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GLM-5 Rilasciato 2026-02-12

Z.ai chat code reasoning tools long-context
Input$1/M
Output$3.2/M
Lettura cache$0.2/M
Contesto200K
vs GPT-4o~80% più economico

Prezzi di listino del provider: senza ricarico della piattaforma, pagamento a consumo. Questi sono i prezzi di listino ufficiali. I clienti autenticati possono vedere i prezzi effettivi, inclusi gli sconti workspace, su /console/pricing. Input effettivo con un tasso di cache hit del 70%:$0.44/M. Caching automatico dei prompt: i prefissi di prompt ripetuti si fatturano alla tariffa di cache-hit mostrata nella tabella prezzi, senza modifiche al codice.

Usa GLM-5 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",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Informazioni su GLM-5

Scalato a 744B di parametri, 40B attivati
Sparse attention più reinforcement learning asincrono
Pesi aperti con finestra di contesto da 200K

GLM-5 è il modello di fondazione di nuova generazione di Z.AI costruito per l'ingegneria agentica, mirato all'ingegneria di sistemi complessi e ai compiti di agent a lungo orizzonte.

  • Rispetto al predecessore, Z.AI ha scalato i parametri da 355B (32B attivati) a 744B (40B attivati) e i dati di pre-addestramento da 23T a 28,5T token, aggiungendo sparse attention e il framework di reinforcement learning asincrono Slime.
  • Offre una finestra di contesto da 200K, fino a 128K token di output, modalità thinking, function calling, caching del contesto e pesi aperti, con Z.AI che descrive prestazioni di coding e agent allo stato dell'arte nell'open-source.
  • Synthorai serve GLM-5 tramite il suo endpoint compatibile OpenAI, così gli SDK esistenti funzionano senza modifiche.

Specifiche e limiti

Output massimo (specifica del vendor)131,072
Modalitàtext → text
Parametri744B totali · 40B attivi (MoE)
Funzionalitàtools · structured_output · streaming · reasoning · caching
LicenzaMIT ↗
Da notareFlagship for agentic engineering: 744B-param MoE (40B active), pre-trained on 28.5T tokens with DeepSeek Sparse Attention; 200K context / 128K max output.
Caching dei promptautomatico

fonte: documentazione ufficiale Z.ai ↗

FAQ

L'API di GLM-5 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/M token in input, quel credito da solo copre circa 125 richieste da ~8K token verso GLM-5.

In cosa eccelle GLM-5?

Scalato a 744B di parametri, 40B attivati, oltre a sparse attention più reinforcement learning asincrono e pesi aperti con finestra di contesto da 200K. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», tratto dalle note di rilascio ufficiali del vendor.

Quanto costa GLM-5?

Su Synthorai, GLM-5 costa $1 per milione di token in input e $3.2 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 $0.2/M.

GLM-5 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 $0.2/M contro $1/M senza cache. Guida al caching dei prompt →

Come ottengo l'accesso a GLM-5?

Punta il tuo SDK OpenAI esistente a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="glm-5" e hai finito: una sola chiave API copre tutti i modelli del gateway.

GLM-5 è open source?

Sì: i pesi sono pubblicati sotto MIT License. Oppure salta le GPU: la versione hosted qui è con pagamento a consumo, senza infrastruttura da gestire. Eseguire modelli open-weight →

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