Zhipu (Z.ai) vlaggenschip open-source MoE: 355B totaal / 32B actief. Hybride redenering (denk- / niet-denkmodi), native tool aanroeping en agentische interface, 128K context.
GLM-4.5 is een tekst-only taalmodel van Z.ai, toegankelijk via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Het biedt een contextvenster van 128,000 tokens en kan maximaal 96,000 tokens per verzoek…
GLM-4.5 blinkt uit in taken die wiskundig redeneren, logische deductie en stapsgewijs probleemoplossen vereisen. Het behaalt een score van 97,9 op MATH-500, wat wijst op een hoge nauwkeurigheid bij een reeks wiskundeproblemen. Andere sterke toepassingen zijn het genereren en uitleggen van code, vooral voor algoritmen en wiskundige berekeningen. Het grote contextvenster (128K tokens) maakt het geschikt voor het verwerken van lange documenten, zoals onderzoeksartikelen, juridische teksten of technische handleidingen. Daarnaast kan het meerroundsgesprekken aan waarbij naar eerdere delen van het gesprek wordt verwezen, mits de volledige geschiedenis binnen de limiet van 128K valt.
Voor eenvoudige taken zoals rechttoe rechtaan classificatie, samenvatting van korte teksten of eenvoudige vraagbeantwoording, kan een kleiner model kosteneffectiever zijn. GLM-4.5 is geprijsd op $0.60 per 1M invoertokens en $2.20 per 1M uitvoertokens. Als uw toepassing niet de volledige 128K context of de sterke wiskundige redenering vereist, kunt u kosten besparen door een model te kiezen met lagere prijzen per token. Ook voor multimodale toepassingen (bijv. beeldbeschrijving of videoanalyse) is GLM-4.5 niet geschikt omdat het alleen tekst verwerkt. Overweeg in die gevallen modellen die visuele of audio-ingangen ondersteunen.
Ja, GLM-4.5 kan code genereren, vooral voor problemen die wiskundige berekeningen of algoritmische logica vereisen. De hoge MATH-500-score (97,9) wijst op vaardigheid in redeneren over numerieke en logische constructies, wat leidt tot nauwkeurige code-output in talen zoals Python, Java of C++. De grote contextvenster stelt het model in staat om volledige codebases of lange documentatie te overwegen tijdens het genereren van code. De primaire kracht ligt echter in redeneren in plaats van syntaxis-intensieve taken. Voor taken die diepgaande kennis van specifieke frameworks of bibliotheken vereisen, is een gespecialiseerd codemodel wellicht geschikter.
Een 128K contextvenster betekent dat GLM-4.5 maximaal ongeveer 96.000 woorden (of 128.000 subwoordtokens) in één enkele aanvraag kan verwerken. Dit is voordelig voor taken die lange documenten, uitgebreide gesprekken of grootschalige data-analyse in één prompt omvatten. Het model kan samenhang behouden over deze lange context, wat belangrijk is voor samenvatting, vraagbeantwoording over lange teksten en meerstapsredenering. De daadwerkelijke effectieve contextlengte kan echter variëren afhankelijk van de complexiteit van de inhoud. Gebruikers moeten testen met hun specifieke use cases om consistente prestaties aan de bovenkant van het venster te garanderen.
MATH-500 is een benchmark bestaande uit 500 wiskundige problemen die verschillende moeilijkheidsgraden beslaan, van basisrekenkunde tot geavanceerde competities. Een score van 97,9 betekent dat GLM-4.5 97,9% van deze problemen correct heeft beantwoord. Dit wijst op een zeer sterke wiskundige redeneercapaciteit. Het model gebruikt waarschijnlijk een rigoureuze stapsgewijze redenering om tot antwoorden te komen. Gebruikers moeten er rekening mee houden dat deze benchmark puur wiskundig vermogen test en mogelijk niet de prestaties op andere taken zoals creatief schrijven of open dialoog weerspiegelt. Het is een nuttige maatstaf voor het evalueren van modellen bedoeld voor STEM-toepassingen.
