Następna generacja flagowego modelu Zhipu z wieloma trybami myślenia i silnym wywoływaniem narzędzi. Kontekst 200K / maksymalne wyjście 128K.
GLM 5 to model tekstowy opracowany przez Z.ai, dostępny przez zgodne z OpenAI API OrcaRouter. Przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu i oferuje okno kontekstowe o wielkości 200 000 tokenów, z…
GLM 5 obsługuje wyłącznie wprowadzanie tekstu. Zgodnie z dostarczonymi specyfikacjami nie akceptuje obrazów, audio ani wideo. Czyni go to czystym modelem językowym zoptymalizowanym do przetwarzania treści pisemnych. Cała komunikacja z modelem odbywa się za pomocą tokenów tekstowych, a wynik również jest tekstem. Jeśli Twoja aplikacja wymaga wprowadzania multimodalnego, musiałbyś użyć innego modelu, który obsługuje obrazy lub inne modalności. W przypadku zadań takich jak podsumowywanie transkrybowanego audio lub wyodrębnianie tekstu z obrazów, musiałbyś przekonwertować te dane wejściowe na tekst przed przekazaniem ich do GLM 5.
GLM 5 doskonale radzi sobie w zadaniach korzystających z jego dużego okna kontekstowego i wysokiego limitu wyjścia. Typowe przypadki użycia obejmują: dokładną analizę długich umów prawnych lub dokumentów regulacyjnych; generowanie szczegółowych streszczeń całych prac badawczych lub książek; utrzymywanie spójnej historii konwersacji w chatbotach obsługi klienta przez kilkadziesiąt wymian; oraz wykonywanie złożonego rozumowania, w którym model musi odwoływać się do wielu sekcji długiego promptu. Wynik 98,2 w τ²-Bench sugeruje, że jest szczególnie silny w wykonywaniu wieloetapowych zadań w symulowanych środowiskach, takich jak nawigacja po stronach internetowych czy wprowadzanie danych.
Jeśli Twoje zadanie nie wymaga pełnego kontekstu 200K lub wyjścia 128K, mniejszy lub tańszy model może być bardziej opłacalny. Na przykład proste pytania i odpowiedzi, klasyfikacja krótkiego tekstu lub generowanie pojedynczego akapitu mogą być obsługiwane przez modele, które kosztują mniej za token. Cennik GLM 5 to 1,00 USD za milion tokenów wejściowych i 3,20 USD za milion tokenów wyjściowych, co jest wyższe niż w przypadku wielu kompaktowych modeli. Dodatkowo, jeśli Twój przepływ pracy obejmuje bardzo krótkie podpowiedzi i odpowiedzi, opóźnienie i koszt konfiguracji modelu o dużym kontekście mogą nie być uzasadnione. Oceń swoje typowe wykorzystanie tokenów: jeśli regularnie używasz mniej niż 32K tokenów, mniejszy model prawdopodobnie będzie wystarczający.
GLM 5 jest dostępny za pośrednictwem API OrcaRouter zgodnego z OpenAI, które obsługuje strumieniowanie odpowiedzi i wywoływanie funkcji. Korzystając z API, można ustawić parametr stream na true, aby otrzymywać tokeny stopniowo, co zmniejsza postrzegane opóźnienie dla długich wyników. Wywoływanie funkcji pozwala modelowi na żądanie wywołań narzędzi lub strukturalnego wyjścia danych. Te możliwości są standardowe dla API, ale zależą od wsparcia konkretnego modelu. Na podstawie podanych informacji, GLM 5 może być używany z tymi funkcjami. Szczegółowe informacje na temat implementacji można znaleźć w dokumentacji API OrcaRouter.
τ²-Bench to benchmark, który ocenia zdolność agenta AI do wykonywania wieloetapowych zadań w symulowanym środowisku. Wynik reprezentuje wskaźnik sukcesu w zróżnicowanym zestawie zadań, takich jak nawigacja po stronie internetowej, wypełnianie formularzy i wyszukiwanie informacji. Wynik 98.2 oznacza, że GLM 5 ukończyło pomyślnie 98.2% zadań benchmarku. To bardzo wysoka wydajność, wskazująca, że model może podążać za złożonymi instrukcjami i niezawodnie wykonywać sekwencje działań. Nie gwarantuje to idealnej wydajności w rzeczywistych warunkach, ale sugeruje silne zdolności agencji w przypadku podobnych typów zadań strukturalnych.
