Zhipu (Z.ai) MoE carro-chefe de código aberto: 355B total / 32B ativos. Raciocínio híbrido (modos de pensamento e não pensamento), chamada nativa de ferramentas e superfície agentiva, contexto de 128K.
GLM-4.5 é um modelo de linguagem exclusivamente textual da Z.ai, acessível através da API compatível com OpenAI da OrcaRouter. Ele oferece uma janela de contexto de 128.000 tokens e pode gerar até…
O GLM-4.5 se destaca em tarefas que envolvem raciocínio matemático, dedução lógica e resolução de problemas passo a passo. Ele alcança uma pontuação de 97,9 no MATH-500, indicando alta precisão em uma variedade de problemas matemáticos. Outros casos de uso fortes incluem geração e explicação de código, especialmente para algoritmos e cálculos matemáticos. A grande janela de contexto (128K tokens) o torna adequado para processar documentos longos, como artigos de pesquisa, textos jurídicos ou manuais técnicos. Além disso, ele pode lidar com conversas de múltiplas interações que envolvem referência a partes anteriores da conversa, desde que todo o histórico caiba dentro do limite de 128K.
Para tarefas simples como classificação direta, sumarização de textos curtos ou respostas a perguntas básicas, um modelo menor pode ser mais econômico. O GLM-4.5 tem o preço de $0,60 por 1M de tokens de entrada e $2,20 por 1M de tokens de saída. Se sua aplicação não exigir o contexto completo de 128K ou o forte raciocínio matemático, você pode economizar custos selecionando um modelo com preço por token mais baixo. Além disso, para aplicações multimodais (por exemplo, legendagem de imagens ou análise de vídeo), o GLM-4.5 não é adequado porque processa apenas texto. Nesses casos, considere modelos que suportem entradas de visão ou áudio.
Sim, o GLM-4.5 pode gerar código, especialmente para problemas que envolvem computação matemática ou lógica algorítmica. Sua pontuação alta no MATH-500 (97,9) sugere proficiência em raciocínio sobre construções numéricas e lógicas, o que se traduz em saída de código precisa em linguagens como Python, Java ou C++. A ampla janela de contexto permite que o modelo considere bases de código completas ou documentações extensas ao gerar código. No entanto, sua principal força está no raciocínio, e não em tarefas com grande carga sintática. Para tarefas que exigem conhecimento profundo de frameworks ou bibliotecas específicas, um modelo de código especializado pode ser mais adequado.
Uma janela de contexto de 128K significa que o GLM-4.5 pode processar até aproximadamente 96.000 palavras (ou 128.000 subword tokens) em uma única solicitação. Isso é benéfico para tarefas que envolvem documentos longos, conversas extensas ou análise de dados em grande escala em um único prompt. O modelo consegue manter coerência ao longo desse contexto longo, o que é importante para sumarização, resposta a perguntas sobre textos longos e raciocínio em várias etapas. No entanto, o comprimento efetivo real do contexto pode variar dependendo da complexidade do conteúdo. Os usuários devem testar com seus casos de uso específicos para garantir desempenho consistente no limite superior da janela.
MATH-500 é um benchmark composto por 500 problemas de matemática que abrangem vários níveis de dificuldade, desde aritmética básica até questões avançadas de nível de competição. Uma pontuação de 97.9 significa que o GLM-4.5 respondeu corretamente a 97.9% desses problemas. Isso indica uma capacidade de raciocínio matemático muito forte. O modelo provavelmente emprega um raciocínio rigoroso passo a passo para chegar às respostas. Os usuários devem observar que este benchmark testa a habilidade matemática pura e pode não refletir o desempenho em outras tarefas, como escrita criativa ou diálogo aberto. É uma métrica útil para avaliar modelos destinados a aplicações STEM.
Números exatos de velocidade e latência para o GLM-4.5 não são fornecidos publicamente pela Z.ai. O desempenho depende de fatores como tamanho da solicitação, comprimento da saída, condições de rede e carga do servidor. Através do OrcaRouter, os usuários podem esperar latência típica para um modelo deste tamanho. Como um modelo apenas de texto com contexto de 128K, a latência pode aumentar proporcionalmente ao comprimento da entrada. O streaming está disponível para reduzir o tempo percebido até o primeiro token. Para aplicações em tempo real, recomendamos realizar testes de carga com sua carga de trabalho típica. A infraestrutura do OrcaRouter é projetada para acesso confiável à API, mas benchmarks específicos de velocidade devem ser medidos em seu próprio ambiente.
A principal força do GLM-4.5 é o raciocínio matemático, demonstrado pela sua pontuação de 97.9 no MATH-500. Ele também lida eficazmente com contextos longos (128K tokens), tornando-o adequado para tarefas no nível de documentos. O modelo pode gerar até 96K tokens por saída, o que é útil para respostas longas ou cadeias de raciocínio com várias etapas. Ele tem um preço competitivo para sua faixa de desempenho. Além disso, é acessado via API compatível com OpenAI da OrcaRouter, tornando a integração simples para desenvolvedores já familiarizados com esse ecossistema. O modelo é apenas de texto, o que simplifica a implantação quando visão ou áudio não são necessários.
