Z.ai:s starkaste kodnings- och agentmodell i GLM-5-serien; stöder strömmande verktygsanrop och djup tänkande. 200K kontext.
GLM 5.1 är en flaggskeppsmodell för språk från Z.ai, tillgänglig via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Den är utformad för uppgifter som kräver hantering av mycket stora kontextfönster – upp till…
GLM 5.1 är optimerad för uppgifter som drar nytta av dess stora kontext och höga utdatakapacitet. Detta inkluderar att sammanfatta eller extrahera insikter från långa dokument (t.ex. rapporter på 100+ sidor), genomföra flerstegsforskning där modellen måste hålla reda på många mellanresultat, och generera detaljerad kod eller tekniska förklaringar. Dess τ²-Bench-poäng på 97,7 indikerar särskild styrka i verktygsanvändningsscenarier där modellen måste planera, utföra åtgärder och införliva feedback över många steg. Den är även effektiv för komplex frågebesvarande som kräver att man refererar till en stor kunskapsbas inbäddad i prompten.
GLM 5.1 är en textbaserad modell och kan inte behandla bilder, ljud eller video. För multimodala applikationer måste den kombineras med separata syn- eller ljudmodeller. Dessutom medför dess stora kontextfönster och höga token-gräns proportionella beräkningskostnader – både i form av latens och pris. För enkla uppgifter som kort chatt eller grundläggande klassificering kan mindre, billigare modeller vara mer effektiva. Utvecklare bör också notera att även om modellens kontextfönster är 200 000 token, kan den faktiska prestandan vid mycket långa kontexter bero på innehållets karaktär.
Om ditt användningsfall innefattar korta uppmaningar (under 10 000 tokens), enkel generering (t.ex. enkla översättningar eller nyckelordsextraktion), eller hög volym genomströmning där latens är kritisk, kan en mindre eller billigare modell vara mer lämplig. GLM 5.1:s prissättning på $1.40 per 1M inmatningstokens och $4.40 per 1M utmatningstokens är konkurrenskraftig för flaggskeppsfunktioner men kan ackumulera kostnad om den används för triviala uppgifter. Exempel på fall där en billigare modell räcker inkluderar: enkla chatbot-svar, sammanfattning av kortare artiklar av måttlig längd, eller enstegsklassificering.
Ja, GLM 5.1 kan hantera flerstegskonversationer effektivt tack vare sitt 200K-tokens kontextfönster. Detta gör att modellen kan behålla konversationshistorik, inklusive tidigare användarmeddelanden och systeminstruktioner, över flera utbyten utan att förlora sammanhanget. Utvecklare bör dock vara medvetna om tokenanvändning: varje omgång lägger till i prompten, så långa konversationer kan bli dyra. Det är möjligt att trunkera eller sammanfatta äldre omgångar för att hålla sig inom kontextgränsen, men modellens inbyggda kapacitet är generös nog för de flesta realistiska konversationstillämpningar.
GLM 5.1 uppnådde en poäng på 97,7 på τ²-Bench, ett riktmärke utformat för att utvärdera en modells förmåga att utföra flerstegsverktygsanvändning och planering. Det simulerar realistiska uppgifter där modellen måste bestämma vilka verktyg som ska anropas, i vilken ordning och hur resultaten ska tolkas för att uppnå ett mål. Detta skiljer sig från traditionella QA-riktmärken och fokuserar på agentiska förmågor. En poäng på 97,7 indikerar att GLM 5.1 framgångsrikt kan slutföra nästan alla uppgifter i utvärderingssetet, vilket speglar starka resonemangs- och verktygsanvändningskunskaper. Det är en av de högsta rapporterade poängen på detta riktmärke.
Endast τ²-Bench-poängen 97,7 har angetts för GLM 5.1. Inga andra benchmarkresultat (som MMLU, HumanEval eller GSM8K) finns tillgängliga i de officiella specifikationerna. Utan ytterligare data är en direkt jämförelse på andra vanliga utvärderingar inte möjlig. τ²-Bench-resultatet tyder dock på att modellen är särskilt stark inom verktygsanvändning och planering. För uppgifter som inte täcks av detta benchmark bör utvecklare utvärdera modellen empiriskt med sina egna testset.
Inga specifika siffror för latens eller genomströmning har angivits för GLM 5.1. Som en flaggskeppsmodell med ett stort kontextfönster och hög utdatagräns kommer slutsatsstiderna att vara längre än för mindre modeller, särskilt vid bearbetning av nästan maximala kontextlängder. Genomströmningen beror på hårdvaruinfrastrukturen bakom OrcaRouter och batchstorleken på förfrågningarna. För realtidsapplikationer bör utvecklare testa med sina typiska in- och utdatastorlekar för att bedöma acceptabla svarstider. Strömmande läge kan minska upplevd latens genom att leverera tokens stegvis.
Den enda tillgängliga benchmarkdatan för GLM 5.1 är dess τ²-Bench-poäng på 97,7. Även om detta indikerar stark planering av verktygsanvändning, täcker det inte många andra viktiga dimensioner såsom faktagranskning, matematiskt resonemang, kodning eller flerspråkig prestanda. Att enbart förlita sig på denna poäng kan därför ge en ofullständig bild. Utvecklare bör komplettera med egna domänspecifika utvärderingar, särskilt om applikationen innefattar uppgifter som inte är relaterade till verktygsanvändning. Dessutom kan benchmarks påverkas av utformningen av prompts och utvärderingsmetodik, så verklig prestanda kan variera.
