Il modello più forte di codifica e agente di Z.ai nella linea GLM-5; supporta chiamate di strumenti in streaming e pensiero profondo. Contesto 200K.
GLM 5.1 è un modello linguistico di punta di Z.ai, accessibile tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. È progettato per attività che richiedono la gestione di finestre di contesto molto…
GLM 5.1 è ottimizzato per attività che traggono vantaggio dal suo ampio contesto e dall'elevata capacità di output. Queste includono il riassunto o l'estrazione di informazioni da documenti lunghi (ad esempio, rapporti di oltre 100 pagine), lo svolgimento di ricerche multi-fase in cui il modello deve tenere traccia di molti risultati intermedi, e la generazione di codice dettagliato o spiegazioni tecniche. Il suo punteggio τ²-Bench di 97,7 suggerisce una particolare forza in scenari di uso di strumenti in cui il modello deve pianificare, eseguire azioni e incorporare feedback attraverso molti passaggi. È efficace anche per domande-risposte complesse che richiedono di fare riferimento a una vasta base di conoscenze incorporata nel prompt.
GLM 5.1 è un modello esclusivamente testuale e non può elaborare input di immagini, audio o video. Per applicazioni multimodali, deve essere combinato con modelli separati per la visione o l'audio. Inoltre, la sua ampia finestra di contesto e l'elevato limite di token di output comportano un costo computazionale proporzionale – sia in termini di latenza che di prezzo. Per compiti semplici come chat brevi o classificazione di base, modelli più piccoli ed economici possono essere più efficienti. Gli sviluppatori devono anche notare che, sebbene la finestra di contesto del modello sia di 200K token, le prestazioni effettive su contesti molto lunghi possono dipendere dalla natura del contenuto.
Se il tuo caso d'uso prevede prompt brevi (sotto i 10K token), generazione semplice (ad esempio traduzioni basilari o estrazione di parole chiave) o throughput elevato dove la latenza è critica, un modello più piccolo o meno costoso potrebbe essere più appropriato. Il prezzo di GLM 5.1 di $1,40 per 1M di token in input e $4,40 per 1M di token in output è competitivo per funzionalità di punta, ma può accumulare costi se utilizzato per attività banali. Esempi di casi in cui un modello più economico è sufficiente includono: risposte semplici di chatbot, riassunti di lunghezza moderata di articoli brevi o classificazione a singolo turno.
Sì, GLM 5.1 può gestire efficacemente conversazioni multi-turno, grazie alla sua finestra di contesto di 200K token. Ciò consente al modello di mantenere la cronologia della conversazione, inclusi messaggi utente precedenti e istruzioni di sistema, attraverso molti scambi senza perdere il contesto. Tuttavia, gli sviluppatori dovrebbero prestare attenzione all'uso dei token: ogni turno si aggiunge al prompt, quindi conversazioni lunghe possono diventare costose. È possibile troncare o riassumere i turni precedenti per rimanere entro il limite di contesto, ma la capacità nativa del modello è sufficientemente generosa per la maggior parte delle applicazioni conversazionali realistiche.
GLM 5.1 ha raggiunto un punteggio di 97.7 su τ²-Bench, un benchmark progettato per valutare la capacità di un modello di eseguire uso multi-step di strumenti e pianificazione. Simula compiti realistici in cui il modello deve decidere quali strumenti chiamare, in quale ordine e come interpretare i risultati per raggiungere un obiettivo. Questo è diverso dai tradizionali benchmark QA e si concentra sulle capacità agentiche. Un punteggio di 97.7 indica che GLM 5.1 può completare con successo quasi tutti i compiti nel set di valutazione, riflettendo forti capacità di ragionamento e uso di strumenti. È uno dei punteggi più alti riportati su questo benchmark.