GLM-4.5 não suporta nenhuma modalidade de entrada além de texto. Não pode processar imagens, áudio ou vídeo. Seus dados de treinamento e design focam em raciocínio e matemática; pode ter desempenho inferior em tarefas criativas ou subjetivas em comparação com modelos de propósito geral. O benchmark MATH-500, embora impressionante, é uma avaliação restrita: o desempenho do modelo em outros benchmarks (ex.: codificação, lógica, factualidade) não é fornecido. Além disso, como todos os grandes modelos de linguagem, pode produzir erros ou alucinações, especialmente em entradas ambíguas ou fora da distribuição. Os usuários devem validar as saídas para aplicações críticas. A grande janela de contexto pode aumentar a latência e o custo para prompts muito longos.
GLM-4.5 é precificado a $0.60 por 1 milhão de tokens de entrada e $2.20 por 1 milhão de tokens de saída. Esta é a taxa do provedor Z.ai, e o OrcaRouter adiciona margem zero. A cobrança é baseada no uso: você paga apenas pelos tokens consumidos. Tokens de entrada incluem o prompt e quaisquer mensagens do sistema; tokens de saída são gerados pelo modelo. Um token corresponde a aproximadamente 0.75 palavras em inglês. Para uma solicitação típica com 10.000 tokens de entrada e 5.000 tokens de saída, o custo seria (0.60 * 0.01) + (2.20 * 0.005) = $0.006 + $0.011 = $0.017. Este preço transparente permite uma fácil estimativa de custos.
Dada sua estrutura de preços, o GLM-4.5 é mais econômico para aplicações que se beneficiam de seu alto raciocínio matemático e longo contexto. Para tarefas simples, modelos mais baratos podem ser suficientes, reduzindo os custos operacionais. A janela de contexto de 128K aumenta o uso de tokens por solicitação, o que pode elevar os custos se não for otimizada. Para gerenciar despesas, considere truncar os prompts para o comprimento necessário e usar limites de comprimento de saída. Além disso, como o OrcaRouter não cobra margem, o custo reflete de perto o preço do provedor. O cache pode reduzir ainda mais os custos se você reutilizar segmentos de prompt comuns, mas políticas específicas de cache dependem da sua implementação com o OrcaRouter.
OrcaRouter não oferece cache nativamente para solicitações GLM-4.5. O cache é geralmente implementado no lado do cliente. Por exemplo, você pode armazenar respostas para prompts idênticos para evitar faturamento repetido. Alternativamente, você pode projetar sua aplicação para reutilizar contexto sempre que possível. Como o GLM-4.5 é cobrado por token, o cache pode reduzir significativamente os custos para aplicações com alto volume de solicitações, especialmente se muitas solicitações compartilham prefixos semelhantes (por exemplo, instruções do sistema). Se precisar de cache no lado do servidor, considere usar os recursos de lote ou cache de prompt do OrcaRouter, se disponíveis—consulte a documentação deles para obter detalhes.
O GLM-4.5 suporta até 96.000 tokens de saída por solicitação. Isso é excepcionalmente alto e pode levar a custos mais elevados por solicitação se você gerar respostas longas. Por exemplo, gerar 96.000 tokens de saída custaria 96.000/1.000.000 * $2,20 = $0,2112 por solicitação. Embora isso permita gerações muito longas, pode ser mais econômico limitar o comprimento da saída usando o parâmetro 'max_tokens', a menos que a tarefa realmente exija saídas longas. Usuários preocupados com o orçamento devem definir limites apropriados. As contagens de tokens de entrada e saída são somadas e cobradas separadamente com suas respectivas taxas.
Você acessa o GLM-4.5 através da API compatível com OpenAI da OrcaRouter. Defina a URL base como https://api.orcarouter.ai/v1. Use o ID do modelo "z-ai/glm-4.5" em suas requisições. A API aceita parâmetros padrão do OpenAI como 'prompt', 'max_tokens', 'temperature', etc. Por exemplo, uma chamada de conclusão de chat usaria o endpoint /v1/chat/completions. A autenticação requer uma chave de API da OrcaRouter. A API se comporta como a API do OpenAI, então o código existente pode ser facilmente migrado alterando a URL base e o nome do modelo. Consulte a documentação da OrcaRouter para obter detalhes de autenticação.
