Z.ai najsilniejszy model do kodowania i agentów z linii GLM-5; obsługuje przesyłanie strumieniowe wywołań narzędzi i głębokie myślenie. Kontekst 200K.
GLM 5.1 jest flagowym modelem językowym od Z.ai, dostępnym za pośrednictwem kompatybilnego z OpenAI API OrcaRouter. Został zaprojektowany do zadań wymagających obsługi bardzo dużych okien…
GLM 5.1 jest zoptymalizowany do zadań, które korzystają z jego dużego kontekstu i wysokiej wydajności wyjściowej. Obejmują one podsumowywanie lub wyciąganie wniosków z długich dokumentów (np. raportów liczących ponad 100 stron), prowadzenie wieloetapowych badań, w których model musi śledzić wiele wyników pośrednich, oraz generowanie szczegółowego kodu lub wyjaśnień technicznych. Jego wynik τ²-Bench wynoszący 97,7 sugeruje szczególną skuteczność w scenariuszach korzystania z narzędzi, w których model musi planować, wykonywać działania i uwzględniać informacje zwrotne w wielu krokach. Jest również skuteczny w przypadku złożonych pytań i odpowiedzi, które wymagają odwołania się do dużej bazy wiedzy osadzonej w podpowiedzi.
GLM 5.1 jest modelem wyłącznie tekstowym i nie może przetwarzać obrazów, dźwięku ani wideo. W przypadku zastosowań multimodalnych musi być połączony z oddzielnymi modelami wizyjnymi lub audio. Dodatkowo, jego duże okno kontekstowe i wysoki limit tokenów wyjściowych wiążą się z proporcjonalnym kosztem obliczeniowym – zarówno pod względem opóźnienia, jak i ceny. W przypadku prostych zadań, takich jak krótkie rozmowy czy podstawowa klasyfikacja, mniejsze, tańsze modele mogą być bardziej wydajne. Deweloperzy powinni również zauważyć, że chociaż okno kontekstowe modelu wynosi 200K tokenów, rzeczywista wydajność przy bardzo długich kontekstach może zależeć od charakteru treści.
Jeśli Twój przypadek użycia obejmuje krótkie podpowiedzi (poniżej 10K tokenów), prostą generację (np. proste tłumaczenia lub ekstrakcję słów kluczowych) lub wysoką przepustowość, gdzie opóźnienie jest krytyczne, mniejszy lub tańszy model może być bardziej odpowiedni. Ceny GLM 5.1 wynoszące 1,40 USD za 1M tokenów wejściowych i 4,40 USD za 1M tokenów wyjściowych są konkurencyjne jak na możliwości flagowego modelu, ale mogą generować koszty w przypadku trywialnych zadań. Przykłady przypadków, w których tańszy model jest wystarczający, obejmują: proste odpowiedzi czatbota, umiarkowanie długie streszczenia krótkich artykułów lub klasyfikację jednorazową.
Tak, GLM 5.1 może skutecznie obsługiwać rozmowy wieloetrowe dzięki swojemu 200K-okienkowi kontekstu. Pozwala to modelowi zachować historię rozmowy, w tym poprzednie wiadomości użytkownika i instrukcje systemowe, przez wiele wymian bez utraty kontekstu. Jednak deweloperzy powinni pamiętać o zużyciu tokenów: każda tura zwiększa zapytanie, więc długie rozmowy mogą stać się kosztowne. Możliwe jest skracanie lub podsumowywanie starszych tur, aby zmieścić się w limicie kontekstu, ale natywna pojemność modelu jest wystarczająco duża dla większości realistycznych zastosowań konwersacyjnych.
GLM 5.1 osiągnął wynik 97.7 w τ²-Bench, benchmarku zaprojektowanym do oceny zdolności modelu do wieloetapowego korzystania z narzędzi i planowania. Symuluje on realistyczne zadania, w których model musi zdecydować, które narzędzia wywołać, w jakiej kolejności i jak interpretować wyniki, aby osiągnąć cel. Różni się to od tradycyjnych benchmarków Q&A i koncentruje się na zdolnościach agencyjnych. Wynik 97.7 wskazuje, że GLM 5.1 może z powodzeniem ukończyć prawie wszystkie zadania w zestawie ewaluacyjnym, co odzwierciedla silne umiejętności rozumowania i korzystania z narzędzi. Jest to jeden z najwyższych zgłoszonych wyników w tym benchmarku.