Solo il punteggio τ²-Bench di 97.7 è stato fornito per GLM 5.1. Nessun altro risultato di benchmark (come MMLU, HumanEval o GSM8K) è disponibile nelle specifiche ufficiali. Senza dati aggiuntivi, non è possibile un confronto diretto su altre valutazioni comuni. Tuttavia, il risultato τ²-Bench suggerisce che il modello è particolarmente forte nelle aree di uso degli strumenti e pianificazione. Per compiti non coperti da questo benchmark, gli sviluppatori dovrebbero valutare il modello empiricamente utilizzando i propri set di test.
Non sono state fornite cifre specifiche di latenza o throughput per GLM 5.1. Essendo un modello di punta con un'ampia finestra di contesto e un limite di output elevato, i tempi di inferenza saranno più lunghi rispetto a modelli più piccoli, specialmente durante l'elaborazione di lunghezze di contesto vicine al massimo. Il throughput dipende dall'infrastruttura hardware dietro OrcaRouter e dalla dimensione del batch delle richieste. Per applicazioni in tempo reale, gli sviluppatori dovrebbero testare con le loro dimensioni tipiche di input e output per valutare tempi di risposta accettabili. La modalità streaming può aiutare a ridurre la latenza percepita distribuendo i token in modo incrementale.
Gli unici dati di benchmark disponibili per GLM 5.1 sono il suo punteggio τ²-Bench di 97,7. Sebbene ciò indichi una forte capacità di pianificazione nell'uso degli strumenti, non copre molte altre dimensioni importanti come l'accuratezza fattuale, il ragionamento matematico, la programmazione o le prestazioni multilingue. Pertanto, basarsi esclusivamente su questo punteggio potrebbe fornire un quadro incompleto. Gli sviluppatori dovrebbero integrare con valutazioni specifiche del proprio dominio, specialmente se l'applicazione coinvolge compiti non legati all'uso di strumenti. Inoltre, i benchmark possono essere influenzati dalla progettazione dei prompt e dalla metodologia di valutazione, quindi le prestazioni reali possono variare.
GLM 5.1 ha un prezzo di $1.40 per 1 milione di token di input e $4.40 per 1 milione di token di output. Queste tariffe sono stabilite dal fornitore Z.ai e vengono trasmesse da OrcaRouter senza alcun ricarico. Sia i token di input che quelli di output vengono conteggiati secondo la tokenizzazione standard utilizzata dal modello. Non ci sono costi di utilizzo aggiuntivi né requisiti di abbonamento. Il pagamento viene fatturato in base al consumo di token, rendendo semplice stimare i costi per un determinato carico di lavoro.
Non sono state annunciate opzioni specifiche di caching o sconti per GLM 5.1. Il modello di prezzo è strettamente per token alle tariffe elencate. OrcaRouter potrebbe offrire prompts caching o funzionalità simili a livello di piattaforma, ma queste non sono indicate nelle specifiche del modello. Gli sviluppatori che desiderano ridurre i costi dovrebbero considerare di ottimizzare la lunghezza dei prompt, utilizzare output più brevi quando possibile e raggruppare le richieste. Per volumi elevati, contattare direttamente OrcaRouter potrebbe fornire opzioni aggiuntive.
Il confronto diretto con altri modelli flagship è limitato perché è stato fornito solo il prezzo per GLM 5.1: $1.40 per 1M di input e $4.40 per 1M di output. Altri modelli flagship di diversi fornitori hanno spesso tariffe simili o superiori, ma gli importi esatti dipendono dal modello e dal fornitore specifici. Il prezzo di GLM 5.1 è considerato competitivo per un modello con una finestra di contesto di 200K e un limite di output di 128K. Per progetti con budget limitato, modelli più piccoli di Z.ai o altri fornitori potrebbero essere più economici.
GLM 5.1 viene offerto con un pagamento in base al consumo tramite OrcaRouter. Non ci sono impegni iniziali né canoni di abbonamento. Paghi solo per i token che consumi, in base alle tariffe per token. Questo modello è ideale per carichi di lavoro variabili in cui l'utilizzo fluttua. La fatturazione è gestita da OrcaRouter tramite le chiavi API fornite.
