Z.ai's sterkste codeer- en agentmodel in de GLM-5-lijn; ondersteunt streaming tool-aanroepen en diep nadenken. 200K context.
GLM 5.1 is een vlaggenschip-taalmodel van Z.ai, toegankelijk via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Het is ontworpen voor taken die het verwerken van zeer grote contextvensters vereisen – tot…
GLM 5.1 is geoptimaliseerd voor taken die profiteren van zijn grote context en hoge outputcapaciteit. Dit omvat het samenvatten of extraheren van inzichten uit lange documenten (bijv. rapporten van 100+ pagina's), het uitvoeren van meerstapsonderzoek waarbij het model veel tussentijdse resultaten moet bijhouden, en het genereren van gedetailleerde code of technische uitleg. De τ²-Bench-score van 97,7 duidt op een bijzondere sterkte in tool-use-scenario's waarbij het model moet plannen, acties uitvoeren en feedback moet verwerken over meerdere stappen heen. Het is ook effectief voor complexe vraagbeantwoording waarvoor een grote kennisbank in de prompt moet worden geraadpleegd.
GLM 5.1 is een tekst-only model en kan geen afbeeldingen, audio of video-invoer verwerken. Voor multimodale toepassingen moet het worden gecombineerd met afzonderlijke visie- of audiomodellen. Bovendien gaan het grote contextvenster en de hoge uitvoertokenlimiet gepaard met evenredige rekenkosten – zowel in latentie als prijs. Voor eenvoudige taken zoals kortdurende chat of basisclassificatie kunnen kleinere, goedkopere modellen efficiënter zijn. Ontwikkelaars moeten ook opmerken dat hoewel het contextvenster van het model 200K tokens is, de werkelijke prestaties bij zeer lange contexten kunnen afhangen van de aard van de inhoud.
Als uw gebruiksscenario korte prompts (minder dan 10K tokens), eenvoudige generatie (bijv. simpele vertalingen of sleutelwoordenxtractie) of hoge-doorvoer waarbij latentie cruciaal is omvat, kan een kleiner of goedkoper model geschikter zijn. De prijsstelling van GLM 5.1 van $1.40 per 1M input en $4.40 per 1M output tokens is concurrerend voor vlaggenschipmogelijkheden, maar kan kosten oplopen als het voor triviale taken wordt gebruikt. Voorbeelden van gevallen waarin een goedkoper model volstaat, zijn: eenvoudige chatbotreacties, samenvatting van korte artikelen van gemiddelde lengte, of eenmalige classificatie.
Ja, GLM 5.1 kan meerdere conversatieronden effectief aan, dankzij het contextvenster van 200K tokens. Hierdoor kan het model de gespreksgeschiedenis behouden, inclusief eerdere gebruikersberichten en systeeminstructies, over vele uitwisselingen heen zonder contextverlies. Ontwikkelaars moeten echter rekening houden met tokenverbruik: elke beurt voegt toe aan de prompt, dus lange gesprekken kunnen duur worden. Het is mogelijk om oudere beurten in te korten of samen te vatten om binnen de contextlimiet te blijven, maar de native capaciteit van het model is ruim voldoende voor de meeste realistische conversatietoepassingen.
GLM 5.1 behaalde een score van 97,7 op τ²-Bench, een benchmark die is ontworpen om het vermogen van een model om multi-step toolgebruik en planning uit te voeren te evalueren. Het simuleert realistische taken waarbij het model moet beslissen welke tools het moet aanroepen, in welke volgorde, en hoe het resultaten moet interpreteren om een doel te bereiken. Dit verschilt van traditionele QA-benchmarks en richt zich op agentische capaciteiten. Een score van 97,7 geeft aan dat GLM 5.1 vrijwel alle taken in de evaluatieset succesvol kan voltooien, wat wijst op sterke redeneer- en toolgebruikvaardigheden. Het is een van de hoogste gerapporteerde scores op deze benchmark.
