O GLM-5-Turbo é um modelo de base da Z.AI profundamente otimizado para o cenário de agente OpenClaw.
- Entrada
- texto $1.2/M
- Saída
- texto $4/M
- Leitura de cache
- $0.24/M
- Contexto
- 205K
- vs GPT-4o
- ~76% mais barato
O preço em contexto
Posição do preço entre 60 modelos comparáveis
A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Em cada extremidade está o mais barato e o mais caro. São tarifas base; os descontos de lote, região e escrita em cache estão na página de preços.
Especificações e limites
Tokens
| Janela de contexto (especificação do fornecedor) | 200.000 |
|---|---|
| Saída máxima (especificação do fornecedor) | 131.072 |
Cache de prompts
| Modo | automático |
|---|
Raciocínio
| Parâmetro do fornecedor | thinking.type |
|---|---|
| Valores aceites | enabled · disabled |
| Valor predefinido | enabled, e o modelo determina automaticamente se deve raciocinar aplicado quando o pedido nada indica |
| Pode ser desativado | Sim |
| Comportamento do raciocínio | O trace retorna em reasoning_content; os traces dos turnos anteriores são limpos por padrão (clear_thinking true), e os blocos de raciocínio intercalado devem ser preservados e devolvidos junto com os resultados das ferramentas. |
| Parâmetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high a superfície de parâmetros do gateway - aplica-se o mapeamento do fornecedor acima |
Modelo
| Modalidades | texto → texto |
|---|
- Variante do GLM-5 otimizada para velocidade, disponível apenas por API e ajustada para o cenário do agente OpenClaw: invocação de ferramentas mais confiável e estabilidade em tarefas de longa duração
- contexto de 200K / saída máxima de 128K
conforme documentação oficial da Z.ai ↗
Use o GLM-5-Turbo em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu 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(""));Sobre o GLM-5-Turbo
- Comparado ao GLM-5 base, a documentação oficial destaca quatro melhorias direcionadas: invocação de ferramentas mais precisa, decomposição mais forte de instruções complexas, tratamento consciente do tempo de tarefas agendadas e persistentes, e maior vazão em longas cadeias lógicas.
- Ele fornece uma janela de contexto de 200K e até 128K tokens de saída, com modos de raciocínio (thinking), streaming, function calling, cache de contexto, saída JSON estruturada e integração de ferramentas MCP.
- A Z.AI enquadra o lançamento como uma melhoria de estabilidade e eficiência em tarefas de agente de cadeia longa, e não de inteligência bruta, e lista os domínios contra os quais ele foi ajustado: instalação e configuração, desenvolvimento de código, coleta de informações, análise de dados, criação de conteúdo, produtividade de escritório, análise financeira, engenharia de operações e pesquisa.
- Essa lista é a forma honesta de lê-lo: um especialista em harness de agente, e não um irmão de propósito geral.
- O raciocínio segue a mesma convenção do GLM-5, ativado por padrão com o modelo decidindo se raciocina, e o trace retornado separadamente da resposta.
- Skills externas podem ser invocadas junto às ferramentas, e os argumentos de chamada de ferramentas podem ser transmitidos de forma incremental.
- Duas coisas o distinguem do resto da linha: a Z.AI não publica sua contagem de parâmetros e, ao contrário do GLM-5, 5.1 e 5.2, ele não tem lançamento de pesos abertos.
- É somente por API.
- Na Synthorai, o GLM-5-Turbo é chamável pela API compatível com OpenAI padrão.
Perguntas frequentes
A API do GLM-5-Turbo é gratuita para testar?
Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $1.2/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 104 requisições de ~8K tokens ao GLM-5-Turbo.
Em que o GLM-5-Turbo é melhor?
Profundamente otimizado para o cenário de agente OpenClaw; invocação de ferramentas e decomposição de instruções mais precisas; tratamento consciente do tempo de tarefas agendadas e persistentes. Veja a seção Sobre para o quadro completo, extraído das notas de lançamento do próprio fornecedor.
Quanto custa o GLM-5-Turbo?
Na Synthorai, o GLM-5-Turbo custa $1.2 por milhão de tokens de entrada e $4 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem margem da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.24/M.
O GLM-5-Turbo suporta cache de prompts?
Sim, automaticamente: prompts servidos pela Z.ai entram em cache sem nenhuma mudança no código. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.24/M, contra $1.2/M sem cache. Guia de cache de prompts →
Como obtenho acesso ao GLM-5-Turbo?
Aponte seu SDK da OpenAI existente para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="glm-5-turbo" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.
Modelos relacionados
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Cada valor desta página é transcrito da documentação do fornecedor, ligada acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; os valores de especificação que os fornecedores definem de forma diferente são apresentados com a diferença indicada em vez de representados num gráfico. Nada aqui é medido por nós, e nada é pontuado.