GLM-5-Turbo est un modèle de fondation de Z.AI profondément optimisé pour le scénario d'agent OpenClaw.
- Entrée
- texte $1.2/M
- Sortie
- texte $4/M
- Lecture de cache
- $0.24/M
- Contexte
- 205K
- vs GPT-4o
- ~76% moins cher
Le prix en contexte
Position du prix parmi 60 modèles comparables
La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 200 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 131 072 |
Mise en cache
| Mode | automatique |
|---|
Raisonnement
| Paramètre du fournisseur | thinking.type |
|---|---|
| Valeurs acceptées | enabled · disabled |
| Valeur par défaut | enabled, et le modèle détermine automatiquement s'il doit réfléchir appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Oui |
| Comportement du raisonnement | La trace revient dans reasoning_content ; les traces des tours précédents sont effacées par défaut (clear_thinking true), et les blocs de réflexion entrelacés doivent être conservés et renvoyés avec les résultats d'outils. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique |
Modèle
| Modalités | texte → texte |
|---|
- Variante de GLM-5 optimisée pour la vitesse, réservée à l'API et réglée pour le scénario d'agent OpenClaw: invocation d'outils plus fiable et stabilité sur les tâches de longue durée
- contexte de 200K / 128K de sortie maximale
selon docs officielles Z.ai ↗
Utilisez GLM-5-Turbo en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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(""));À propos de GLM-5-Turbo
- Par rapport au GLM-5 de base, la documentation officielle met en avant quatre améliorations ciblées : une invocation d'outils plus précise, une meilleure décomposition des instructions complexes, une gestion tenant compte du temps pour les tâches planifiées et persistantes, et un débit supérieur sur les longues chaînes logiques.
- Il fournit une fenêtre de contexte de 200K et jusqu'à 128K tokens de sortie, avec des modes de réflexion, le streaming, l'appel de fonctions, la mise en cache du contexte, la sortie JSON structurée et l'intégration d'outils MCP.
- Z.AI présente cette version comme améliorant la stabilité et l'efficacité sur les tâches d'agent à longue chaîne plutôt que l'intelligence brute, et liste les domaines pour lesquels il a été réglé : installation et configuration, développement de code, collecte d'informations, analyse de données, création de contenu, bureautique, analyse financière, ingénierie des opérations et recherche.
- Cette liste donne la lecture honnête du modèle : un spécialiste du harnais d'agent plutôt qu'un frère polyvalent.
- La réflexion suit la même convention que GLM-5, activée par défaut avec un modèle qui décide s'il doit raisonner, et la trace renvoyée séparément de la réponse.
- Des compétences externes peuvent être invoquées aux côtés des outils, et les arguments d'appel d'outil peuvent être diffusés de façon incrémentale.
- Deux points le distinguent du reste de la lignée : Z.AI ne publie pas son nombre de paramètres et, contrairement à GLM-5, 5.1 et 5.2, il n'a aucune publication de poids ouverts.
- Il est disponible uniquement par API.
- Sur Synthorai, GLM-5-Turbo est appelable via l'API standard compatible OpenAI.
FAQ
Peut-on essayer l'API GLM-5-Turbo gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $1.2/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 104 requêtes de ~8K tokens sur GLM-5-Turbo.
Quels sont les points forts de GLM-5-Turbo ?
Profondément optimisé pour le scénario d'agent OpenClaw ; invocation d'outils plus précise et décomposition des instructions ; gestion tenant compte du temps des tâches planifiées et persistantes. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte GLM-5-Turbo ?
Sur Synthorai, GLM-5-Turbo coûte $1.2 par million de tokens en entrée et $4 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.24/M.
GLM-5-Turbo prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par Z.ai sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.24/M contre $1.2/M hors cache. Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à GLM-5-Turbo ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="glm-5-turbo", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.