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Z

GLM 5 Turbo

Entrada:$0.96/M
Salida:$3.264/M
Contexto:200k
Salida Máxima:128k
GLM-5 Turbo es un nuevo modelo de Z.ai diseñado para la inferencia rápida y un alto rendimiento en entornos basados en agentes, como los escenarios de OpenClaw.
Nuevo
Uso comercial
Playground
Resumen
Características
Precios
API

Especificaciones técnicas de GLM-5-Turbo

ÍtemGLM-5-Turbo (estimado / lanzamiento temprano)
Familia de modelosGLM-5 (variante Turbo – optimizada para baja latencia)
ProveedorZhipu AI (Z.ai)
ArquitecturaMezcla de expertos (MoE) con atención dispersa
Tipos de entradaTexto
Tipos de salidaTexto
Ventana de contexto~200,000 tokens
Máximo de tokens de salidaHasta ~128,000 (informes tempranos)
Enfoque centralFlujos de trabajo de agentes, uso de herramientas, inferencia rápida
Estado de lanzamientoExperimental / parcialmente de código cerrado

Qué es GLM-5-Turbo

GLM-5-Turbo es una variante optimizada para latencia de la familia de modelos GLM-5, diseñada específicamente para flujos de trabajo de agentes a nivel de producción y aplicaciones en tiempo real. Se basa en la arquitectura MoE a gran escala de GLM-5 (~745B parámetros) y desplaza el foco hacia la velocidad, la capacidad de respuesta y la fiabilidad en la orquestación de herramientas, en lugar de la máxima profundidad de razonamiento.

A diferencia del GLM-5 base (que apunta a razonamiento de vanguardia y benchmarks de codificación), la versión Turbo está ajustada para sistemas interactivos, pipelines de automatización y ejecución de herramientas en múltiples pasos.

Características clave de GLM-5-Turbo

  • Inferencia de baja latencia: Optimizada para tiempos de respuesta más rápidos en comparación con el GLM-5 estándar, lo que la hace adecuada para aplicaciones en tiempo real.
  • Entrenamiento centrado en agentes: Diseñada en torno al uso de herramientas y flujos de trabajo de múltiples pasos desde la fase de entrenamiento, no solo mediante ajuste fino posterior.
  • Ventana de contexto amplia (200K): Maneja documentos largos, bases de código y cadenas de razonamiento de múltiples pasos en una sola sesión.
  • Alta fiabilidad en llamadas a herramientas: Mejora la ejecución de funciones y el encadenamiento de flujos de trabajo para sistemas de agentes.
  • Arquitectura MoE eficiente: Activa solo un subconjunto de parámetros por token, equilibrando costo y rendimiento.
  • Diseño orientado a producción: Prioriza la estabilidad y el rendimiento sobre las puntuaciones máximas en benchmarks.

Benchmarks e información de rendimiento

Si bien los benchmarks específicos de GLM-5-Turbo no se han divulgado por completo, hereda características de rendimiento de GLM-5:

  • ~77.8% en SWE-bench Verified (GLM-5 base)
  • Sólido desempeño en codificación orientada a agentes y tareas de largo horizonte
  • Competitivo con modelos como Claude Opus y sistemas de la clase GPT en razonamiento y codificación

👉 Turbo intercambia parte de la precisión máxima por una inferencia más rápida y una mejor usabilidad en tiempo real.

GLM-5-Turbo frente a modelos comparables

ModeloFortalezaDebilidadMejor caso de uso
GLM-5-TurboRápido, centrado en agentes, contexto largoMenor razonamiento máximo frente al modelo insigniaAgentes en tiempo real, automatización
GLM-5 (base)Razonamiento sólido, altos benchmarksInferencia más lentaInvestigación, codificación compleja
Modelos clase GPT-5Razonamiento de primer nivel, multimodalMayor costo, cerradoIA de nivel empresarial
Claude Opus (último)Razonamiento fiable, seguridadMás lento en bucles de agentesRazonamiento de formato largo

Mejores casos de uso

  1. Agentes de IA y pipelines de automatización (flujos de trabajo de múltiples pasos)
  2. Sistemas de chat en tiempo real que requieren baja latencia
  3. Aplicaciones integradas con herramientas (APIs, recuperación, llamadas a funciones)
  4. Copilotos para desarrolladores con ciclos de retroalimentación rápidos
  5. Aplicaciones de contexto largo como análisis de documentos

Cómo acceder a la API de GLM-5 Turbo

Paso 1: Regístrese para obtener una clave de API

Inicie sesión en cometapi.com. Si todavía no es usuario, regístrese primero. Inicie sesión en su Consola de CometAPI. Obtenga la clave de API de acceso de la interfaz. Haga clic en “Add Token” en el token de API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.

cometapi-key

Paso 2: Enviar solicitudes a la API de GLM-5 Turbo

Seleccione el endpoint “glm-5-turbo” para enviar la solicitud a la API y configure el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para su comodidad. Reemplace <YOUR_API_KEY> por su clave real de CometAPI de su cuenta. La URL base es Chat Completions

Inserte su pregunta o solicitud en el campo content —es a lo que responderá el modelo—. Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Paso 3: Recuperar y verificar resultados

Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.

Preguntas Frecuentes

Can GLM-5-Turbo API handle long documents or codebases?

Yes, GLM-5-Turbo supports a context window of around 200,000 tokens, enabling it to process large documents, repositories, and multi-step workflows in a single session.

How is GLM-5-Turbo different from the base GLM-5 model?

GLM-5-Turbo is optimized for low latency and production use, while the base GLM-5 focuses on maximum reasoning accuracy and benchmark performance.

Is GLM-5-Turbo suitable for building AI agents?

Yes, GLM-5-Turbo is specifically trained for agent workflows, including tool calling, task planning, and multi-step execution, making it ideal for automation systems.

How does GLM-5-Turbo compare to GPT-5-class models?

GLM-5-Turbo offers competitive agent and coding capabilities with faster response times, but GPT-5-class models typically provide stronger overall reasoning and multimodal performance.

Does GLM-5-Turbo support function calling and tool use?

Yes, it is designed with strong tool-calling reliability and multi-step execution capabilities, improving performance in real-world workflows.

What are the limitations of the GLM-5-Turbo API?

GLM-5-Turbo currently has limited public documentation, is partially closed-source, and may trade off some reasoning depth for speed compared to flagship models.

Is GLM-5-Turbo good for real-time applications?

Yes, its low-latency optimization makes it well-suited for chatbots, copilots, and production systems that require fast responses.

Características para GLM 5 Turbo

Explora las características clave de GLM 5 Turbo, diseñado para mejorar el rendimiento y la usabilidad. Descubre cómo estas capacidades pueden beneficiar tus proyectos y mejorar la experiencia del usuario.

Precios para GLM 5 Turbo

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Precio de Comet (USD / M Tokens)Precio Oficial (USD / M Tokens)Descuento
Entrada:$0.96/M
Salida:$3.264/M
Entrada:$1.2/M
Salida:$4.08/M
-20%

Código de ejemplo y API para GLM 5 Turbo

Accede a código de muestra completo y recursos de API para GLM 5 Turbo para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de GLM 5 Turbo en tus proyectos.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}],
)

print(completion.choices[0].message.content)

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