Exacte snelheids- en latentiecijfers voor GLM-4.5 worden niet openlijk beschikbaar gesteld door Z.ai. Prestaties zijn afhankelijk van factoren zoals verzoekgrootte, uitvoerlengte, netwerkomstandigheden en serverbelasting. Via OrcaRouter kunnen gebruikers typische latentie verwachten voor een model van deze omvang. Als een tekst-only model met een 128K-context kan de latentie proportioneel toenemen met de invoerlengte. Streaming is beschikbaar om de waargenomen tijd tot het eerste token te verminderen. Voor real-time toepassingen raden we aan om belastingtests uit te voeren met uw typische werklast. De infrastructuur van OrcaRouter is ontworpen voor betrouwbare API-toegang, maar specifieke snelheidsbenchmarks moeten in uw eigen omgeving worden gemeten.
GLM-4.5's belangrijkste kracht is wiskundig redeneren, zoals blijkt uit de score van 97.9 op MATH-500. Het kan ook efficiënt omgaan met lange contexten (128K tokens), waardoor het geschikt is voor taken op documentniveau. Het model kan tot 96K tokens per uitvoer genereren, wat nuttig is voor lange antwoorden of meerstaps redeneerketens. Het is concurrerend geprijsd voor zijn prestatieniveau. Daarnaast wordt het benaderd via OrcaRouter's OpenAI-compatibele API, wat integratie eenvoudig maakt voor ontwikkelaars die al vertrouwd zijn met dat ecosysteem. Het model is alleen tekst, wat de implementatie vereenvoudigt wanneer visie of audio niet nodig zijn.
GLM-4.5 ondersteunt geen andere invoermodaliteiten dan tekst. Het kan geen afbeeldingen, audio of video verwerken. De trainingsdata en het ontwerp zijn gericht op redeneren en wiskunde; het kan onderpresteren bij creatieve of subjectieve taken in vergelijking met algemene modellen. De MATH-500-benchmark is, hoewel indrukwekkend, een smalle evaluatie: de prestaties van het model op andere benchmarks (bijv. coderen, logica, feitelijkheid) worden niet vermeld. Ook kan het, net als alle grote taalmodellen, fouten of hallucinaties produceren, vooral bij ambigue of niet-standaard invoer. Gebruikers moeten uitvoeren valideren voor kritische toepassingen. Het grote contextvenster kan de latentie en kosten verhogen bij zeer lange prompts.
GLM-4.5 kost $0,60 per 1 miljoen invoertokens en $2,20 per 1 miljoen uitvoertokens. Dit is het provider-tarief van Z.ai en OrcaRouter voegt geen opslag toe. Facturatie is op basis van gebruik: u betaalt alleen voor verbruikte tokens. Invoertokens omvatten de prompt en eventuele systeemberichten; uitvoertokens worden gegenereerd door het model. Een token komt ruwweg overeen met 0,75 woorden in het Engels. Voor een typisch verzoek met 10.000 invoertokens en 5.000 uitvoertokens zouden de kosten (0,60 * 0,01) + (2,20 * 0,005) = $0,006 + $0,011 = $0,017 bedragen. Deze transparante prijsstelling maakt een eenvoudige kostenraming mogelijk.
Gezien zijn prijsstructuur is GLM-4.5 het meest kosteneffectief voor toepassingen die profiteren van zijn hoge wiskundige redeneervermogen en lange context. Voor eenvoudige taken kunnen goedkopere modellen volstaan, wat de operationele kosten verlaagt. Het 128K-contextvenster verhoogt het tokenverbruik per verzoek, wat de kosten kan verhogen als het niet wordt geoptimaliseerd. Om de uitgaven te beheren, overweeg om prompts in te korten tot de benodigde lengte en uitvoerlengte-limieten te gebruiken. Ook, aangezien OrcaRouter geen opslag in rekening brengt, weerspiegelen de kosten nauw de prijzen van de provider. Caching kan de kosten verder verlagen als u veelvoorkomende promptsegmenten hergebruikt, maar specifiek cachebeleid hangt af van uw implementatie met OrcaRouter.