Opóźnienie dla GLM 5 zależy od długości wejścia i wyjścia, a także od podstawowej infrastruktury dostarczonej przez Z.ai. OrcaRouter kieruje ruch do zaplecza dostawcy i nie dodaje dodatkowego opóźnienia poza narzutem sieciowym. W przypadku krótkich wejść i wyjść (np. 1 000 tokenów na wejściu, 500 tokenów na wyjściu) czasy odpowiedzi mogą wynosić od kilku sekund. W przypadku długich generacji bliskich maksymalnej wartości 128K, opóźnienie może być znacznie wyższe – często kilkadziesiąt sekund lub więcej – ponieważ model musi przetworzyć i wygenerować wiele tokenów. Strumieniowanie może złagodzić odczuwalny czas oczekiwania. Nie podano konkretnych wartości opóźnienia, dlatego rzeczywistą wydajność należy przetestować przy użyciu reprezentatywnych obciążeń.
Główną siłą podkreśloną w benchmarku nagłówka jest wysoki wskaźnik skuteczności GLM 5 w zadaniach agentowych. Wynik τ²-Bench na poziomie 98,2 sugeruje, że model skutecznie radzi sobie z wieloetapowym rozumowaniem i korzystaniem z narzędzi. Dodatkowo, duże okno kontekstowe (200 tys. tokenów) i maksymalna długość odpowiedzi (128 tys. tokenów) oznaczają, że może zachować spójność w bardzo długich tekstach, co stanowi znaczącą poprawę w porównaniu z modelami o mniejszych oknach. Nie podano innych wyników benchmarków, więc bezpośrednie porównania w zadaniach takich jak rozumienie języka czy matematyka nie są dostępne z tych danych. Model prawdopodobnie korzysta z metodologii treningowej Z.ai i zwiększonej skali.
GLM 5 to model działający wyłącznie na tekście, więc nie może przetwarzać obrazów ani innych modalności. Jego wydajność w zadaniach wymagających multimodalnego zrozumienia wynosi zero. Wynik τ²-Bench, choć wysoki, jest mierzony w symulowanym środowisku; rzeczywista wydajność agentowa może się różnić. Koszt modelu na token jest stosunkowo wysoki (1,00 USD za wejście / 3,20 USD za wyjście na milion tokenów), więc w przypadku długich kontekstów całkowity koszt może szybko narastać. Nie podano informacji o opóźnieniach pod obciążeniem, dlatego należy przeprowadzić testy porównawcze dla konkretnego przypadku użycia. Ponadto, jak wszystkie modele językowe, GLM 5 może generować nieprawidłowe lub halucynowane treści, zwłaszcza w złożonych scenariuszach wnioskowania wykraczających poza jego dystrybucję treningową.
Model GLM 5 kosztuje 1,00 USD za 1 milion tokenów wejściowych i 3,20 USD za 1 milion tokenów wyjściowych. Są to stawki dostawcy ustalone przez Z.ai. OrcaRouter przekazuje te stawki bez żadnej dodatkowej marży, więc płacisz dokładnie cenę dostawcy. Tokeny są liczone standardową metodą tokenizacji (około 0,75 słowa na token w języku angielskim). Tokeny wejściowe obejmują podpowiedź i wszelkie komunikaty systemowe; tokeny wyjściowe to odpowiedź generowana przez model. Nie ma oddzielnych opłat za wywołania API ani specjalne funkcje, chyba że dostawca określi inaczej. Cennik jest oparty na tokenie, więc koszt rośnie liniowo wraz z użyciem.
