glm-5glm-5 ist das Flaggschiff-Modell von GLM (Zhipu AI). Es unterstützt 205K Token Kontext und lässt sich einheitlich über AI Gateway nutzen.
glm-5 ist das Flaggschiff-Modell von GLM (Zhipu AI). Es unterstützt 205K Token Kontext und lässt sich einheitlich über AI Gateway nutzen.
Gut geeignet für: Coding-Assistenten, Agent-Workflows, Sicherheitsaufgaben.
glm-5 ist das Flaggschiff-Modell von GLM (Zhipu AI). Es unterstützt 205K Token Kontext und lässt sich einheitlich über AI Gateway nutzen.
Im Produktivbetrieb: glm-5 ist das Flaggschiff-Modell von GLM (Zhipu AI). Es unterstützt 205K Token Kontext und lässt sich einheitlich über AI Gateway nutzen.
In detail:
Coding-Assistenten — Vervollständigung, Review, Refactoring, Tests.
Agent-Workflows — Mehrstufige Automatisierung mit Tool-Aufrufen.
Sicherheitsaufgaben — Schwachstellenforschung und Defensive Analyse.
Als Kompromiss ihrer Ausrichtung: glm-5 — Flaggschiff.
Starte mit einem kleinen Teil des Traffics, beobachte Token-Verbrauch und Erfolgsquote, dann skaliere.
| Benchmark | Flaggschiff | |
|---|---|---|
glm-5-turbo | ausgewogen | Chat-Produkte |
glm-5v-turbo | ausgewogen | Bildverständnis |
Alle Modelle auf AI Gateway rechnen per Token in Credits ab: Ein-, Ausgabe und Cache werden getrennt gemessen, Cache-Treffer stark rabattiert. Kein Abo — einmal aufladen, überall ausgeben. Aktuelle Preise pro Million Token auf der Models-Seite. Da sich offizielle Preise ändern, bewusst ohne fixe Zahlen.
Drei Endpoints für alle Anbieter: chat/completions (OpenAI-Format), responses (OpenAI Responses) und für Claude ein Anthropic-kompatibler Messages-Endpoint. Auth per einzelner Bearer-Key. Key isoliert gespeichert, Traffic TLS-verschlüsselt, Prompts gehen nur an den gewählten Anbieter und werden nicht für Training genutzt. Streaming, Function Calling und Structured Output wie bei den offiziellen APIs.
Alle Modelle teilen sich ein Request-Format: Wechsel = eine Zeile ändern. Üblich: einfacher Traffic auf leichte Stufe, schwere Aufgaben aufs Flaggschiff. Von der offiziellen Anbieter-API: SDK behalten, nur Base URL und Key ändern.
Modell-IDs folgen der Anbieter-Nomenklatur: Die Zahl steht für die Generation, Suffixe für Leistungsstufen oder Routing-Kanäle. Die exakte ID für die API steht in der Spezifikationstabelle.
Spezifikationen und Preise stammen aus dem Live-Katalog der Plattform; Leistungswerte aus Hersteller- oder Drittpublikationen. Aktualisiert 2026-10-13。
| API-Modell-ID | glm-5 |
| Anbieter | GLM (Zhipu AI) |
| Kontextfenster | 204,800 tokens (205K) |
| Typ | chat |
| Gewichte | Gewichte unter MIT-Lizenz offen |
Abrechnung pro Token in Credits. Live-Preise auf der Preisseite.
Vervollständigung, Review, Refactoring, Tests.
Mehrstufige Automatisierung mit Tool-Aufrufen.
Schwachstellenforschung und Defensive Analyse.
Dieses Modell wird über die vereinheitlichte OpenAI-kompatible API bereitgestellt (Bearer-Auth). Endpoints: POST /api/ai/v1/chat/completions · API-Dokumentation →
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://your-domain.com/api/ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, introduce yourself"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)stream = client.chat.completions.create(
model="glm-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a short poem about autumn"}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")curl https://your-domain.com/api/ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"stream": false
}'Ersetze your-domain.com durch deine Site-Domain.
204,800 Token, zwischen Ein- und Ausgabe geteilt.
Abrechnung per Token in Credits, mit Cache-Rabatt. Preise auf der Models-Seite.
Nein. Ein AI-Gateway-API-Key deckt dieses und alle anderen Modelle der Seite ab.
Gewichte unter MIT-Lizenz offen