Z.ai付费运行正常
GLM 5
API 模型名称: glm-5
GLM 5 是 Z.ai 的聊天模型,通过 Api.Airforce 统一 API 提供服务。 它拥有 200K tokens 的上下文窗口。 除文本外,它还接受 image 作为输入。 功能包括 视觉, 工具调用。 它的定价为每百万输入 tokens ¥6.41,每百万输出 tokens ¥21.24。 这低于供应商 ¥6.74 的官方输入费率。 知识截止日期:2025-10。 通过 OpenAI 兼容 API 使用一个密钥即可访问它,以及 Api.Airforce 上的 100+ 其他模型。
价格
Api.Airforce 价格与供应商官方费率对比。-5%
规格参数
- 供应商
- Z.ai
- 类型
- 聊天模型
- 上下文窗口
- 200K tokens
- 最大输出
- 16K tokens
- 知识截止日期
- 2025-10
- 输入
- text, image
- 输出
- text
功能特性
视觉工具调用流式传输
基准测试
来自 Artificial Analysis 的独立评测与实测速度。
测量档位同一模型,不同推理强度。
智能指数
40.6/100
GPQA Diamond82%
Humanity's Last Exam29%
SciCode46%
τ²-bench98%
Terminal-Bench Hard43%
LCR71%
GLM-5 (Reasoning) · 33.2–40.6
来源: Benchmark data by Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
GLM 5 适用于哪些场景?
- 聊天机器人与助手——对话式 AI、起草、摘要与 Q&A。
- 图像理解——分析照片、截图、图表和扫描文档。
- 智能体与自动化——函数调用与工具使用,支持多步骤工作流。
- 长上下文任务——在单次提示中处理完整文档或代码库。
- 实时体验——流式输出 token,打造响应迅速的聊天与应用。
GLM 5 与同类模型对比
| 模型 | 智能 | 上下文 | 输入 / 1M | 输出 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| GLM 5 | 40.6 | 200K | ¥6.41 | ¥21.24 |
| GLM 4 | — | — | ¥37.63 | ¥37.90 |
| GLM 4 Airx | — | — | ¥3.91 | ¥4.18 |
| GLM 4 Flash | — | — | ¥0.27 | ¥0.94 |
价格为 Api.Airforce 按量计费费率,单位为每 1M token。上下文为最大输入长度。
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GLM 5 — 常见问题
- GLM 5 的费用是多少?
- GLM 5 按量计费:输入 ¥6.41 / 1M token,输出 ¥21.24 / 1M token。无需订阅,仅按实际用量收费。
- GLM 5 的上下文窗口有多大?
- GLM 5 支持最大 200K token 的上下文窗口。 单次响应最多可返回 16K token。
- GLM 5 具备哪些能力?
- GLM 5 支持 视觉, 工具调用。
- GLM 5 是否免费使用?
- GLM 5 是付费按量计费模型——无需订阅,仅按用量收费。
- 如何通过 API 使用 GLM 5?
- GLM 5 兼容 OpenAI 接口。将任意 OpenAI SDK 的请求地址指向 https://api.airforce/v1,传入模型 ID glm-5 及您的 Api.Airforce API 密钥即可。
- GLM 5 由谁开发?
- GLM 5 是 Z.ai 的聊天模型,通过 Api.Airforce 统一网关提供服务,接入 100+ 款其他模型。
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通过 API 使用 GLM 5
OpenAI 兼容 —— 将任意 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1 并传入 glm-5 作为模型。
cURL
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="glm-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);