Alleen de τ²-Bench-score van 97.7 is verstrekt voor GLM 5.1. Geen andere benchmarkresultaten (zoals MMLU, HumanEval of GSM8K) zijn beschikbaar in de officiële specificaties. Zonder aanvullende gegevens is een directe vergelijking op andere gangbare evaluaties niet mogelijk. Het τ²-Bench-resultaat suggereert echter dat het model bijzonder sterk is op het gebied van toolgebruik en planning. Voor taken die niet door deze benchmark worden gedekt, moeten ontwikkelaars het model empirisch evalueren met behulp van hun eigen testsets.
Er zijn geen specifieke latentie- of doorvoercijfers verstrekt voor GLM 5.1. Als een vlaggenschipmodel met een grote contextvenster en hoge uitvoerlimiet, zullen inferentietijden langer zijn dan bij kleinere modellen, vooral bij het verwerken van bijna maximale contextlengtes. De doorvoer hangt af van de hardware-infrastructuur achter OrcaRouter en de batchgrootte van verzoeken. Voor realtime toepassingen moeten ontwikkelaars testen met hun typische invoer- en uitvoergroottes om acceptabele responstijden te beoordelen. Streammodus kan helpen om de waargenomen latentie te verminderen door tokens stapsgewijs te leveren.
De enige beschikbare benchmarkdata voor GLM 5.1 is de τ²-Bench-score van 97.7. Hoewel dit duidt op sterke toolgebruikplanning, dekt het niet veel andere belangrijke dimensies zoals feitelijke nauwkeurigheid, wiskundig redeneren, coderen of meertalige prestaties. Daarom kan het uitsluitend vertrouwen op deze score een onvolledig beeld geven. Ontwikkelaars moeten dit aanvullen met hun eigen domeinspecifieke evaluaties, vooral als de toepassing taken omvat die geen verband houden met toolgebruik. Bovendien kunnen benchmarks worden beïnvloed door promptontwerp en evaluatiemethodologie, dus de prestaties in de praktijk kunnen variëren.
GLM 5.1 kost $1.40 per 1 miljoen inputtokens en $4.40 per 1 miljoen outputtokens. Deze tarieven zijn vastgesteld door de provider Z.ai en worden door OrcaRouter doorgegeven zonder enige opslag. Zowel input- als outputtokens worden geteld volgens de standaard tokenisatie die door het model wordt gebruikt. Er zijn geen extra gebruikskosten of abonnementsvereisten. Betaling wordt gefactureerd op basis van tokenverbruik, waardoor het eenvoudig is om de kosten voor een bepaalde werklast te schatten.
Er zijn geen specifieke caching- of kortingsopties aangekondigd voor GLM 5.1. Het prijsmodel is strikt per-token tegen de vermelde tarieven. OrcaRouter biedt mogelijk prompts caching of vergelijkbare functies op platformniveau, maar deze zijn niet bekendgemaakt in de specificaties van het model. Ontwikkelaars die kosten willen verlagen, moeten overwegen de promptlengte te optimaliseren, kortere output te gebruiken waar mogelijk, en verzoeken te bundelen. Voor hoogvolumegebruik kan het rechtstreeks contacteren van OrcaRouter extra opties bieden.
Directe vergelijking met andere vlaggenschipmodellen is beperkt omdat alleen de prijzen voor GLM 5.1 zijn verstrekt: $1.40 per 1M invoer en $4.40 per 1M uitvoer. Andere vlaggenschipmodellen van verschillende aanbieders hebben vaak vergelijkbare of hogere tarieven, maar exacte cijfers hangen af van het specifieke model en de aanbieder. De prijzen van GLM 5.1 worden als concurrerend beschouwd voor een model met een contextvenster van 200K en een uitvoerlimiet van 128K. Voor projecten met een beperkt budget kunnen kleinere modellen van Z.ai of andere aanbieders economischer zijn.
GLM 5.1 wordt aangeboden op basis van betalen naar gebruik via OrcaRouter. Er zijn geen voorafgaande verplichtingen of abonnementskosten. U betaalt alleen voor de tokens die u verbruikt tegen de tarieven per token. Dit model is ideaal voor variabele werkbelastingen waarbij het gebruik fluctueert. Facturatie wordt afgehandeld door OrcaRouter met behulp van de verstrekte API-sleutels.