Dla GLM 5.1 podano jedynie wynik τ²-Bench wynoszący 97.7. Żadne inne wyniki benchmarków (takie jak MMLU, HumanEval czy GSM8K) nie są dostępne w oficjalnych specyfikacjach. Bez dodatkowych danych bezpośrednie porównanie na innych powszechnych ocenach nie jest możliwe. Jednakże wynik τ²-Bench sugeruje, że model jest szczególnie silny w obszarach korzystania z narzędzi i planowania. W przypadku zadań nieobjętych tym benchmarkiem, programiści powinni empirycznie ocenić model, używając własnych zestawów testowych.
Nie podano konkretnych danych dotyczących opóźnienia lub przepustowości dla GLM 5.1. Jako flagowy model z dużym oknem kontekstu i wysokim limitem wyjścia, czasy inferencji będą dłuższe niż w przypadku mniejszych modeli, szczególnie przy przetwarzaniu długości kontekstu zbliżonych do maksymalnych. Przepustowość zależy od infrastruktury sprzętowej stojącej za OrcaRouter oraz rozmiaru partii żądań. W przypadku aplikacji czasu rzeczywistego deweloperzy powinni testować z typowymi rozmiarami wejścia i wyjścia, aby ocenić akceptowalne czasy odpowiedzi. Tryb strumieniowania może pomóc zmniejszyć postrzegane opóźnienie poprzez dostarczanie tokenów stopniowo.
Jedynymi dostępnymi danymi porównawczymi dla GLM 5.1 jest jego wynik τ²-Bench wynoszący 97.7. Mimo że wskazuje to na silne planowanie korzystania z narzędzi, nie obejmuje wielu innych ważnych wymiarów, takich jak dokładność faktograficzna, rozumowanie matematyczne, kodowanie czy wydajność wielojęzyczna. Dlatego poleganie wyłącznie na tym wyniku może dać niepełny obraz. Deweloperzy powinni uzupełnić go o własne oceny specyficzne dla danej domeny, zwłaszcza jeśli aplikacja obejmuje zadania niezwiązane z korzystaniem z narzędzi. Ponadto na wyniki porównawcze może wpływać sposób projektowania podpowiedzi i metodologia oceny, więc rzeczywista wydajność może się różnić.
GLM 5.1 kosztuje 1,40 USD za 1 milion tokenów wejściowych i 4,40 USD za 1 milion tokenów wyjściowych. Stawki te są ustalane przez dostawcę Z.ai i są przekazywane przez OrcaRouter bez żadnej marży. Zarówno tokeny wejściowe, jak i wyjściowe są liczone zgodnie ze standardową tokenizacją stosowaną przez model. Nie ma dodatkowych opłat za użytkowanie ani wymogów subskrypcyjnych. Płatność jest rozliczana na podstawie zużycia tokenów, co ułatwia oszacowanie kosztów dla danego obciążenia.
Nie ogłoszono żadnych konkretnych opcji buforowania ani rabatów dla GLM 5.1. Model cenowy jest ściśle oparty na liczbie tokenów według podanych stawek. OrcaRouter może oferować buforowanie promptów lub podobne funkcje na poziomie platformy, ale nie są one ujawnione w specyfikacjach modelu. Deweloperzy chcący obniżyć koszty powinni rozważyć optymalizację długości promptów, używanie krótszych odpowiedzi, gdy to możliwe, oraz grupowanie żądań. W przypadku dużego wolumenu użycia, bezpośredni kontakt z OrcaRouter może zapewnić dodatkowe opcje.
Bezpośrednie porównanie z innymi flagowymi modelami jest ograniczone, ponieważ podano tylko ceny dla GLM 5.1: $1.40 za 1M wejścia i $4.40 za 1M wyjścia. Inne flagowe modele od różnych dostawców często mają podobne lub wyższe stawki, ale dokładne liczby zależą od konkretnego modelu i dostawcy. Ceny GLM 5.1 są uważane za konkurencyjne dla modelu z 200K kontekstem i 128K limitem wyjścia. Dla projektów z ograniczonym budżetem mniejsze modele od Z.ai lub innych dostawców mogą być bardziej ekonomiczne.