Per utilizzare GLM 5.1 tramite OrcaRouter, imposta l'URL di base dell'API su https://api.orcarouter.ai/v1 e utilizza l'ID modello "z-ai/glm-5.1". Ad esempio, con la libreria Python di OpenAI: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "your-key"; response = openai.ChatCompletion.create(model="z-ai/glm-5.1", messages=[...]). Tutti i parametri standard come temperature, top_p, max_tokens e stop sequences sono supportati. Lo streaming è abilitato impostando stream=True.
GLM 5.1 supporta gli stessi parametri di completamento chat dell'API OpenAI. Ciò include temperature (intervallo da 0 a 2, predefinito 0.7), top_p (da 0 a 1, predefinito 1), max_tokens (fino al limite del modello di 128.000), sequenze di stop (elenco di stringhe), frequency_penalty, presence_penalty e logit_bias. Il modello supporta anche il parametro "n" per generare più completamenti per richiesta. Tutti i parametri vengono passati nel corpo JSON standard. Sono supportati messaggi di sistema, messaggi utente e messaggi assistente.
Migrare a OrcaRouter per utilizzare GLM 5.1 è semplice. Nel tuo codice esistente, modifica l'URL base dal tuo provider precedente a https://api.orcarouter.ai/v1. Quindi sostituisci il nome del modello nelle tue chiamate API con "z-ai/glm-5.1". Non sono necessarie altre modifiche per le chat completions standard. Se stavi usando un formato diverso di chiave API, assicurati di utilizzare la chiave API di OrcaRouter. Il formato della risposta è identico a quello di OpenAI, quindi la logica di parsing rimane invariata.
Sì, OrcaRouter supporta le risposte in streaming per GLM 5.1 esattamente come fa l'API OpenAI. Imposta stream=True nella richiesta e itera sui chunk di risposta. Ogni chunk contiene aggiornamenti delta al campo content. Il formato di streaming è SSE (Server-Sent Events). Ciò consente di visualizzare i token in modo incrementale agli utenti, riducendo la latenza percepita. Gli stessi parametri di streaming (temperature, max_tokens, ecc.) si applicano durante lo streaming.
GLM 5.1 è il modello di punta di Z.ai, il che significa che occupa il vertice della loro linea in termini di capacità e prezzo. I modelli Z.ai di fascia inferiore hanno tipicamente finestre di contesto più piccole, limiti di output inferiori e punteggi benchmark più bassi, ma anche prezzi per token più bassi. Le specifiche esatte degli altri modelli Z.ai non vengono fornite, ma i potenziali compromessi includono contesto ridotto (es. 128K), limiti di output inferiori e possibilmente supporto per input multimodali. Gli sviluppatori dovrebbero scegliere GLM 5.1 quando l'intero contesto di 200K e un output elevato sono necessari.
Rispetto ad altri modelli di punta di diversi fornitori, GLM 5.1 offre una finestra di contesto molto ampia (200K token) e un limite di output (128K token), che è tra i più alti disponibili. Il suo punteggio τ²-Bench di 97,7 lo colloca al primo posto per la pianificazione nell'uso di strumenti. Tuttavia, è solo testo, mentre diversi modelli di punta concorrenti supportano input visivi o audio. Il prezzo di $1,40/$4,40 per 1 milione di token è competitivo ma potrebbe essere più alto o più basso a seconda del fornitore e del modello specifici. Gli sviluppatori dovrebbero valutare in base ai loro requisiti esatti per contesto, modalità e prestazioni di benchmark.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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| Input / 1M token | $1.40 |
|---|---|
| Output / 1M token | $4.40 |
| Lettura cache / 1M | $0.260 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.1Apri @misc{orcarouter_glm_5_1,
title = {GLM 5.1 API},
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year = {2026},
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}Z.ai. (2026). GLM 5.1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.1