Hosted commercial accelerator du GLM-5 architecture offrant reduced latence et optimized outil exécution pour demanding d'entreprise apps.
Technical Specifications
- Provider
- Zhipu AI
- Category
- flagship
- Release Date
- 2026-03
- Batch API Discount
- 50% off async batch
- Consumer Subscription
- API Pay-as-you-go
- Reasoning Effort Control
- Configurable (Low / Med / High)
- Structured Outputs
- Yes
- Output Modalities
- text
- Official Documentation
- Visit Official Docs ↗
Data Privacy, Licensing & Deployment Governance
Official Provider Release Intelligence, API Quotas & Agentic Specs
- Official API Model ID (SDK String)
- glm-5-turbo
- Supported SDK & API Protocol
- Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible)
- Lifecycle & Deprecation Status
- Active GA (Guaranteed support through 2028+)
- Production Rate Limits (RPM & TPM)
- 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
- Long-Context Pricing Tier (>128K / >200K)
- Flat rate ($0.6/1M in) across full 200K window
- Prompt Cache Write & TTL Policy
- Cached input at $0.06/1M tokens
- Computer Use & Browser GUI Agent
- 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
- Web Search Grounding & Code Sandbox
- Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
- Fine-Tuning & Distillation Support
- API Prompt Engineering & RAG Distillation
- Multimodal Tokenization Billing
- Text BPE (~4 chars/token)
- Weights Precision & Quantization
- Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster)
- Minimum GPU VRAM Requirement
- Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
- Supported Inference Engines
- Managed Zhipu AI Cloud API
- System Card & Safety Framework
- Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified
- Enterprise Compliance (SOC2 / HIPAA / ZDR)
- SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
GLM-5-Turbo Cost, Context, Hardware & API Integration
For single-user chat, a $20/mo subscription caps your bill below this API volume.
Break-even point: ~214 requests/day equals $20/month.
Same Monthly Workload Cost Across Popular Reference Models
Live Prompt Paste Tokenizer & Cost Counter
Paste real system instructions, JSON schemas, or code to measure BPE token counts across tokenizers.
Hybrid Prompt Routing Cascade Simulator
Route routine queries to a fast lightweight model ($0.15/1M) and escalate only complex reasoning turns to GLM-5-Turbo:
Benchmark Scores & 6-Axis Capability Radar
- SWE-bench Verified
- 55%
- GPQA Diamond
- 65%
- MMLU-Pro
- 82.5%
- HumanEval
- 92%
- Chatbot Arena Elo
- 1365pts
Strengths
- Reduced latence et swift temps-à-premier-token par rapport à raw open source cluster hébergement
- fiable d'entreprise SLA backed par official Zhipu Cloud infrastructure
- abordable $0.60/1M entrée tarification pour phare-grade intelligence
Limitations & Trade-offs
- propriétaire hosted endpoint rather que freely downloadable weights
- fenêtre de contexte est 200K par rapport à 1M sur le upcoming GLM-5.2 palier
Editorial Assessment
un rapide, polished hosted d'entreprise moteur fournissant élevé-grade intelligence à economical rates.
Best for: élevé-débit d'entreprise applications, code assistants, et automatisé client flux de travail
Compare GLM-5-Turbo
Frequently Asked Questions about GLM-5-Turbo
How much does the GLM-5-Turbo API cost per 1M tokens?+
GLM-5-Turbo by Zhipu AI is priced at $0.6 per 1M input tokens and $1.8 per 1M output tokens. With prompt caching enabled, cached input tokens cost $0.06 per 1M tokens, and asynchronous Batch API requests receive a 50% discount.
Should I use a $20/month subscription or the GLM-5-Turbo pay-as-you-go API?+
A flat $20/month consumer subscription is predictable for daily interactive chat and manual coding. However, if you are building software, running automated workflows, or sending low-to-moderate volume with prompt caching enabled, the pay-as-you-go API is typically far more cost-effective and offers higher rate limits without manual UI caps.
How many words and pages fit in GLM-5-Turbo's context window?+
GLM-5-Turbo features a 200K tokens context window, which equals approximately 150,000 English words or ~400 standard single-spaced pages in a single prompt. Its maximum output generation per turn is 16,384 tokens.
Can I run GLM-5-Turbo locally on my own GPU (Open Weights)?+
No, GLM-5-Turbo is a proprietary closed-weights model hosted by Zhipu AI. It cannot be downloaded for local GPU execution and must be accessed via Zhipu AI's official API or cloud platform.
Does Zhipu AI train on data sent to the GLM-5-Turbo API, and is commercial use allowed?+
API payloads are excluded from model training by default. License tier: Proprietary Commercial API (Zhipu AI Terms). Full commercial ownership of generated outputs. Supported deployment channels include: Zhipu AI Cloud API & Enterprise Endpoints.
How does GLM-5-Turbo perform on coding and reasoning benchmarks?+
GLM-5-Turbo achieves a composite Intelligence Index of 86/100, scoring 55% on SWE-bench Verified, 65% on GPQA Diamond, 82.5% on MMLU-Pro, and 1365 pts on Chatbot Arena Elo.
What is GLM-5-Turbo best used for?+
GLM-5-Turbo is best suited for: élevé-débit d'entreprise applications, code assistants, et automatisé client flux de travail. Assessment: un rapide, polished hosted d'entreprise moteur fournissant élevé-grade intelligence à economical rates.
Zhipu AI Family Lineage, Routing Tiers & Upgrade Path
Step down to a lighter sibling for high-volume routing or step up to Zhipu AI's flagship reasoning tier:
GLM-5.2
GLM-5.1
GLM-5V-Turbo
GLM-5
GLM-4.7-FlashX
GLM-4.7-Flash
AI Glossary & Architecture Concepts
View full glossary →Key machine learning concepts and benchmarks relevant to GLM-5-Turbo:
L'unité textuelle de base traitée par un modèle linguistique, représentant généralement 3 à 4 caractères ou environ 0,75 mot. Par exemple, une phrase courante est découpée en plusieurs jetons.
Une suite de tests standardisés permettant d'évaluer et de comparer objectivement les performances des modèles d'IA sur des tâches ciblées (code avec SWE-bench, mathématiques avec AIME, etc.).
Le nombre maximal de jetons qu'un modèle peut traiter simultanément (entrée et sortie comprises). Une fenêtre de 1 000 000 jetons permet d'analyser environ 750 000 mots en une seule requête.
Un modèle d'IA entraîné par apprentissage par renforcement pour allouer du temps de calcul à la réflexion logique avant d'émettre une solution, idéal pour les problèmes scientifiques et le code complexe.
Une méthode de raisonnement pas-à-pas où le modèle décompose le problème en étapes logiques intermédiaires avant de conclure, augmentant drastiquement la précision en mathématiques et programmation.
La capacité d'un LLM à déterminer quand une action externe est requise et à générer des arguments structurés pour invoquer des API, calculatrices ou bases de données avant de poursuivre.
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.