z-ai/glm-5.1". Tidak diperlukan perubahan lain untuk penyelesaian obrolan standar. Jika Anda menggunakan format kunci API yang berbeda, pastikan Anda menggunakan kunci API OrcaRouter. Format respons identik dengan OpenAI, sehingga logika penguraian tetap sama.
Ya, OrcaRouter mendukung respons streaming untuk GLM 5.1 persis seperti yang dilakukan OpenAI API. Set `stream=True` dalam permintaan dan iterasi atas potongan respons. Setiap potongan berisi pembaruan delta ke bidang konten. Format streaming adalah SSE (*Server-Sent Events*). Ini memungkinkan Anda menampilkan token secara inkremental kepada pengguna, mengurangi latensi yang dirasakan. Parameter streaming yang sama (*temperature*, *max_tokens*, dll.) berlaku saat streaming.
GLM 5.1 adalah model unggulan dari Z.ai, yang berarti ia berada di puncak jajaran model mereka dalam hal kemampuan dan harga. Model Z.ai dengan tingkatan di bawahnya biasanya memiliki jendela konteks yang lebih kecil, batas output yang lebih rendah, dan skor benchmark yang lebih rendah, tetapi juga harga per token yang lebih rendah. Spesifikasi pasti dari model Z.ai lainnya tidak disediakan, tetapi potensi trade-off mencakup pengurangan konteks (misalnya, 128K), batas output yang lebih rendah, dan kemungkinan dukungan untuk input multimodal. Pengembang harus memilih GLM 5.1 ketika konteks penuh 200K dan output tinggi diperlukan.
Dibandingkan dengan model flagship lainnya dari berbagai penyedia, GLM 5.1 menawarkan jendela konteks yang sangat besar (200K token) dan batas output (128K token), yang termasuk yang tertinggi yang tersedia. Skor τ²-Bench sebesar 97,7 menempatkannya di posisi teratas untuk perencanaan penggunaan alat. Namun, model ini hanya mendukung teks, sementara beberapa model flagship pesaing mendukung input visual atau audio. Harga $1,40/$4,40 per 1 juta token cukup kompetitif, tetapi mungkin lebih tinggi atau lebih rendah tergantung pada penyedia dan model spesifik. Pengembang harus mengevaluasi berdasarkan kebutuhan spesifik mereka terhadap konteks, modalitas, dan performa tolok ukur.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Input / 1M token | $1.40 |
| Output / 1M token | $4.40 |
| Baca cache / 1M | $0.260 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.1Buka @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