GLM 4.6

Name: Z.ai: GLM 4.6 API
Brand: Z.ai

z-ai/glm-4.6

StrumentiJSONRagionamento

di Z.ai · 2025-09-30

Successore di GLM-4.5 con la finestra contestuale estesa a 200K, chiamate a strumenti durante il ragionamento, e un comportamento agentivo / di ricerca più forte.

Endpoint:/v1/chat/completions

ctx200K token

Output max128K

Inputtext

Outputtext

p50 TTFT4.10 s

from openai import OpenAI

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

INGRESSO$0.60/ 1M token

USCITA$2.20/ 1M token

p50 TTFT4.10 s7 g

p95 TTFT10.00 s7 g

TRAFFICO568.5Ktoken / 7 g

Ottieni l'API GLM 4.6 →▶ Prova nel Playground </> Usa tramite API

Esempi di codice

Chiama da qualsiasi SDK

Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo 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)

Parametri supportati

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

Prezzi

Input / 1M token	$0.600
Output / 1M token	$2.20
Lettura cache / 1M	$0.110
Valuta	USD

Calcolatore dei costi

Token / mese10MM

70%

Stima basata sul prezzo di listino

Stima di token e costo

Token di output previsti

Token di input: 17Costo per richiesta: $0.001110

Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.

Prestazioni

ultimi 7 giorni

p50 TTFT

4.10 s

Velocità di output

49.8 tok/s

p95 TTFT

10.00 s

Tasso di errore

3.1%

Benchmark pubblici

Ultima valutazione 2025-09-30

30.2

AA Coding

Migliore del 32% dei modelli confrontati

n. 72 su 106

30.2

AA Intelligence

Migliore del 30% dei modelli confrontati

n. 77 su 110

44.3

AA Math

Migliore del 21% dei modelli confrontati

n. 64 su 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

Fonte: artificialanalysis.ai

A confronto

	GLM 4.6	GLM 5.1	GLM 5.2	GLM 5
Input $/M	$0.60	$1.40	$1.40	$1.00
Output $/M	$2.20	$4.40	$4.40	$3.20
Contesto	200K	200K	1.0M	200K
Qualità	7/10	9/10	9/10	8/10
Confronta affiancati		Confronta affiancati	Confronta affiancati	Confronta affiancati

Altri da Z.ai

Vedi tutti i modelli di z-ai →

GLM 4.5

z-ai/glm-4.5

$0.60 ingresso · $2.20 uscita / 1M

128K ctx· qualità 7/10

Confronta affiancati

GLM 4.7

z-ai/glm-4.7

$0.60 ingresso · $2.20 uscita / 1M

200K ctx· qualità 7/10

Confronta affiancati

GLM 4.5 AirIl più economico

z-ai/glm-4.5-air

$0.20 ingresso · $1.10 uscita / 1M

128K ctx· qualità 6/10

Confronta affiancati

FAQ

Quanto costa Z.ai: GLM 4.6 su OrcaRouter?

Z.ai: GLM 4.6 ha un prezzo di $0.60 per 1 milione di token in input e $2.20 per 1 milione di token in output tramite OrcaRouter. I prezzi vengono recuperati in tempo reale dal livello di routing.

Qual è la finestra di contesto di Z.ai: GLM 4.6?

Z.ai: GLM 4.6 supporta una finestra di contesto di 200K token. Usa le funzionalità per contesti lunghi (RAG, summarisation) fino a tale limite.

Come posso chiamare Z.ai: GLM 4.6 tramite l'SDK OpenAI?

Imposta base_url di OpenAI su https://api.orcarouter.ai/v1, fornisci la tua chiave API OrcaRouter e passa model=\"z-ai/glm-4.6\" nella chiamata chat.completions.create.

OrcaRouter limita la velocità di Z.ai: GLM 4.6?

I limiti di velocità per modello seguono il tuo piano OrcaRouter. I piani gratuiti vengono forniti con limiti conservativi; i piani a pagamento li aumentano. Controlla /pricing per le quote attuali.

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Z.ai: GLM 4.6•$0.60/M in•4100ms p50•tramite OrcaRouter

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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)

Scheda del modello come dati

GET /api/public/models/z-ai/glm-4.6Apri

Leggibile dalle macchine:/llms.txt /llms-full.txt