Om GLM 5.1 via OrcaRouter te gebruiken, stel je je API-basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1 en gebruik je de model-ID "z-ai/glm-5.1". Bijvoorbeeld met de OpenAI Python-bibliotheek: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "your-key"; response = openai.ChatCompletion.create(model="z-ai/glm-5.1", messages=[...]). Alle standaardparameters zoals temperature, top_p, max_tokens en stop-sequenties worden ondersteund. Streaming wordt ingeschakeld door stream=True in te stellen.
GLM 5.1 ondersteunt dezelfde chatcompletion-parameters als de OpenAI API. Dit omvat temperatuur (bereik 0 tot 2, standaard 0.7), top_p (0 tot 1, standaard 1), max_tokens (tot de modelgrens van 128.000), stop-reeksen (lijst van strings), frequency_penalty, presence_penalty en logit_bias. Het model ondersteunt ook de 'n'-parameter voor het genereren van meerdere completions per verzoek. Alle parameters worden doorgegeven in de standaard JSON-body. Systeemberichten, gebruikersberichten en assistentberichten worden allemaal ondersteund.
Migreren naar OrcaRouter om GLM 5.1 te gebruiken is eenvoudig. Wijzig in uw bestaande code de basis-URL van uw vorige provider naar https://api.orcarouter.ai/v1. Vervang vervolgens de modelnaam in uw API-aanroepen door "z-ai/glm-5.1". Er zijn geen andere wijzigingen nodig voor standaard chatvoltooiingen. Als u een andere API-sleutelindeling gebruikte, zorg er dan voor dat u de OrcaRouter API-sleutel gebruikt. Het antwoordformaat is identiek aan dat van OpenAI, dus de parseerlogica blijft hetzelfde.
Ja, OrcaRouter ondersteunt streaming-reacties voor GLM 5.1 precies zoals de OpenAI API dat doet. Stel stream=True in op de aanvraag en itereer over de respons-chunks. Elke chunk bevat delta-updates van het content-veld. Het streaming-formaat is SSE (Server-Sent Events). Hiermee kunt u tokens stapsgewijs aan gebruikers tonen, waardoor de waargenomen latentie wordt verminderd. Dezelfde streaming-parameters (temperature, max_tokens, etc.) zijn van toepassing bij streaming.
GLM 5.1 is het vlaggenschipmodel van Z.ai, wat betekent dat het bovenaan hun aanbod staat qua mogelijkheden en prijs. Lagere Z.ai-modellen hebben doorgaans kleinere contextvensters, lagere uitvoerlimieten en lagere benchmarkscores, maar ook lagere prijzen per token. De exacte specificaties van andere Z.ai-modellen zijn niet verstrekt, maar mogelijke afwegingen omvatten verminderde context (bijv. 128K), lagere uitvoercaps en mogelijk ondersteuning voor multimodale invoer. Ontwikkelaars moeten GLM 5.1 kiezen wanneer de volledige 200K-context en hoge uitvoer nodig zijn.
Vergeleken met andere vlaggenschipmodellen van verschillende aanbieders biedt GLM 5.1 een zeer groot contextvenster (200K tokens) en uitvoerlimiet (128K tokens), wat tot de hoogste beschikbare behoort. De τ²-Bench-score van 97.7 plaatst het bovenaan voor toolgebruiksplanning. Het is echter alleen tekst, terwijl verschillende concurrerende vlaggenschipmodellen visie- of audio-invoer ondersteunen. De prijs van $1.40/$4.40 per 1M tokens is concurrerend, maar kan hoger of lager zijn afhankelijk van de specifieke aanbieder en model. Ontwikkelaars moeten evalueren op basis van hun exacte vereisten voor context, modaliteiten en benchmarkprestaties.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)do_sampleinclude_reasoningmax_tokensreasoningrequest_idresponse_formatstopstreamtemperaturethinkingtool_choicetool_streamtoolstop_puser_id| Invoer / 1M tokens | $1.40 |
| Uitvoer / 1M tokens | $4.40 |
| Cache lezen / 1M | $0.260 |
| 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-5.1Openen @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