Glm 5 的费用是多少？

Glm 5 按量计费：输入 ¥5.43 / 1M token，输出 ¥19.68 / 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 Zai 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。

Zai付费运行正常

Glm 5

API 模型名称: glm-5

Glm 5 是 Zai 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 ¥5.43，每百万输出 tokens ¥19.68。这低于供应商 ¥6.79 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。

获取 API 密钥查看价格

价格

输入 / 1M tokens

≈ ¥5.43

输出 / 1M tokens

≈ ¥19.68

官方输入费率

≈ ¥6.79

官方输出费率

≈ ¥21.72

Api.Airforce 价格与供应商官方费率对比。

规格参数

供应商: Zai
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。

智能指数

40.6/100

编程指数

39.0/100

GPQA Diamond67%

Humanity's Last Exam7%

输出速度67.0 tok/s

首个 token 时间1.23 秒

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	¥5.43	¥19.68
Glm 4.5	26.4	—	¥4.75	¥16.29
Glm 4.6	32.5	—	¥3.05	¥11.20
Glm 4.7	42.1	—	¥4.75	¥16.29

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。

Glm 5 — 常见问题

Glm 5 的费用是多少？: Glm 5 按量计费：输入 ¥5.43 / 1M token，输出 ¥19.68 / 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 Zai 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。

所有模型·快速开始·Chat API 参考

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);