Zhipu (Z.ai) flaggskepp öppen källkod MoE: 355B total / 32B aktiv. Hybrid resonemang (tänkande / icke-tänkande lägen), inbyggt verktygsanrop och agentisk yta, 128K kontext.
GLM-4.5 är en textbaserad språkmodell från Z.ai, tillgänglig via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Den erbjuder ett kontextfönster på 128 000 token och kan generera upp till 96 000 token per…
GLM-4.5 utmärker sig inom uppgifter som kräver matematiskt resonemang, logisk slutledning och stegvis problemlösning. Den uppnår 97,9 på MATH-500, vilket indikerar hög noggrannhet inom en rad matematiska problem. Andra starka användningsområden inkluderar kodgenerering och förklaring, särskilt för algoritmer och matematiska beräkningar. Det stora kontextfönstret (128K tokens) gör den lämplig för att bearbeta långa dokument som forskningsartiklar, juridiska texter eller tekniska manualer. Dessutom kan den hantera flervarviga konversationer som hänvisar till tidigare delar av konversationen, förutsatt att hela historiken ryms inom 128K-gränsen.
För enkla uppgifter som direkt klassificering, sammanfattning av korta texter eller grundläggande frågebesvarande kan en mindre modell vara mer kostnadseffektiv. GLM-4.5 är prissatt till 0,60 USD per 1M inmatningstokens och 2,20 USD per 1M utdatatokens. Om din applikation inte kräver den fulla kontexten på 128K eller den starka matematiska resonemangsförmågan, kanske du kan spara kostnader genom att välja en modell med lägre pris per token. För multimodala applikationer (t.ex. bildtextning eller videoanalys) är GLM-4.5 inte lämplig eftersom den endast bearbetar text. I sådana fall bör du överväga modeller som stöder bild- eller ljudinmatning.
Ja, GLM-4.5 kan generera kod, särskilt för problem som involverar matematiska beräkningar eller algoritmisk logik. Dess höga MATH-500-poäng (97.9) tyder på skicklighet i resonemang över numeriska och logiska konstruktioner, vilket leder till korrekt kodutskrift i språk som Python, Java eller C++. Det stora kontextfönstret gör att modellen kan överväga fullständiga kodbaser eller lång dokumentation när den genererar kod. Men dess främsta styrka ligger i resonemang snarare än syntax-tunga uppgifter. För uppgifter som kräver djup kunskap om specifika ramverk eller bibliotek kan en specialiserad kodmodell vara mer lämplig.
Ett 128K kontextfönster innebär att GLM-4.5 kan bearbeta upp till cirka 96 000 ord (eller 128 000 underordstoken) i en enda begäran. Detta är fördelaktigt för uppgifter som involverar långa dokument, utökade konversationer eller storskalig dataanalys i en prompt. Modellen kan bibehålla koherens över denna långa kontext, vilket är viktigt för sammanfattning, frågebesvarande över långa texter och flerstegsresonemang. Den faktiska effektiva kontextlängden kan dock variera beroende på innehållets komplexitet. Användare bör testa med sina specifika användningsfall för att säkerställa konsekvent prestanda i den övre delen av fönstret.
MATH-500 är ett benchmark som består av 500 matematikproblem som täcker olika svårighetsgrader, från grundläggande aritmetik till avancerade tävlingsnivåer. En poäng på 97,9 innebär att GLM-4.5 svarade korrekt på 97,9% av dessa problem. Detta indikerar en mycket stark matematisk resonemangsförmåga. Modellen använder troligen rigoröst steg-för-steg-resonemang för att komma fram till svar. Användare bör notera att detta benchmark testar ren matematisk förmåga och kanske inte återspeglar prestanda på andra uppgifter som kreativt skrivande eller öppen dialog. Det är ett användbart mått för att utvärdera modeller avsedda för STEM-tillämpningar.
Exakta hastighets- och latenssiffror för GLM-4.5 tillhandahålls inte offentligt av Z.ai. Prestanda beror på faktorer som förfrågningsstorlek, utdatalängd, nätverksförhållanden och serverbelastning. Via OrcaRouter kan användare förvänta sig typisk latens för en modell av denna storlek. Som en ren textmodell med 128K-kontext kan latensen öka proportionellt mot inmatningslängden. Streaming finns tillgängligt för att minska upplevd tid till första token. För realtidsapplikationer rekommenderar vi att du genomför belastningstester med din typiska arbetsbelastning. OrcaRouters infrastruktur är utformad för tillförlitlig API-åtkomst, men specifika hastighetsriktmärken bör mätas i din egen miljö.
GLM-4.5:s främsta styrka är matematiskt resonemang, vilket visas av dess 97,9 poäng på MATH-500. Den hanterar även långa sammanhang (128K tokens) effektivt, vilket gör den lämplig för dokumentnivåuppgifter. Modellen kan generera upp till 96K tokens per utdata, vilket är användbart för långa svar eller flerstegsresonemang. Den är konkurrenskraftigt prissatt för sin prestandanivå. Dessutom nås den via OrcaRouter:s OpenAI-kompatibla API, vilket gör integrationen enkel för utvecklare som redan är bekanta med det ekosystemet. Modellen är endast textbaserad, vilket förenklar driftsättning när bild eller ljud inte krävs.