OrcaRouter biedt native geen caching voor GLM-4.5-verzoeken. Caching wordt doorgaans aan de clientzijde geïmplementeerd. U kunt bijvoorbeeld reacties opslaan voor identieke prompts om herhaalde facturering te voorkomen. U kunt uw applicatie ook zo ontwerpen dat context waar mogelijk wordt hergebruikt. Omdat GLM-4.5 per token wordt gefactureerd, kan caching de kosten aanzienlijk verlagen voor applicaties met een hoog verzoekvolume, vooral als veel verzoeken vergelijkbare voorvoegsels delen (bijv. systeeminstructies). Als u server-side caching nodig hebt, overweeg dan om de batch- of prompt-cachingfuncties van OrcaRouter te gebruiken, indien beschikbaar. Raadpleeg hun documentatie voor details.
GLM-4.5 ondersteunt maximaal 96.000 output tokens per verzoek. Dit is ongewoon hoog en kan leiden tot hogere kosten per verzoek als u lange antwoorden genereert. Het genereren van 96.000 output tokens zou bijvoorbeeld 96.000/1.000.000 * $2,20 = $0,2112 per verzoek kosten. Hoewel dit zeer lange generaties mogelijk maakt, kan het zuiniger zijn om de outputlengte te beperken met de parameter 'max_tokens', tenzij de taak echt lange outputs vereist. Budgetbewuste gebruikers moeten passende limieten instellen. Het aantal input- en outputtokens wordt opgeteld en apart gefactureerd tegen hun respectievelijke tarieven.
U krijgt toegang tot GLM-4.5 via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Stel de basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1. Gebruik het model-ID "z-ai/glm-4.5" in uw verzoeken. De API accepteert standaard OpenAI-parameters zoals 'prompt', 'max_tokens', 'temperature', enz. Bijvoorbeeld, een chatcompletie-aanroep gebruikt het endpoint /v1/chat/completions. Authenticatie vereist een API-sleutel van OrcaRouter. De API gedraagt zich zoals de OpenAI API, dus bestaande code kan eenvoudig worden gemigreerd door de basis-URL en modelnaam te wijzigen. Raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor authenticatiedetails.
Algemene parameters zijn: 'model' (ingesteld op "z-ai/glm-4.5"), 'messages' (lijst van dicts met role en content), 'max_tokens' (maximaal 96000), 'temperature' (bepaalt willekeur, standaard niet gespecificeerd), 'top_p' (nucleus sampling), 'stream' (boolean) en 'stop' (sequenties waarop generatie stopt). GLM-4.5 ondersteunt het OpenAI chat completion-formaat. Niet alle geavanceerde parameters (zoals logprobs of tool calls) worden mogelijk ondersteund; test uw use case. Als u frequentie- of aanwezigheidsboetes moet instellen, raadpleeg dan de documentatie van OrcaRouter voor compatibiliteit. Het model accepteert systeemberichten om gedrag in te stellen.
Migratie is eenvoudig. Werk de basis-URL van uw code bij naar https://api.orcarouter.ai/v1 en vervang de modelnaam door "z-ai/glm-4.5". Zorg ervoor dat u een geldige OrcaRouter API-sleutel heeft. De verzoek- en antwoordformaten zijn identiek aan die van OpenAI. Er zijn geen wijzigingen in de promptstructuur of parameters nodig, tenzij u modelspecifieke functies gebruikte die niet worden ondersteund door OrcaRouter. Test met een kleine batch om het gedrag te bevestigen. Als u streaming gebruikte, werkt hetzelfde streaming-eindpunt. De documentatie van OrcaRouter biedt stappen voor probleemoplossing voor veelvoorkomende problemen.
Tarieflimieten en gebruiksquota voor GLM-4.5 worden bepaald door OrcaRouter op basis van uw accountniveau. Typische tarieflimieten worden gemeten in verzoeken per minuut (RPM) en tokens per minuut (TPM). Voor gebruik met hoog volume moet u mogelijk een hogere limiet aanvragen. De API van OrcaRouter retourneert standaard HTTP-statuscodes (bijv. 429 voor tariefbeperking). Het wordt aanbevolen om exponentiële terugtrekking in uw client te implementeren. Er wordt geen melding gemaakt van strikte quota in de verstrekte informatie; neem contact op met de ondersteuning van OrcaRouter voor specifieke limieten. Het contextvenster en de uitvoerlengte van het model zijn limieten per verzoek, niet periodiek gehandhaafd.
