GLM-5-Turbo vs GLM-4.5-Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GLM-5-Turbo de Zhipu AI et GLM-4.5-Flash de Zhipu AI sont deux modèles d’IA de premier plan. GLM-5-Turbo propose une fenêtre de contexte de 200K tokens au tarif de $0.60/$1.80 par million de tokens, tandis que GLM-4.5-Flash offre 131.1K tokens de contexte à $0.01/$0.02 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GLM-5-Turbo
Inférence Ultra-RapideGLM-5-Turbo de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 95 tokens/s, un indice d’intelligence de 86/100 e
$0.60 / 1M
$1.80 / 1M
200K tokens
55%
GLM-4.5-Flash
Inférence Ultra-RapideGLM-4.5-Flash de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 170 tokens/s, un indice d’intelligence de 72/10
$0.01 / 1M
$0.02 / 1M
131.1K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-5-Turbo · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 65%)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 420 ms
- Tarification API optimisée ($0.6/$1.8 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
GLM-4.5-Flash · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1240)
- Débit rapide de 170 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 220 ms
- Tarification API optimisée ($0.01/$0.02 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GLM-5-Turbo | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-5-turbo | glm-4-5-flash |
| API Protocol | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-03 | 2025-07 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | May 2025 |
| Architecture | Hosted Accelerated Frontier Transformer | Ultra-High-Speed Distilled Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.6/1M in) across full 200K window | Flat rate ($0.01/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.06/1M tokens | Cached input at $0.001/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified | Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-5-Turbo vs GLM-4.5-Flash: Réponses Rapides (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.
Verdict
GLM-5-Turbo (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GLM-4.5-Flash (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GLM-5-Turbo domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-4.5-Flash assure un débit supérieur et GLM-4.5-Flash offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GLM-5-Turbo ou GLM-4.5-Flash ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GLM-5-Turbo prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GLM-5-Turbo et GLM-4.5-Flash ?+
GLM-5-Turbo est facturé $0.60 / $1.80 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.01 / $0.02 pour GLM-4.5-Flash. En coût pondéré, GLM-4.5-Flash est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GLM-5-Turbo prend en charge 200K tokens contre 131.1K tokens pour GLM-4.5-Flash. Côté vitesse de génération, GLM-4.5-Flash est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Zhipu AI et Zhipu AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).