GLM 5.1 är prissatt till $1,40 per 1 miljon inmatningstokens och $4,40 per 1 miljon utmatningstokens. Dessa priser sätts av leverantören Z.ai och vidarebefordras av OrcaRouter utan påslag. Både inmatnings- och utmatningstokens räknas enligt den standardtokenisering som används av modellen. Det finns inga ytterligare användningsavgifter eller prenumerationskrav. Betalning faktureras baserat på tokenförbrukning, vilket gör det enkelt att uppskatta kostnader för en given arbetsbelastning.
Inga specifika cachnings- eller rabattalternativ har tillkännagetts för GLM 5.1. Prisstrukturen är strikt per token enligt de angivna taxorna. OrcaRouter kan erbjuda promptcachning eller liknande funktioner på plattformsnivå, men dessa är inte offentliggjorda i modellens specifikationer. Utvecklare som vill minska kostnaderna bör överväga att optimera promptlängden, använda kortare utdata när det är möjligt och batcha förfrågningar. För högvolymanvändning kan direktkontakt med OrcaRouter ge ytterligare alternativ.
Direkt jämförelse med andra flaggskeppsmodeller är begränsad eftersom endast prissättningen för GLM 5.1 har tillhandahållits: $1.40 per 1M inmatning och $4.40 per 1M utmatning. Andra flaggskeppsmodeller från olika leverantörer har ofta liknande eller högre priser, men exakta siffror beror på den specifika modellen och leverantören. GLM 5.1:s prissättning anses vara konkurrenskraftig för en modell med ett kontextfönster på 200K och en utmatningsgräns på 128K. För budgetmedvetna projekt kan mindre modeller från Z.ai eller andra leverantörer vara mer ekonomiska.
GLM 5.1 erbjuds på betala-per-användning-basis via OrcaRouter. Det finns inga förskottsåtaganden eller prenumerationsavgifter. Du betalar endast för de tokens du förbrukar enligt pris per token. Denna modell är idealisk för varierande arbetsbelastningar där användningen fluktuerar. Fakturering hanteras av OrcaRouter med hjälp av de angivna API-nycklarna.
För att använda GLM 5.1 via OrcaRouter, ställ in din API-bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och använd modell-ID "z-ai/glm-5.1". Till exempel, med OpenAI Python-biblioteket: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "your-key"; response = openai.ChatCompletion.create(model="z-ai/glm-5.1", messages=[...]). Alla standardparametrar som temperature, top_p, max_tokens och stop-sekvenser stöds. Streaming aktiveras genom att ställa in stream=True.
GLM 5.1 stöder samma parametrar för chattkomplettering som OpenAI API. Detta inkluderar temperature (intervall 0 till 2, standard 0.7), top_p (0 till 1, standard 1), max_tokens (upp till modellens gräns på 128 000), stop sequences (lista med strängar), frequency_penalty, presence_penalty och logit_bias. Modellen stöder också parametern 'n' för att generera flera kompletteringar per begäran. Alla parametrar skickas i standard JSON-kroppen. Systemmeddelanden, användarmeddelanden och assistentmeddelanden stöds alla.
Att migrera till OrcaRouter för att använda GLM 5.1 är enkelt. Ändra i din befintliga kod bas-URL:en från din tidigare leverantör till https://api.orcarouter.ai/v1. Byt sedan ut modellnamnet i dina API-anrop mot "z-ai/glm-5.1". Inga andra ändringar behövs för standard chattkompletteringar. Om du använde ett annat API-nyckelformat, se till att du använder OrcaRouter API-nyckeln. Svarsformatet är identiskt med OpenAI:s, så tolkningslogiken förblir densamma.
Ja, OrcaRouter stöder strömmande svar för GLM 5.1 precis som OpenAI API gör. Ställ in stream=True i förfrågan och iterera över svarsbitarna. Varje bit innehåller delta-uppdateringar av innehållsfältet. Strömningsformatet är SSE (Server-Sent Events). Detta gör att du kan visa tokens stegvis för användare, vilket minskar upplevd latens. Samma strömningsparametrar (temperature, max_tokens, etc.) gäller vid strömning.
GLM 5.1 är flaggskeppsmodellen från Z.ai, vilket innebär att den ligger i toppen av deras sortiment när det gäller kapacitet och pris. Lägre nivåer av Z.ai-modeller har vanligtvis mindre kontextfönster, lägre utdatagränser och lägre benchmarkresultat, men också lägre priser per token. De exakta specifikationerna för andra Z.ai-modeller anges inte, men potentiella avvägningar inkluderar minskad kontext (t.ex. 128K), lägre utdatabegränsningar och möjligen stöd för multimodala indata. Utvecklare bör välja GLM 5.1 när den fulla 200K-kontexten och hög utdata är nödvändiga.
Jämfört med andra flaggskeppsmodeller från olika leverantörer erbjuder GLM 5.1 ett mycket stort kontextfönster (200K tokens) och utmatningsgräns (128K tokens), vilket är bland de högsta som finns tillgängliga. Dess τ²-Bench-poäng på 97,7 placerar den i toppen för verktygsanvändningsplanering. Men den är endast textbaserad, medan flera konkurrerande flaggskeppsmodeller stödjer visuella eller ljudinmatningar. Priset på $1,40/$4,40 per 1M tokens är konkurrenskraftigt men kan vara högre eller lägre beroende på specifik leverantör och modell. Utvecklare bör utvärdera baserat på sina specifika krav för kontextfönster, modaliteter och benchmark-prestanda.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)do_sampleinclude_reasoningmax_tokensreasoningrequest_idresponse_formatstopstreamtemperaturethinkingtool_choicetool_streamtoolstop_puser_id| Inmatning / 1M token | $1.40 |
| Utdata / 1M tokens | $4.40 |
| Cacheläsning / 1M | $0.260 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
@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