Zhipu (Z.ai) флагманская открытая MoE: 355B всего / 32B активных. Гибридное рассуждение (режимы размышления / без размышления), встроенный вызов инструментов и агентная поверхность, контекст 128K.
GLM-4.5 — это текстовая языковая модель от Z.ai, доступная через совместимый с OpenAI API сервиса OrcaRouter. Она предлагает контекстное окно размером 128,000 токенов и может выдавать до 96,000…
GLM-4.5 отлично справляется с задачами, требующими математических рассуждений, логических выводов и пошагового решения проблем. Он достигает результата 97,9 на тесте MATH-500, что свидетельствует о высокой точности в решении разнообразных математических задач. Среди других сильных сторон — генерация и объяснение кода, особенно для алгоритмов и математических вычислений. Большой контекстный блок (128 тысяч токенов) делает его подходящим для обработки длинных документов, таких как научные статьи, юридические тексты или технические руководства. Кроме того, модель может вести многопоточные беседы, требующие ссылок на предыдущие части разговора, при условии, что вся история укладывается в лимит в 128 тысяч токенов.
Для простых задач, таких как классификация, обобщение коротких текстов или ответы на простые вопросы, меньшая модель может быть более экономически эффективной. GLM-4.5 оценивается в $0.60 за 1M входных токенов и $2.20 за 1M выходных токенов. Если ваше приложение не требует полного контекста 128K или сильных математических рассуждений, вы можете сэкономить средства, выбрав модель с более низкой ценой за токен. Также для мультимодальных приложений (например, создание подписей к изображениям или анализ видео) GLM-4.5 не подходит, поскольку он обрабатывает только текст. В таких случаях рассмотрите модели, поддерживающие изображения или аудио.
Да, GLM-4.5 умеет генерировать код, особенно для задач, связанных с математическими вычислениями или алгоритмической логикой. Его высокий показатель MATH-500 (97,9) свидетельствует о способности рассуждать над числовыми и логическими конструкциями, что приводит к точному выводу кода на таких языках, как Python, Java или C++. Большой контекстный окно позволяет модели учитывать полные кодовые базы или длинную документацию при генерации кода. Однако её основная сила заключается в рассуждении, а не в задачах, требующих глубокого знания синтаксиса. Для задач, требующих глубокого понимания конкретных фреймворков или библиотек, может быть более подходящей специализированная модель для кода.
Окно контекста размером 128K означает, что GLM-4.5 может обработать до примерно 96 000 слов (или 128 000 подсловных токенов) в одном запросе. Это полезно для задач, связанных с длинными документами, расширенными беседами или крупномасштабным анализом данных в одном промпте. Модель может сохранять связность в рамках этого длинного контекста, что важно для реферирования, ответов на вопросы по длинным текстам и многошаговых рассуждений. Однако фактическая эффективная длина контекста может варьироваться в зависимости от сложности содержимого. Пользователям следует тестировать на своих конкретных сценариях использования, чтобы обеспечить стабильную производительность на верхней границе окна.
MATH-500 — это бенчмарк, состоящий из 500 математических задач различного уровня сложности: от базовой арифметики до продвинутых олимпиадных вопросов. Результат 97,9 означает, что GLM-4.5 правильно решил 97,9% этих задач. Это свидетельствует об очень высоких математических способностях модели. Вероятно, модель использует строгие пошаговые рассуждения для получения ответов. Пользователям следует учитывать, что этот бенчмарк проверяет чистые математические способности и может не отражать производительность в других задачах, таких как творческое письмо или открытый диалог. Это полезная метрика для оценки моделей, предназначенных для STEM-приложений.
Точные показатели скорости и задержки для GLM-4.5 не предоставляются публично компанией Z.ai. Производительность зависит от таких факторов, как размер запроса, длина выходных данных, условия сети и загрузка сервера. Через OrcaRouter пользователи могут ожидать типичную задержку для модели такого размера. Как текстовая модель с контекстом 128K, задержка может пропорционально увеличиваться с ростом длины входных данных. Для уменьшения воспринимаемого времени до первого токена доступна потоковая передача. Для приложений реального времени мы рекомендуем проводить нагрузочное тестирование с вашей типичной рабочей нагрузкой. Инфраструктура OrcaRouter спроектирована для надежного доступа к API, однако конкретные бенчмарки скорости следует измерять в вашем собственном окружении.
Основная сила GLM-4.5 — математическое рассуждение, что подтверждается её результатом 97.9 на MATH-500. Она также эффективно обрабатывает длинные контексты (128K токенов), что делает её подходящей для задач на уровне документов. Модель может генерировать до 96K токенов на один выход, что полезно для длинных ответов или многошаговых цепочек рассуждений. Она имеет конкурентоспособную цену для своего уровня производительности. Кроме того, доступ к ней осуществляется через совместимый с OpenAI API от OrcaRouter, что упрощает интеграцию для разработчиков, уже знакомых с этой экосистемой. Модель работает только с текстом, что упрощает развёртывание, когда не требуется работа с изображениями или аудио.