GLM-4.5 stöder inte några andra indatamodaliteter än text. Den kan inte bearbeta bilder, ljud eller video. Dess träningsdata och design fokuserar på resonemang och matematik; den kan prestera sämre på kreativa eller subjektiva uppgifter jämfört med generella modeller. MATH-500-riktmärket, även om det är imponerande, är en smal utvärdering: modellens prestanda på andra riktmärken (t.ex. kodning, logik, saklighet) anges inte. Dessutom, som alla stora språkmodeller, kan den producera fel eller hallucinationer, särskilt på tvetydiga eller utomdistributionella indata. Användare bör validera utdata för kritiska tillämpningar. Det stora kontextfönstret kan öka fördröjning och kostnad för mycket långa uppmaningar.
GLM-4.5 kostar $0.60 per 1 miljon inmatningstokens och $2.20 per 1 miljon utmatningstokens. Detta är leverantörspriset från Z.ai, och OrcaRouter lägger till noll påslag. Fakturering är användningsbaserad: du betalar endast för förbrukade token. Inmatningstokens inkluderar prompten och eventuella systemmeddelanden; utmatningstokens genereras av modellen. Ett token motsvarar ungefär 0.75 ord på engelska. För en typisk förfrågan med 10 000 inmatningstokens och 5 000 utmatningstokens skulle kostnaden vara (0.60 * 0.01) + (2.20 * 0.005) = $0.006 + $0.011 = $0.017. Denna transparenta prissättning möjliggör enkel kostnadsuppskattning.
Med tanke på dess prissättningsstruktur är GLM-4.5 mest kostnadseffektiv för applikationer som drar nytta av dess höga matematiska resonemang och långa kontext. För enkla uppgifter kan billigare modeller vara tillräckliga, vilket minskar driftskostnaderna. Kontextfönstret på 128K ökar tokenanvändningen per begäran, vilket kan höja kostnaderna om det inte optimeras. För att hantera utgifter, överväg att trunkera uppmaningar till nödvändig längd och använda begränsningar för utdatalängd. Eftersom OrcaRouter inte tar ut någon påslag, återspeglar kostnaden nära leverantörens prissättning. Cachelagring kan ytterligare minska kostnaderna om du återanvänder vanliga promptsegment, men specifika cachelagringspolicyer beror på din implementering med OrcaRouter.
OrcaRouter erbjuder inte nativt caching för GLM-4.5-förfrågningar. Caching implementeras vanligtvis på klientsidan. Till exempel kan du lagra svar för identiska uppmaningar för att undvika upprepad fakturering. Alternativt kan du utforma din applikation för att återanvända kontext där det är möjligt. Eftersom GLM-4.5 debiteras per token, kan caching avsevärt minska kostnaderna för applikationer med hög förfrågningsvolym, särskilt om många förfrågningar delar liknande prefix (t.ex. systeminstruktioner). Om du behöver server-side caching, överväg att använda OrcaRouters batch- eller prompt-cachingfunktioner om de finns tillgängliga – kontrollera deras dokumentation för detaljer.
GLM-4.5 stöder upp till 96 000 utdatatecken per begäran. Detta är ovanligt högt och kan leda till högre kostnader per begäran om du genererar långa svar. Till exempel skulle generering av 96 000 utdatatecken kosta 96 000/1 000 000 * $2,20 = $0,2112 per begäran. Även om detta möjliggör mycket långa genereringar, kan det vara mer ekonomiskt att begränsa utdatalängden med parametern 'max_tokens' om inte uppgiften verkligen kräver långa utdata. Budgetmedvetna användare bör sätta lämpliga gränser. Antalet in- och utdatatecken summeras och debiteras separat enligt respektive priser.
Du använder GLM-4.5 via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Ställ in bas-URL:en till https://api.orcarouter.ai/v1. Använd modell-ID:t "z-ai/glm-4.5" i dina förfrågningar. API:et accepterar vanliga OpenAI-parametrar som 'prompt', 'max_tokens', 'temperature' med flera. Till exempel skulle ett chattkompletteringsanrop använda slutpunkten /v1/chat/completions. Autentisering kräver en API-nyckel från OrcaRouter. API:et fungerar som OpenAI API, så befintlig kod kan enkelt migreras genom att ändra bas-URL och modellnamn. Se OrcaRouters dokumentation för autentiseringsdetaljer.