Ponieważ GLM 5 pobiera opłaty za token, całkowity koszt zależy zarówno od długości promptu, jak i długości generacji. Dla typowej interakcji z 10,000 tokenów wejściowych i 5,000 tokenów wyjściowych koszt wyniósłby (10,000/1,000,000)*$1.00 + (5,000/1,000,000)*$3.20 = $0.01 + $0.016 = $0.026 na wywołanie. Dla zadań wykorzystujących pełny kontekst, np. 200,000 tokenów wejściowych i 128,000 tokenów wyjściowych, koszt wyniósłby $0.20 + $0.4096 = $0.6096 na wywołanie. Jeśli Twój przypadek użycia nie wymaga takich skrajności, tańszy model z mniejszym kontekstem może być bardziej ekonomiczny. OrcaRouter umożliwia porównanie kosztów między modelami przed wdrożeniem.
Podane informacje nie wspominają o buforowaniu ani rabatach ilościowych dla GLM 5 przez OrcaRouter. Cennik oparty jest na opłacie za token według standardowej stawki dostawcy. Jeśli potrzebujesz oszczędności przy dużym wolumenie użycia, rozważ, czy inny model lub dedykowane wdrożenie mogą być korzystne. Polityka zerowej marży OrcaRouter oznacza, że płacisz tę samą cenę, co w przypadku bezpośredniego wywołania Z.ai, bez żadnych opłat platformowych. W przypadku konkretnych ustaleń rabatowych musisz negocjować z Z.ai lub sprawdzić dostępne promocje. Standardowo buforowanie nie jest opisane, więc zakładaj, że każda inferencja jest rozliczana indywidualnie.
Aby korzystać z GLM 5, wysyłaj żądania do kompatybilnego z OpenAI API endpointu OrcaRouter. Ustaw bazowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1. W treści żądania określ identyfikator modelu jako "z-ai/glm-5". Możesz użyć dowolnego SDK OpenAI lub dowolnego klienta HTTP obsługującego endpoint chat completions. Przykład w Pythonie: import openai; client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key"); client.chat.completions.create(model="z-ai/glm-5", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}]). Obsługa strumieniowania, wywoływania funkcji i innych parametrów jest zgodna ze schematem OpenAI.
GLM 5 obsługuje wszystkie standardowe parametry formatu uzupełnień czatu OpenAI. Możesz ustawić temperature (0-2), top_p, max_tokens (do 128,000), sekwencje stop, frequency_penalty, presence_penalty, stream (boolean) oraz tools/functions do wywoływania funkcji. Limit okna kontekstu wynosi łącznie 200 000 tokenów, co obejmuje zarówno wiadomości, jak i wszelkie podpowiedzi systemowe. Jeśli dane wejściowe przekraczają ten limit, musisz obciąć lub podzielić kontekst. OrcaRouter nie automatycznie obcina; żądanie zakończy się niepowodzeniem, jeśli liczba tokenów przekroczy limit. Aby zapewnić zgodność, użyj zliczania tokenizatora.
Migracja do OrcaRouter wymaga zmiany podstawowego adresu URL i identyfikatora modelu. Jeśli wcześniej używałeś punktu końcowego OpenAI z modelem „gpt-4o”, zastąpiłbyś podstawowy adres URL adresem https://api.orcarouter.ai/v1 i ustawił model na „z-ai/glm-5”. Żadne inne zmiany w kodzie nie są potrzebne, jeśli już używasz formatu uzupełniania czatu OpenAI. Upewnij się, że Twój klucz API jest ważny dla OrcaRouter. Przetestuj za pomocą małego żądania, aby sprawdzić łączność i czy model odpowiada zgodnie z oczekiwaniami. Pamiętaj, że liczenie tokenów może się nieznacznie różnić ze względu na tokenizery specyficzne dla modelu, ale API radzi sobie z tym przezroczysto.
Jeśli łączna liczba tokenów twojego wejścia (komunikaty systemowe, historia konwersacji, prompt użytkownika) przekracza 200 000 tokenów, API zwróci błąd informujący o przekroczeniu długości kontekstu. Musisz zmniejszyć rozmiar wejścia. Podobnie, jeśli ustawisz max_tokens powyżej 128 000, żądanie zostanie ograniczone do maksymalnego wyjścia modelu; API albo odrzuci parametr, albo ograniczy go do tego limitu. Najlepiej programowo sprawdzać liczby tokenów przed wysłaniem dużych danych. OrcaRouter nie skraca automatycznie promptów, więc musisz samodzielnie zarządzać długością kontekstu.
