GLM-5-Turbo vs GLM-4.5-Flash
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GLM-5-Turbo by Zhipu AI and GLM-4.5-Flash by Zhipu AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, GLM-4.5-Flash holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, GLM-4.5-Flash is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GLM-5-Turbo provides an expanded memory horizon with 200K tokens. In latency-sensitive production environments, GLM-4.5-Flash leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GLM-5-Turbo
দ্রুততর GLM-5Hosted বাণিজ্যিক accelerator এর GLM-5 আর্কিটেকচার প্রদানকারী reduced লেটেন্সি এবং optimized টুল এক্সিকিউশন এর জন্য demanding এন্টারপ্রাইজ apps.
$0.60 / 1M
$1.80 / 1M
200K tokens
55%
GLM-4.5-Flash
দ্রুত GLMZhipu সর্বনিম্ন-খরচ cloud API মডেল প্রদানকারী near-instant স্ট্রিমিং, উচ্চ concurrency, এবং zero খরচ টিয়ার এর জন্য ডেভেলপার.
$0.01 / 1M
$0.02 / 1M
131.1K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- GLM-4.5-Flash is 75.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GLM-5-Turbo has a larger context window (200K vs 131K tokens).
- GLM-4.5-Flash is faster at 170 tok/s vs 95 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | GLM-5-Turbo | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 72 |
Provider | Zhipu AI | Zhipu AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.60 / 1M | $0.01 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.80 / 1M | $0.02 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.34 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 170 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 55% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.06 / 1M | $0.00 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GLM-5-Turbo · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Reduced লেটেন্সি এবং swift সময়-প্রতি-প্রথম-টোকেন এর তুলনায় raw ওপেন-সোর্স ক্লাস্টার সার্ভিং
- নির্ভরযোগ্য এন্টারপ্রাইজ SLA backed দ্বারা official Zhipu Cloud অবকাঠামো
- সাশ্রয়ী $0.60/1M ইনপুট মূল্য এর জন্য ফ্ল্যাগশিপ-grade বুদ্ধিমত্তা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি hosted endpoint rather চেয়ে freely downloadable weights
- কনটেক্সট উইন্ডো হয় 200K এর তুলনায় 1M এর ওপর upcoming GLM-5.2 টিয়ার
GLM-4.5-Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Virtually free API মূল্য ($0.01 / 1M ইনপুট টোকেন) সহ generous ডেভেলপার free tiers
- সাব-250ms initial টোকেন লেটেন্সি এবং উচ্চ স্ট্রিমিং bandwidth
- নির্ভরযোগ্য JSON মোড আউটপুট এর জন্য উচ্চ-ভলিউম ডেটা transformation
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- নয় suitable এর জন্য গভীর STEM রিজনিং বা জটিল multithreaded কোডিং
- কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত প্রতি 131K টোকেন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GLM-5-Turbo | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.16 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 10K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 7K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GLM-5-Turbo | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | glm-5-turbo | glm-4-5-flash |
| API প্রোটোকল | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| রিলিজ তারিখ | 2026-03 | 2025-07 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | May 2025 |
| আর্কিটেকচার | Hosted Accelerated Frontier Transformer | Ultra-High-Speed Distilled Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.6/1M) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.01/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.001/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified | Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GLM-5-Turbo vs GLM-4.5-Flash: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-5-Turbo or GLM-4.5-Flash?
GLM-5-Turbo is more intelligent. It scores 86 compared with 72 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GLM-4.5-Flash is faster, generating 170 tokens per second compared with 95 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GLM-4.5-Flash is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.34 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GLM-4.5-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.42s.
Which model has a larger context window?
GLM-5-Turbo has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GLM-5-Turbo if your priority is High-throughput enterprise applications, code assistants, and automated customer workflows. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GLM-4.5-Flash if your workflow prioritizes High-frequency classification, customer chatbots, translation, and automated web scrapers. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GLM-5-Turbo compare to GLM-4.5-Flash in API token pricing and cost per token?+
GLM-5-Turbo costs $0.60 per 1M input tokens and $1.80 per 1M output tokens, whereas GLM-4.5-Flash costs $0.01 input and $0.02 output. Overall, GLM-4.5-Flash is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: GLM-5-Turbo or GLM-4.5-Flash?+
GLM-5-Turbo supports a context window of 200K tokens (~150k words), while GLM-4.5-Flash supports 131K tokens (~98k words). Therefore, GLM-5-Turbo can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GLM-5-Turbo or GLM-4.5-Flash?+
GLM-5-Turbo scores 55% on SWE-bench Verified, while GLM-4.5-Flash scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, GLM-5-Turbo provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GLM-5-Turbo and GLM-4.5-Flash?+
GLM-5-Turbo features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GLM-4.5-Flash provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GLM-5-Turbo and GLM-4.5-Flash?+
GLM-5-Turbo generates approximately 95 tokens per second, while GLM-4.5-Flash delivers 170 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GLM-4.5-Flash provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GLM-5-Turbo and GLM-4.5-Flash to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to GLM-4.5-Flash to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GLM-5-Turbo. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-5-Turbo vs MiniMax-M2.7-highspeed: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-5V-Turbo vs GLM-5-Turbo: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs