GLM-5-Turbo ist ein Foundation-Modell von Z.AI, das tiefgreifend für das OpenClaw-Agent-Szenario optimiert wurde.
- Eingabe
- Text $1.2/M
- Ausgabe
- Text $4/M
- Cache-Read
- $0.24/M
- Kontext
- 205K
- vs. GPT-4o
- ~76% günstiger
Preis im Vergleich
Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 200.000 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 131.072 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch |
|---|
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinking.type |
|---|---|
| Zulässige Werte | enabled · disabled |
| Standardwert | enabled; das Modell entscheidet selbst, ob es denkt gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Die Spur wird in reasoning_content zurückgegeben; die Spuren früherer Turns werden standardmäßig gelöscht (clear_thinking true), und verschränkte Thinking-Blöcke sollten erhalten und gemeinsam mit den Tool-Ergebnissen zurückgegeben werden. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text → Text |
|---|
- Nur über die API verfügbare, geschwindigkeitsoptimierte GLM-5-Variante, abgestimmt auf das OpenClaw-Agent-Szenario: zuverlässigerer Tool-Aufruf und stabilere langlaufende Aufgaben
- 200K Kontext / 128K max. Output
GLM-5-Turbo in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5-turbo",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "glm-5-turbo",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("glm-5-turbo")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über GLM-5-Turbo
- Gegenüber dem Basismodell GLM-5 hebt die offizielle Dokumentation vier gezielte Verbesserungen hervor: präzisere Tool-Aufrufe, stärkere Zerlegung komplexer Anweisungen, zeitbewusste Behandlung geplanter und dauerhafter Aufgaben sowie höheren Durchsatz bei langen logischen Ketten.
- Es bietet ein Kontextfenster von 200K und bis zu 128K Output-Token, mit Thinking-Modi, Streaming, Function Calling, Context-Caching, strukturierter JSON-Ausgabe und MCP-Tool-Integration.
- Z.AI beschreibt das Release als Verbesserung von Stabilität und Effizienz bei Agent-Aufgaben mit langen Ketten statt roher Intelligenz und listet die Bereiche, gegen die es abgestimmt wurde: Installation und Konfiguration, Code-Entwicklung, Informationsbeschaffung, Datenanalyse, Content-Erstellung, Büroproduktivität, Finanzanalyse, Operations Engineering und Forschung.
- Diese Liste ist die ehrliche Art, es zu lesen: ein Spezialist für Agent-Harnesses statt ein Allzweck-Geschwistermodell.
- Thinking folgt derselben GLM-5-Konvention, standardmäßig aktiviert, wobei das Modell entscheidet, ob es reasoniert, und die Spur getrennt von der Antwort zurückgegeben wird.
- Externe Skills lassen sich neben Tools aufrufen, und Tool-Call-Argumente können inkrementell gestreamt werden.
- Zwei Dinge unterscheiden es vom Rest der Reihe: Z.AI veröffentlicht seine Parameterzahl nicht, und anders als GLM-5, 5.1 und 5.2 hat es keine Open-Weights-Veröffentlichung.
- Es ist rein über die API verfügbar.
- Auf Synthorai ist GLM-5-Turbo über die standardmäßige OpenAI-kompatible API aufrufbar.
FAQ
Lässt sich die GLM-5-Turbo API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $1.2/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 104 Requests mit je ~8K Tokens gegen GLM-5-Turbo ab.
Worin ist GLM-5-Turbo am besten?
Tiefgreifend für das OpenClaw-Agent-Szenario optimiert; präzisere Tool-Aufrufe und Anweisungszerlegung; zeitbewusste Handhabung geplanter, persistenter Aufgaben. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet GLM-5-Turbo?
GLM-5-Turbo kostet auf Synthorai $1.2 pro Million Input-Tokens und $4 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.24/M abgerechnet.
Unterstützt GLM-5-Turbo Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über Z.ai ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.24/M statt $1.2/M (ungecacht) abgerechnet. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu GLM-5-Turbo?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="glm-5-turbo", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.