GLM-4.5 не поддерживает никакие другие модальности ввода, кроме текста. Он не может обрабатывать изображения, аудио или видео. Его обучающие данные и конструкция сосредоточены на рассуждениях и математике; он может уступать в творческих или субъективных задачах по сравнению с универсальными моделями. Бенчмарк MATH-500, хотя и впечатляет, представляет собой узкую оценку: производительность модели на других бенчмарках (например, кодирование, логика, фактологичность) не предоставлена. Кроме того, как и все большие языковые модели, он может генерировать ошибки или галлюцинации, особенно на неоднозначных или выходящих за пределы распределения входных данных. Пользователям следует проверять результаты для критически важных приложений. Большой контекстный окно может увеличить задержку и стоимость для очень длинных промптов.
GLM-4.5 стоит $0,60 за 1 миллион входных токенов и $2,20 за 1 миллион выходных токенов. Это тариф от Z.ai, а OrcaRouter не добавляет наценки. Оплата основана на потреблении: вы платите только за использованные токены. Входные токены включают запрос и любые системные сообщения; выходные токены генерируются моделью. Один токен примерно равен 0,75 слова на английском. Для типового запроса с 10 000 входных токенов и 5 000 выходных токенов стоимость составит (0,60 * 0,01) + (2,20 * 0,005) = $0,006 + $0,011 = $0,017. Такая прозрачная цена позволяет легко оценивать затраты.
Учитывая свою структуру ценообразования, GLM-4.5 наиболее рентабельна для приложений, которые выигрывают от её высоких математических способностей и длинного контекста. Для простых задач могут подойти более дешёвые модели, что снижает операционные расходы. Окно контекста в 128K увеличивает использование токенов на запрос, что может повысить затраты, если не оптимизировать. Для управления расходами рассмотрите усечение промптов до необходимой длины и использование лимитов длины вывода. Кроме того, поскольку OrcaRouter не взимает наценку, стоимость тесно отражает цены провайдера. Кеширование может дополнительно снизить затраты, если вы повторно используете общие сегменты промптов, но конкретные политики кеширования зависят от вашей реализации с OrcaRouter.
OrcaRouter изначально не поддерживает кэширование для запросов GLM-4.5. Обычно кэширование реализуется на клиентской стороне. Например, можно сохранять ответы для одинаковых промптов, чтобы избежать повторной оплаты. Либо спроектируйте ваше приложение так, чтобы по возможности переиспользовать контекст. Поскольку GLM-4.5 оплачивается за токен, кэширование может значительно снизить затраты для приложений с высокими объёмами запросов, особенно если многие запросы имеют схожие префиксы (например, системные инструкции). Если вам нужно серверное кэширование, рассмотрите возможность использования функций пакетного кэширования или кэширования промптов OrcaRouter, если они доступны — для подробностей обратитесь к документации.
GLM-4.5 поддерживает до 96,000 выходных токенов на запрос. Это необычно много и может привести к более высоким затратам на запрос, если генерировать длинные ответы. Например, генерация 96,000 выходных токенов будет стоить 96,000/1,000,000 * $2.20 = $0.2112 за запрос. Хотя это позволяет создавать очень длинные генерации, может быть более экономичным ограничивать длину вывода с помощью параметра 'max_tokens', если задача действительно не требует длинных выводов. Экономные пользователи должны устанавливать соответствующие ограничения. Количество входных и выходных токенов суммируется и тарифицируется отдельно по соответствующим ставкам.
Вы обращаетесь к GLM-4.5 через OpenAI-совместимый API OrcaRouter. Установите базовый URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Используйте ID модели «z-ai/glm-4.5» в своих запросах. API принимает стандартные параметры OpenAI, такие как 'prompt', 'max_tokens', 'temperature' и т.д. Например, для вызова чат-завершения используется конечная точка /v1/chat/completions. Для аутентификации требуется ключ API от OrcaRouter. API ведет себя как API OpenAI, поэтому существующий код можно легко перенести, изменив базовый URL и название модели. Обратитесь к документации OrcaRouter для получения подробной информации об аутентификации.
