GLM-5-Turbo è un modello di fondazione di Z.AI profondamente ottimizzato per lo scenario di agent OpenClaw.
- Input
- testo $1.2/M
- Output
- testo $4/M
- Lettura cache
- $0.24/M
- Contesto
- 205K
- vs GPT-4o
- ~76% più economico
Il prezzo nel contesto
Posizione del prezzo tra 60 modelli comparabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del fornitore) | 200.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del vendor) | 131.072 |
Caching prompt
| Modalità | automatico |
|---|
Ragionamento
| Parametro del fornitore | thinking.type |
|---|---|
| Valori accettati | enabled · disabled |
| Valore predefinito | enabled, ed è il modello a determinare automaticamente se pensare applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Comportamento del ragionamento | La traccia viene restituita in reasoning_content; le tracce dei turni precedenti vengono cancellate di default (clear_thinking true), e i blocchi di interleaved thinking vanno conservati e restituiti insieme ai risultati degli strumenti. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high la superficie parametri del gateway - vale la mappatura del fornitore sopra |
Modello
| Modalità | testo → testo |
|---|
- Variante di GLM-5 ottimizzata per la velocità e disponibile solo via API, tarata sullo scenario agent OpenClaw: invocazione degli strumenti più affidabile e stabilità sui task di lunga durata
- 200K di contesto / 128K di output massimo
Usa GLM-5-Turbo in 30 secondi
Compatibile OpenAI: cambia la base_url, tieni il tuo 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(""));Informazioni su GLM-5-Turbo
- Rispetto al GLM-5 base, la documentazione ufficiale evidenzia quattro miglioramenti mirati: invocazione degli strumenti più precisa, scomposizione più forte delle istruzioni complesse, gestione consapevole del tempo per i compiti pianificati e persistenti e throughput più alto sulle catene logiche lunghe.
- Fornisce una finestra di contesto da 200K e fino a 128K token di output, con modalità thinking, streaming, function calling, caching del contesto, output JSON strutturato e integrazione degli strumenti MCP.
- Z.AI presenta il rilascio come un miglioramento della stabilità e dell'efficienza nei compiti di agent a catena lunga più che dell'intelligenza pura, ed elenca gli ambiti su cui è stato messo a punto: installazione e configurazione, sviluppo di codice, raccolta di informazioni, analisi dei dati, creazione di contenuti, produttività da ufficio, analisi finanziaria, ingegneria delle operations e ricerca.
- Quell'elenco è il modo onesto di leggerlo: uno specialista dell'harness di agent più che un fratello generalista.
- Il thinking segue la stessa convenzione di GLM-5, attivo per impostazione predefinita con il modello che decide se ragionare, e la traccia restituita separatamente dalla risposta.
- Le skill esterne possono essere invocate accanto agli strumenti e gli argomenti delle chiamate agli strumenti possono essere trasmessi in streaming in modo incrementale.
- Due cose lo distinguono dal resto della linea: Z.AI non pubblica il suo numero di parametri e, a differenza di GLM-5, 5.1 e 5.2, non ha un rilascio a pesi aperti.
- È solo via API.
- Su Synthorai, GLM-5-Turbo è richiamabile tramite la consueta API compatibile OpenAI.
FAQ
L'API di GLM-5-Turbo si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza carta richiesta. A $1.2/M token in input, quel credito da solo copre circa 104 richieste da ~8K token verso GLM-5-Turbo.
In cosa eccelle GLM-5-Turbo?
Profondamente ottimizzato per lo scenario di agent OpenClaw; invocazione degli strumenti e decomposizione delle istruzioni più precise; gestione consapevole del tempo di compiti pianificati e persistenti. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», tratto dalle note di rilascio ufficiali del vendor.
Quanto costa GLM-5-Turbo?
Su Synthorai, GLM-5-Turbo costa $1.2 per milione di token in input e $4 per milione di token in output: il prezzo di listino del provider, senza ricarico della piattaforma. I token di input in cache si fatturano a $0.24/M.
GLM-5-Turbo supporta il caching dei prompt?
Sì, in automatico: i prompt serviti da Z.ai vanno in cache senza modifiche al codice. I token di input in cache si fatturano a $0.24/M contro $1.2/M senza cache. Guida al caching dei prompt →
Come ottengo l'accesso a GLM-5-Turbo?
Punta il tuo SDK OpenAI esistente a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="glm-5-turbo" e hai finito: una sola chiave API copre tutti i modelli del gateway.
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Confronta
Ogni valore di questa pagina è trascritto dalla documentazione del fornitore, collegata sopra, e riporta la data in cui è stato verificato. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; i valori di specifica che i fornitori definiscono in modo diverso sono mostrati indicando la differenza anziché messi a grafico. Nulla qui è misurato da noi e nulla è valutato con un punteggio.