GLM 5.1 jest oferowany w modelu płatności za rzeczywiste użycie za pośrednictwem OrcaRouter. Nie ma żadnych zobowiązań wstępnych ani opłat abonamentowych. Płacisz tylko za wykorzystane tokeny według stawek za token. Ten model jest idealny dla zmiennych obciążeń, gdzie użycie ulega wahaniom. Rozliczenia są obsługiwane przez OrcaRouter przy użyciu dostarczonych kluczy API.
Aby użyć GLM 5.1 za pomocą OrcaRouter, ustaw swój podstawowy URL API na https://api.orcarouter.ai/v1 i użyj identyfikatora modelu "z-ai/glm-5.1". Na przykład, z biblioteką Python 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=[...]). Wszystkie standardowe parametry, takie jak temperature, top_p, max_tokens i stop sequences, są obsługiwane. Strumieniowanie jest włączane przez ustawienie stream=True.
GLM 5.1 obsługuje te same parametry uzupełniania czatu co API OpenAI. Obejmuje to temperaturę (zakres 0 do 2, domyślnie 0.7), top_p (0 do 1, domyślnie 1), max_tokens (do limitu modelu wynoszącego 128 000), sekwencje stop (lista ciągów), frequency_penalty, presence_penalty i logit_bias. Model obsługuje również parametr "n" do generowania wielu uzupełnień na żądanie. Wszystkie parametry są przekazywane w standardowym ciele JSON. Obsługiwane są wiadomości systemowe, użytkownika i asystenta.
Migracja do OrcaRouter w celu korzystania z GLM 5.1 jest prosta. W swoim istniejącym kodzie zmień podstawowy URL z poprzedniego dostawcy na https://api.orcarouter.ai/v1. Następnie zastąp nazwę modelu w wywołaniach API na "z-ai/glm-5.1". Nie są potrzebne żadne inne zmiany w przypadku standardowych zapytań czatu. Jeśli używałeś innego formatu klucza API, upewnij się, że używasz klucza API OrcaRouter. Format odpowiedzi jest identyczny z formatem OpenAI, więc logika parsowania pozostaje taka sama.
Tak, OrcaRouter obsługuje strumieniowe odpowiedzi dla GLM 5.1 dokładnie tak, jak OpenAI API. Ustaw stream=True w żądaniu i iteruj po fragmentach odpowiedzi. Każdy fragment zawiera aktualizacje delta pola content. Format strumieniowania to SSE (Server-Sent Events). Pozwala to na wyświetlanie tokenów użytkownikom stopniowo, zmniejszając postrzegane opóźnienie. Te same parametry strumieniowania (temperature, max_tokens itp.) mają zastosowanie podczas strumieniowania.
GLM 5.1 to flagowy model od Z.ai, co oznacza, że znajduje się na szczycie ich oferty pod względem możliwości i ceny. Niższe modele Z.ai mają zazwyczaj mniejsze okna kontekstu, niższe limity wyjściowe i niższe wyniki benchmarków, ale również niższe ceny za token. Dokładne specyfikacje innych modeli Z.ai nie są podane, ale potencjalne kompromisy obejmują zmniejszony kontekst (np. 128K), niższe limity wyjściowe oraz ewentualne wsparcie dla multimodalnych danych wejściowych. Deweloperzy powinni wybrać GLM 5.1, gdy potrzebne jest pełne 200K kontekstu i wysoka wydajność wyjściowa.
W porównaniu do innych flagowych modeli od różnych dostawców, GLM 5.1 oferuje bardzo duże okno kontekstu (200 tys. tokenów) i limit wyjścia (128 tys. tokenów), co jest jednym z najwyższych dostępnych. Jego wynik τ²-Bench wynoszący 97,7 plasuje go na szczycie pod względem planowania użycia narzędzi. Jednak jest to model tylko tekstowy, podczas gdy kilka konkurencyjnych flagowych modeli obsługuje wejście wizyjne lub dźwiękowe. Ceny na poziomie $1.40/$4.40 za 1 milion tokenów są konkurencyjne, ale mogą być wyższe lub niższe w zależności od konkretnego dostawcy i modelu. Deweloperzy powinni ocenić na podstawie swoich konkretnych wymagań dotyczących kontekstu, modalności i wydajności benchmarków.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| Wejście / 1M tokenów | $1.40 |
|---|---|
| Wyjście / 1M tokenów | $4.40 |
| Odczyt cache / 1M | $0.260 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.1Otwórz @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