Vanliga parametrar inkluderar: 'model' (inställd på "z-ai/glm-4.5"), 'messages' (lista med dicts med roll och innehåll), 'max_tokens' (upp till 96000), 'temperature' (styr slumpmässighet, standard ospecificerad), 'top_p' (kärnsampling), 'stream' (boolean) och 'stop' (sekvenser där generering stoppar). GLM-4.5 stöder OpenAI:s chat completion-format. Alla avancerade parametrar (som logprobs eller tool calls) kanske inte stöds; testa ditt användningsfall. Om du behöver ställa in frekvens- eller närvarostraff, konsultera OrcaRouters dokumentation för kompatibilitet. Modellen accepterar systemmeddelanden för att ställa in beteende.
Migration är enkel. Uppdatera bas-URL:en i din kod till https://api.orcarouter.ai/v1 och ersätt modellnamnet med "z-ai/glm-4.5". Se till att du har en giltig OrcaRouter API-nyckel. Begäran- och svarsformaten är identiska med OpenAIs. Inga ändringar av promptstruktur eller parametrar behövs om du inte använde modellspecifika funktioner som inte stöds av OrcaRouter. Testa med en liten batch för att bekräfta beteendet. Om du använde streaming fungerar samma streaming-slutpunkt. OrcaRouters dokumentation innehåller felsökningssteg för vanliga problem.
Takgränser och användningskvoter för GLM-4.5 bestäms av OrcaRouter baserat på din kontonivå. Typiska takgränser mäts i förfrågningar per minut (RPM) och token per minut (TPM). För högvolymanvändning kan du behöva begära en högre gräns. OrcaRouters API returnerar vanliga HTTP-statuskoder (t.ex. 429 för takbegränsning). Det rekommenderas att implementera exponentiell backoff i din klient. Det finns inget omnämnande av strikta kvoter i den angivna informationen; kontakta OrcaRouter support för specifika gränser. Modellens kontextfönster och utdatalängd är per-förfrågan-gränser, inte periodiskt tillämpade.
GLM-4.5 uppnår ett MATH-500-poäng på 97,9, vilket placerar den bland de främsta när det gäller matematiskt resonemang. Många modeller får poäng på 80- eller låga 90-talet på detta riktmärke, så 97,9 är anmärkningsvärt högt. Denna jämförelse är dock begränsad till endast ett riktmärke. På andra mått (t.ex. allmän språkförståelse, kodning) kan prestandan skilja sig. GLM-4.5 är textbaserad, medan vissa konkurrenter stöder bild. Dess kontextfönster (128K) är större än många modeller som erbjuder 32K eller 64K. Prissättningen är konkurrenskraftig för sin nivå. Användare som fokuserar på matematik kan föredra GLM-4.5, men bör utvärdera den för sina specifika uppgifter.
Billigare modeller kan ha mindre kontextfönster (t.ex. 4K-8K) och lägre benchmark-poäng. Om dina uppgifter är enkla och kräver låg latens kan en billigare modell vara mer kostnadseffektiv. Till exempel kan en modell som kostar $0,15/$0,60 per 1M tokens vara tillräcklig för grundläggande sammanfattning. GLM-4.5:s fördel ligger i dess starka matematiska resonemang och långa kontext. Avvägningen är högre kostnad per token. Du bör beräkna den totala kostnaden för ditt typiska användningsmönster. Om din applikation kräver exakt matematiskt resonemang eller långa dokument kan den högre kostnaden vara motiverad.
Flera leverantörer erbjuder modeller med liknande kontextfönster. GLM-4.5:s prissättning ($0.60/$2.20) ligger i det medelhöga till måttliga intervallet. Vissa modeller med 128K kontext kan vara billigare per token men har lägre matematikpoäng. Andra kan vara dyrare. GLM-4.5:s MATH-500-poäng på 97.9 är exceptionellt hög. Inga av de angivna fakta nämner andra benchmarkpoäng, så en fullständig jämförelse är inte möjlig. För användare som behöver hög matematikprestanda och lång kontext är GLM-4.5 en stark kandidat. Men för kreativt skrivande eller mångfald kan andra modeller vara att föredra. Testa alltid med dina specifika data.
OrcaRouter erbjuder ett enhetligt OpenAI-kompatibelt API för att använda GLM-4.5 utan att behöva hantera infrastruktur. Priserna är transparenta utan påslag på leverantörspriser. Du får samma modell som hostas av Z.ai, men via OrcaRouters gateway som kan erbjuda ytterligare funktioner som lastbalansering, cachning eller reservalternativ (kolla OrcaRouters dokumentation). API:et är standardiserat, så det är enkelt att migrera till andra modeller inom katalogen. OrcaRouter hanterar autentisering och hastighetsbegränsningar. Om du redan använder andra modeller på OrcaRouter är det bara att byta modellnamn för att lägga till GLM-4.5.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)do_sampleinclude_reasoningmax_tokensreasoningrequest_idresponse_formatstopstreamtemperaturethinkingtool_choicetool_streamtoolstop_puser_id| Inmatning / 1M token | $0.600 |
| Utdata / 1M tokens | $2.20 |
| Cacheläsning / 1M | $0.110 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
@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