Os parâmetros comuns incluem: 'model' (definido como "z-ai/glm-4.5"), 'messages' (lista de dicionários com função e conteúdo), 'max_tokens' (até 96000), 'temperature' (controla a aleatoriedade, padrão não especificado), 'top_p' (amostragem de núcleo), 'stream' (booleano) e 'stop' (sequências nas quais a geração para). GLM-4.5 suporta o formato de conclusão de chat do OpenAI. Nem todos os parâmetros avançados (como logprobs ou chamadas de ferramenta) podem ser suportados; teste seu caso de uso. Se precisar definir penalidades de frequência ou presença, consulte a documentação do OrcaRouter para compatibilidade. O modelo aceita mensagens de sistema para definir comportamento.
A migração é simples. Atualize a URL base do seu código para https://api.orcarouter.ai/v1 e substitua o nome do modelo por "z-ai/glm-4.5". Certifique-se de ter uma chave de API válida do OrcaRouter. Os formatos de requisição e resposta são idênticos aos da OpenAI. Não são necessárias alterações na estrutura do prompt ou nos parâmetros, a menos que você estivesse usando recursos específicos do modelo não suportados pelo OrcaRouter. Teste com um pequeno lote para confirmar o comportamento. Se você estava usando streaming, o mesmo endpoint de streaming funciona. A documentação do OrcaRouter fornece etapas de solução de problemas para problemas comuns.
Limites de taxa e cotas de uso para GLM-4.5 são determinados pelo OrcaRouter com base no seu nível de conta. Os limites de taxa típicos são medidos em requisições por minuto (RPM) e tokens por minuto (TPM). Para uso de alto volume, pode ser necessário solicitar um limite maior. A API do OrcaRouter retorna códigos de status HTTP padrão (ex.: 429 para limitação de taxa). Recomenda-se implementar backoff exponencial em seu cliente. Não há menção de cotas rigorosas nas informações fornecidas; entre em contato com o suporte do OrcaRouter para limites específicos. A janela de contexto e o comprimento de saída do modelo são limites por requisição, não aplicados periodicamente.
GLM-4.5 alcança uma pontuação de 97,9 no MATH-500, colocando-o entre os melhores desempenhos em raciocínio matemático. Muitos modelos pontuam na casa dos 80 ou nos 90 baixos nesse benchmark, portanto 97,9 é notavelmente alto. No entanto, essa comparação se limita a apenas um benchmark. Em outras métricas (por exemplo, compreensão geral da linguagem, programação), o desempenho pode ser diferente. O GLM-4.5 é apenas de texto, enquanto alguns concorrentes suportam visão. Sua janela de contexto (128K) é maior que a de muitos modelos que oferecem 32K ou 64K. O preço é competitivo para sua categoria. Usuários focados em matemática podem preferir o GLM-4.5, mas devem avaliar em suas tarefas específicas.
Modelos mais baratos podem ter janelas de contexto menores (por exemplo, 4K-8K) e pontuações de benchmark mais baixas. Se suas tarefas são simples e exigem baixa latência, um modelo mais barato pode ser mais econômico. Por exemplo, um modelo com preço de $0.15/$0.60 por 1M tokens pode ser suficiente para sumarização básica. A vantagem do GLM-4.5 está em seu forte raciocínio matemático e contexto longo. A contrapartida é o maior custo por token. Você deve calcular o custo total para seu padrão de uso típico. Se sua aplicação exige raciocínio matemático preciso ou documentos longos, o custo mais alto pode ser justificado.
Vários provedores oferecem modelos com janelas de contexto semelhantes. O preço do GLM-4.5 ($0,60/$2,20) está na faixa intermediária a moderada. Alguns modelos com contexto de 128K podem ser mais baratos por token, mas têm pontuações mais baixas em matemática. Outros podem ser mais caros. A pontuação MATH-500 de 97,9 do GLM-4.5 é excepcionalmente alta. Nenhum dos fatos fornecidos menciona outras pontuações de benchmark, portanto não é possível fazer uma comparação completa. Para usuários que precisam de alto desempenho em matemática e contexto longo, o GLM-4.5 é um forte candidato. No entanto, para escrita criativa ou diversidade, outros modelos podem ser preferíveis. Sempre teste com seus dados específicos.
O OrcaRouter fornece uma API unificada compatível com OpenAI para acessar o GLM-4.5 sem gerenciar infraestrutura. O preço é transparente, sem margem sobre as taxas do provedor. Você obtém o mesmo modelo hospedado pela Z.ai, mas através do gateway do OrcaRouter, que pode oferecer recursos adicionais como balanceamento de carga, cache ou opções de fallback (consulte a documentação do OrcaRouter). A API é padronizada, então migrar para outros modelos dentro do catálogo é fácil. O OrcaRouter lida com autenticação e limites de taxa. Se você já usa outros modelos no OrcaRouter, adicionar o GLM-4.5 é apenas uma mudança de nome do modelo.
Compatível com OpenAI — mantenha seu SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Entrada / 1M tokens | $0.600 |
| Saída / 1M tokens | $2.20 |
| Leitura de cache / 1M | $0.110 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
GET /api/public/models/z-ai/glm-4.5Abrir @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