GLM-5
Precios de lista del proveedor, sin margen de plataforma, pago por uso. Estos son los precios de lista oficiales. Los clientes con sesión iniciada pueden ver los precios efectivos con descuentos del espacio de trabajo en /console/pricing. Precio de entrada efectivo con una tasa de aciertos de caché del 70%:$0.44/M. Caché de prompts automática: los prefijos de prompt repetidos se facturan a la tarifa de acierto de caché que se muestra en la tabla de precios, sin necesidad de cambios de código.
Use GLM-5 en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su 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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de GLM-5
GLM-5 es el modelo fundacional de nueva generación de Z.AI construido para la ingeniería agéntica, orientado a la ingeniería de sistemas compleja y las tareas de agente de largo horizonte.
- Frente a su predecesor, Z.AI escaló los parámetros de 355B (32B activados) a 744B (40B activados) y los datos de preentrenamiento de 23T a 28.5T tokens, añadiendo atención dispersa y el marco de aprendizaje por refuerzo asíncrono Slime.
- Ofrece una ventana de contexto de 200K, hasta 128K tokens de salida, modos de pensamiento, llamada a funciones, caché de contexto y pesos abiertos, y Z.AI describe un rendimiento de codificación y agente de vanguardia de código abierto.
- Synthorai sirve GLM-5 a través de su endpoint compatible con OpenAI, así que los SDK existentes funcionan sin cambios.
Especificaciones y límites
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 131,072 |
| Modalidades | text → text |
| Parámetros | 744B totales · 40B activos (MoE) |
| Funciones | tools · structured_output · streaming · reasoning · caching |
| Licencia | MIT ↗ |
| Destacado | Flagship for agentic engineering: 744B-param MoE (40B active), pre-trained on 28.5T tokens with DeepSeek Sparse Attention; 200K context / 128K max output. |
| Caché de prompts | automático |
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de GLM-5?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $1/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 125 solicitudes de ~8K tokens contra GLM-5.
¿En qué destaca GLM-5?
Escalado a 744B parámetros, 40B activados, además de atención dispersa más aprendizaje por refuerzo asíncrono y pesos abiertos con ventana de contexto de 200K. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta GLM-5?
GLM-5 cuesta $1 por millón de tokens de entrada y $3.2 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M.
¿GLM-5 admite caché de prompts?
Sí, automáticamente: los prompts servidos por Z.ai se almacenan en caché sin cambios de código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M frente a $1/M sin caché. Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a GLM-5?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="glm-5" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
¿GLM-5 es open source?
Sí: los pesos se publican bajo MIT License. O ahórrese las GPU: la versión alojada aquí es de pago por uso, sin infraestructura que operar. Ejecutar modelos de pesos abiertos →