- 輸入 / 輸出
- $1.00 / $3.20
- 上下文
- 200K
- 最大輸出長度
- 128K
- 模態
- 對話
- 能力
- 工具使用提示詞快取
關於 GLM-5
GLM-5 是 Z.ai 用於代理工程與複雜系統任務的基礎模型，擁有 7440 億總參數與 400 億活躍參數，並基於 28.5 兆個 token 進行訓練。這是一個純文字模型。在 GLM 系列中，它是 GLM-5-Turbo 與 GLM-5.1 所建構的基礎版本，Z.ai 指出其軟體工程表現與 Claude Opus 4.5 看齊。
適用場景
- Z.ai 報告其在 SWE-bench Verified 上的得分為 77.8，在 Terminal Bench 2.0 上的得分為 56.2，並描述其在軟體工程領域與 Claude Opus 4.5 水準相當。
- Z.ai 在 BrowseComp、MCP-Atlas 與 tau2-Bench 代理評估中，將其列為開放權重模型中的第一名。
- 支援函式呼叫（Function calling）、上下文快取（Context caching）、串流（Streaming）以及思考模式（Thinking mode）。
- 參數數量從 GLM-4.5 的 3550 億增加至 7440 億，活躍參數則從 320 億增加至 400 億。
其他選擇建議
- 這是一個僅支援文字輸入與輸出的純文字模型。
- 由於 GLM-5.1 及後續的 GLM 版本報告了更高的程式編寫結果，因此 GLM-5 比起新專案，更適合用於穩定的現有整合。
入門指南
建立 API 金鑰
請至 Console 建立金鑰，即可在平台上使用各類模型。
發送您的第一個請求
複製您所選語言的範例，並針對端點執行它。
文字轉文字Messages APIPOST/v1/messagesAPI 格式:curl https://api.tokenlab.sh/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-xxx" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "glm-5", "max_tokens": 1024, "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello!"} ] }'
定價
Verified 價格用於 Verified，多數模型更便宜；Official 價格是模型廠商公布的價格，用於更穩定的 Official。Auto 按最終完成請求的線路計價。
Default
每 1M Token- Official 價格
- 輸入 $1.00 / 輸出 $3.20 / 快取讀取 $0.20 / 快取寫入 $1.00 / 純文字 輸入 $1.00 / 純文字 輸出 $3.20
- Verified 價格
- —
- 折扣
- —
快取讀取
- Official 價格
- $0.20
- Verified 價格
- —
- 折扣
- —
快取寫入
- Official 價格
- $1.00
- Verified 價格
- —
- 折扣
- —
| Official 價格每 1M Token | Verified 價格每 1M Token | 折扣 | |
|---|---|---|---|
| Default | 輸入 $1.00 / 輸出 $3.20 / 快取讀取 $0.20 / 快取寫入 $1.00 / 純文字 輸入 $1.00 / 純文字 輸出 $3.20 | — | — |
| Prompt 快取價格 | |||
| 快取讀取 | $0.20 | — | — |
| 快取寫入 | $1.00 | — | — |
使用量與活動
成功率是請求完成的比例；延遲是一次完整回應所需的時間，P95 表示 95% 的請求在該時間內完成。
用量與可用性
過去 24 小時- 請求數
- 成功率
- P95 延遲
- 總 Token 用量
資料基於彙總的使用者請求，不包含狀態檢查。
直接在 Console 裡試
在 Console 中開啟 GLM-5，並準備好編輯或發送提示詞。
協助我使用 glm-5 透過 /v1/messages 進行對話，並顯示回覆、延遲與成本。
應用情境
後端程式碼生成
在文字描述周邊架構的情況下，生成並審查服務、遷移與測試。
工具使用代理
執行透過函式呼叫來呼叫搜尋、資料庫與票務工具的代理，並以固定格式回傳結果。
技術分析
讀取日誌、規格與設計文件，並以一致的列表格式產生供下游系統使用的分析結果。
提示詞範例
審查此合併請求（Pull request）的差異（diff）以找出競爭條件（race conditions），並列出每個發現的問題，包含檔案、行號與建議的修復方式。
使用 query_db 工具尋找電子郵件重複的使用者，然後草擬一份編號步驟的安全合併計畫。
編寫一個 Python 指令碼，用於監控目錄、上傳新 CSV 檔案，並在失敗時進行重試（backoff）。
此模型按條件計價，僅憑每月 token 總量無法可靠估算；請按請求規格、快取和適用時段查看詳細定價。
FAQ
GLM-5 究竟是什麼？
GLM-5 是 Z.ai 的第五代 GLM 基礎模型，旨在進行代理工程。它擁有 7440 億總參數與 400 億活躍參數，是一個純文字模型，並支援思考模式與函式呼叫。
GLM-5 與 GLM-5-Turbo 有何不同？
GLM-5-Turbo 是針對 OpenClaw 風格的代理工作流程進行訓練調優，具有更可靠的工具呼叫與更快的長鏈處理能力。GLM-5 則是適用於程式編寫、分析與工程任務的通用基礎模型。
GLM-5 接收什麼輸入？
僅限文字。GLM-5 以純文字讀取提示詞、程式碼、日誌與文件，並以文字回覆，因此整個任務必須能夠以文字表達。
我應該從 GLM-5 遷移到 GLM-5.1 嗎？
GLM-5.1 旨在處理長程自主工作，在 SWE-Bench Pro 上得分為 58.4。如果您執行的是長代理會話，建議遷移；如果現有的測試提示詞集運作良好，則保留 GLM-5 即可。
GLM-5 的費用是多少？
在 TokenLab 上，GLM-5 價格為 輸入 $1.00 / 輸出 $3.20 每 1M Token。完整明細見上方價格表。 價格因計費單位、規格和用量而異。請在模型的詳細定價中比較相同條件下的費率；單一費率不代表總價。
GLM-5 的上下文長度與輸出限制為何？
GLM-5 支援最高 200,000 tokens 的上下文，單次回應上限為 128,000 tokens。
GLM-5 應該使用哪一個端點？
請使用 https://api.tokenlab.sh/v1/messages 進行 GLM-5 的呼叫。下方的請求範例展示了對應的程式碼格式。
GLM-5 支援哪些操作？
GLM-5 支援 文字轉文字。請在上方選擇一項操作以查看其端點與請求範例。
比較 GLM-5
來源
更新於 2026年10月2日
