Nouveau Inscription gratuite, 10 appels offerts. Jusqu'à 1 $, sans carte.
Ce modèle a été retiré du catalogue actif. Les informations ci-dessous sont archivées.

GLM-5-Turbo

Date de sortie : 2026-03-15

chatCodeRaisonnementAppel d'outilsMise en cache des prompts

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 perspective

Position du prix parmi 68 modèles comparables

Entrée$1.2/M
$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30
Sortie$4/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Lecture de cache$0.24/M
$0.01 · Claude Haiku 5.5 GPT-5.4 Pro · $15

La barre 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 liées au batch, à la région et aux écritures de 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

Réflexion

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 de la réflexion 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 paramètres exposés par la passerelle ; la correspondance avec ceux du 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)

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. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version 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 tarif public du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.24/M.

Quelle est la fenêtre de contexte de GLM-5-Turbo ?

GLM-5-Turbo dispose d'une fenêtre de contexte de 205K tokens sur Synthorai. Une réponse peut compter jusqu'à 131,072 tokens.

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 ?

Dans votre SDK OpenAI actuel, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="glm-5-turbo", et c'est tout. Une seule clé API donne accès à tous les modèles de la passerelle.

Modèles associés

Comparer

Chaque valeur de cette page est reprise de la documentation du fournisseur (lien ci-dessus) et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue. Quand les fournisseurs ne définissent pas une spécification de la même façon, la différence est signalée et la valeur n'est pas mise en graphique. Nous ne mesurons rien ici et nous n'attribuons aucune note.

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