GLM-4.5 behaalt een MATH-500-score van 97,9, waarmee het tot de beste presteerders op het gebied van wiskundig redeneren behoort. Veel modellen scoren in de jaren 80 of lage jaren 90 op deze benchmark, dus 97,9 is opvallend hoog. Deze vergelijking is echter beperkt tot slechts één benchmark. Op andere metrieken (bijvoorbeeld algemeen taalbegrip, programmeren) kunnen de prestaties verschillen. GLM-4.5 is alleen tekst, terwijl sommige concurrenten visie ondersteunen. Het contextvenster (128K) is groter dan dat van veel modellen die 32K of 64K bieden. De prijsstelling is concurrerend voor zijn niveau. Gebruikers die zich richten op wiskunde geven mogelijk de voorkeur aan GLM-4.5, maar moeten evalueren op hun specifieke taken.
Goedkopere modellen hebben mogelijk kleinere contextvensters (bijv. 4K-8K) en lagere benchmarkscores. Als uw taken eenvoudig zijn en lage latentie vereisen, kan een goedkoper model kosteneffectiever zijn. Een model met een prijs van $0.15/$0.60 per 1M tokens is bijvoorbeeld mogelijk voldoende voor eenvoudige samenvattingen. Het voordeel van GLM-4.5 ligt in zijn sterke wiskundige redenering en lange context. Het nadeel is hogere kosten per token. U moet de totale kosten voor uw typische gebruikspatroon berekenen. Als uw toepassing nauwkeurige wiskundige redenering of lange documenten vereist, kunnen de hogere kosten gerechtvaardigd zijn.
Verschillende aanbieders bieden modellen met vergelijkbare contextvensters. De prijs van GLM-4.5 ($0,60/$2,20) bevindt zich in het middelmatige bereik. Sommige modellen met 128K context kunnen goedkoper zijn per token, maar hebben lagere wiskundescores. Andere kunnen duurder zijn. De MATH-500-score van GLM-4.5 van 97,9 is uitzonderlijk hoog. Geen van de verstrekte feiten vermeldt andere benchmarkscores, dus een volledige vergelijking is niet mogelijk. Voor gebruikers die hoge wiskundeprestaties en lange context nodig hebben, is GLM-4.5 een sterke kandidaat. Voor creatief schrijven of diversiteit zijn andere modellen echter wellicht beter. Test altijd met uw specifieke gegevens.
OrcaRouter biedt een uniforme OpenAI-compatibele API om toegang te krijgen tot GLM-4.5 zonder infrastructuur te beheren. De prijzen zijn transparant met nul opslag op de tarieven van providers. U krijgt hetzelfde model als gehost door Z.ai, maar via de gateway van OrcaRouter die mogelijk extra functies biedt zoals load balancing, caching of fallback-opties (raadpleeg de documentatie van OrcaRouter). De API is gestandaardiseerd, zodat migreren naar andere modellen in de catalogus eenvoudig is. OrcaRouter zorgt voor authenticatie en rate limits. Als u al andere modellen gebruikt op OrcaRouter, is het toevoegen van GLM-4.5 slechts een wijziging van de modelnaam.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)do_sampleinclude_reasoningmax_tokensreasoningrequest_idresponse_formatstopstreamtemperaturethinkingtool_choicetool_streamtoolstop_puser_id| Invoer / 1M tokens | $0.600 |
| Uitvoer / 1M tokens | $2.20 |
| Cache lezen / 1M | $0.110 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/z-ai/glm-4.5Openen @misc{orcarouter_glm_4_5,
title = {GLM 4.5 API},
author = {Z.ai},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-4.5}
}Z.ai. (2025). GLM 4.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-4.5