Общие параметры включают: 'model' (установлен на "z-ai/glm-4.5"), 'messages' (список словарей с ролью и содержимым), 'max_tokens' (до 96000), 'temperature' (контролирует случайность, значение по умолчанию не указано), 'top_p' (выборка по ядру), 'stream' (логическое значение) и 'stop' (последовательности, на которых генерация прекращается). GLM-4.5 поддерживает формат завершения чата OpenAI. Не все расширенные параметры (например, logprobs или вызовы инструментов) могут поддерживаться; протестируйте свой сценарий. Если вам нужно установить штрафы за частоту или присутствие, обратитесь к документации OrcaRouter для проверки совместимости. Модель принимает системные сообщения для настройки поведения.
Миграция проста. Обновите базовый URL вашего кода на https://api.orcarouter.ai/v1 и замените название модели на "z-ai/glm-4.5". Убедитесь, что у вас есть действующий API-ключ OrcaRouter. Форматы запросов и ответов идентичны форматам OpenAI. Никаких изменений в структуре промптов или параметрах не требуется, если только вы не использовали специфические функции модели, не поддерживаемые OrcaRouter. Протестируйте на небольшом наборе данных, чтобы подтвердить поведение. Если вы использовали потоковую передачу, та же конечная точка потоковой передачи работает. Документация OrcaRouter содержит шаги по устранению распространенных проблем.
Ограничения скорости и квоты использования для GLM-4.5 определяются OrcaRouter на основе вашего уровня учетной записи. Типичные ограничения скорости измеряются в запросах в минуту (RPM) и токенах в минуту (TPM). При высоком объёме использования может потребоваться запрос на увеличение лимита. API OrcaRouter возвращает стандартные коды состояния HTTP (например, 429 для ограничения скорости). Рекомендуется реализовать экспоненциальную задержку в вашем клиенте. В предоставленной информации не упоминаются строгие квоты; обращайтесь в службу поддержки OrcaRouter для получения конкретных лимитов. Контекстное окно и длина вывода модели — это ограничения на запрос, а не периодически применяемые.
GLM-4.5 достигает результата 97.9 на MATH-500, что ставит его в ряд лучших по математическим рассуждениям. Многие модели набирают 80 с лишним или чуть больше 90 баллов на этом тесте, поэтому 97.9 — заметно высокий результат. Однако это сравнение ограничивается только одним бенчмарком. По другим метрикам (например, общее понимание языка, программирование) производительность может отличаться. GLM-4.5 поддерживает только текст, тогда как некоторые конкуренты поддерживают зрение. Его окно контекста (128K) больше, чем у многих моделей, предлагающих 32K или 64K. Ценообразование конкурентоспособно для своего уровня. Пользователи, ориентированные на математику, могут предпочесть GLM-4.5, но им следует оценивать его на своих конкретных задачах.
Более дешёвые модели могут иметь меньшие контекстные окна (например, 4K-8K) и более низкие показатели тестов. Если ваши задачи просты и требуют низкой задержки, более дешёвая модель может быть более экономически эффективной. Например, модель стоимостью $0.15/$0.60 за 1M токенов может подойти для базового реферирования. Преимущество GLM-4.5 заключается в сильных математических рассуждениях и длинном контексте. Компромисс — более высокая стоимость за токен. Вам следует рассчитать общую стоимость для вашего типичного сценария использования. Если ваше приложение требует точных математических рассуждений или работы с длинными документами, более высокая стоимость может быть оправдана.
Несколько провайдеров предлагают модели с похожими контекстными окнами. Цены GLM-4.5 ($0.60/$2.20) находятся в диапазоне от умеренных до средних. Некоторые модели с контекстом 128K могут быть дешевле за токен, но имеют более низкие баллы по математике. Другие могут быть дороже. Показатель GLM-4.5 по MATH-500, равный 97.9, является исключительно высоким. Ни один из приведённых фактов не упоминает другие бенчмарковые показатели, поэтому полное сравнение невозможно. Для пользователей, которым нужна высокая производительность по математике и длинный контекст, GLM-4.5 является сильным кандидатом. Однако для творческого письма или разнообразия другие модели могут быть предпочтительнее. Всегда тестируйте на своих собственных данных.
OrcaRouter предоставляет унифицированный API, совместимый с OpenAI, для доступа к GLM-4.5 без управления инфраструктурой. Ценообразование прозрачно, без наценок на тарифы провайдера. Вы получаете ту же модель, что размещена на Z.ai, но через шлюз OrcaRouter, который может предлагать дополнительные функции, такие как балансировка нагрузки, кеширование или опции резервирования (проверьте документацию OrcaRouter). API стандартизирован, поэтому переход на другие модели в каталоге прост. OrcaRouter обрабатывает аутентификацию и ограничения скорости. Если вы уже используете другие модели на OrcaRouter, добавление GLM-4.5 — это просто смена названия модели.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Ввод / 1M токенов | $0.600 |
| Вывод / 1M токенов | $2.20 |
| Чтение кэша / 1M | $0.110 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/z-ai/glm-4.5Открыть @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