GLM 5 posiada okno kontekstowe o wielkości 200 000 tokenów i maksymalny wynik 128 000 tokenów, co plasuje go wśród największych dostępnych. Wypada to korzystnie w porównaniu z wieloma modelami zamkniętymi, które oferują konteksty 128K lub 32K. Jego wynik τ²-Bench wynoszący 98,2 jest wysoki, co sugeruje silne działanie agentowe. Jednak ceny są wyższe niż u niektórych alternatywnych dostawców; na przykład model o podobnej pojemności tokenów, ale niższym koszcie na token, może być bardziej ekonomiczny przy intensywnym użytkowaniu. GLM 5 obsługuje tylko tekst, podczas gdy niektórzy konkurenci wspierają dane multimodalne. Bez dodatkowych danych porównawczych z podanych faktów, bezpośrednie porównania jakości w zadaniach NLP nie są możliwe.
Możesz wybrać GLM 5, jeśli potrzebujesz większego okna kontekstu niż standardowe modele OpenAI (które zazwyczaj mają 128K tokenów). GLM 5 oferuje 200K kontekstu i 128K wyjścia, co pozwala obsłużyć dłuższe wejścia bez obcinania. Dodatkowo, wynik τ²-Bench na poziomie 98,2 może być wyższy niż w przypadku niektórych modeli OpenAI w benchmarkach agentowych, choć dokładne porównania zależą od warunków oceny. Jeśli koszt jest głównym czynnikiem, porównaj ceny za token; GLM 5 przy cenie $1,00/$3,20 za milion tokenów może być konkurencyjny w zależności od alternatywy. Ponadto, jeśli wolisz używać modelu Z.ai ze względu na specyficzne cechy wydajnościowe, GLM 5 jest wyborem.
W porównaniu do wcześniejszych modeli GLM (takich jak GLM 4), GLM 5 zwiększa okno kontekstu z 128K do 200K tokenów oraz maksymalne wyjście z 64K do 128K tokenów. Wynik τ²-Bench wynoszący 98.2 jest prawdopodobnie poprawą, choć nie podano wyników starszych modeli. Ceny mogły się zmienić; starsze modele mogą być tańsze za token. Jeśli Twoje zadania mieszczą się w mniejszym kontekście starszego modelu, użycie tańszego modelu może być bardziej ekonomiczne. Jednak w przypadku zadań wymagających pełnego kontekstu 200K lub większej liczby tokenów wyjściowych, GLM 5 jest jedyną opcją w serii. Aktualizacja może również przynieść poprawę jakości w zakresie rozumowania i podążania za instrukcjami.
Na podstawie dostarczonych informacji, GLM 5 osiąga wynik τ²-Bench na poziomie 98,2, co jest wynikiem prawie idealnym w tym benchmarku. Sugeruje to, że jest bardzo silny w zadaniach agentowych podobnych do tych w benchmarku. Jednak wyniki benchmarków nie gwarantują wydajności w rzeczywistych warunkach, a inne modele mogą działać inaczej w Twoim konkretnym środowisku. Jeśli Twoje zadania agentowe ściśle odpowiadają scenariuszowi τ²-Bench, GLM 5 jest doskonałym kandydatem. Ale jeśli Twoje zadania obejmują inne narzędzia, języki lub ograniczenia, powinieneś przetestować wiele modeli. OrcaRouter umożliwia łatwe przełączanie między modelami w celu porównania wyników.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)do_sampleinclude_reasoningmax_tokensreasoningrequest_idresponse_formatstopstreamtemperaturethinkingtool_choicetool_streamtoolstop_puser_id| Wejście / 1M tokenów | $1.00 |
| Wyjście / 1M tokenów | $3.20 |
| Odczyt cache / 1M | $0.260 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/z-ai/glm-5Otwórz @misc{orcarouter_glm_5,
title = {GLM 5 API},
author = {Z.ai},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5}
}Z.ai. (2026). GLM 5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5