Home/Models/Zhipu AI/GLM 5 Turbo
Z

GLM 5 Turbo

Masukan:$0.96/M
Keluaran:$3.264/M
Konteks:200k
Keluaran Maksimum:128k
GLM-5 Turbo adalah model baru dari Z.ai yang dirancang untuk inferensi cepat dan kinerja yang kuat di lingkungan yang digerakkan oleh agen seperti skenario OpenClaw.
Baru
Penggunaan komersial
Playground
Ikhtisar
Fitur
Harga
API

Spesifikasi Teknis GLM-5-Turbo

ItemGLM-5-Turbo (perkiraan / rilis awal)
Model familyGLM-5 (varian Turbo – dioptimalkan untuk latensi rendah)
ProviderZhipu AI (Z.ai)
ArchitectureMixture-of-Experts (MoE) dengan sparse attention
Input typesTeks
Output typesTeks
Context window~200,000 token
Max output tokensHingga ~128,000 (laporan awal)
Core focusAlur kerja agen, penggunaan alat, inferensi cepat
Release statusEksperimental / sebagian sumber tertutup

Apa itu GLM-5-Turbo

GLM-5-Turbo adalah varian GLM-5 yang dioptimalkan untuk latensi, dirancang khusus untuk alur kerja agen kelas produksi dan aplikasi real-time. Model ini dibangun di atas arsitektur MoE skala besar GLM-5 (~745B parameter) dan mengalihkan fokus ke kecepatan, responsivitas, dan keandalan orkestrasi alat alih-alih kedalaman penalaran maksimum.

Berbeda dengan GLM-5 dasar (yang menargetkan tolok ukur penalaran dan pengodean tingkat frontier), versi Turbo disetel untuk sistem interaktif, pipeline otomasi, dan eksekusi alat multi-langkah.

Fitur Utama GLM-5-Turbo

  • Inferensi berlatensi rendah: Dioptimalkan untuk waktu respons yang lebih cepat dibandingkan GLM-5 standar, cocok untuk aplikasi real-time.
  • Pelatihan berorientasi agen: Dirancang di sekitar penggunaan alat dan alur kerja multi-langkah sejak fase pelatihan, bukan sekadar fine-tuning pascapelatihan.
  • Jendela konteks besar (200K): Menangani dokumen panjang, basis kode, dan rantai penalaran multi-langkah dalam satu sesi.
  • Keandalan pemanggilan alat yang kuat: Peningkatan eksekusi fungsi dan perangkaian alur kerja untuk sistem agen.
  • Arsitektur MoE yang efisien: Mengaktifkan hanya sebagian parameter per token, menyeimbangkan biaya dan performa.
  • Desain berorientasi produksi: Memprioritaskan stabilitas dan throughput dibanding skor benchmark maksimum.

Benchmark & Wawasan Kinerja

Meskipun tolok ukur khusus GLM-5-Turbo belum sepenuhnya diungkapkan, model ini mewarisi karakteristik kinerja dari GLM-5:

  • ~77,8% pada SWE-bench Verified (baseline GLM-5)
  • Performa kuat dalam pengodean berbasis agen dan tugas dengan horizon panjang
  • Kompetitif dengan model seperti Claude Opus dan sistem kelas GPT dalam penalaran dan pengodean

👉 Turbo menukar sebagian akurasi puncak demi inferensi yang lebih cepat dan kegunaan real-time yang lebih baik.

GLM-5-Turbo vs Model yang Sebanding

ModelKekuatanKelemahanKasus Penggunaan Terbaik
GLM-5-TurboCepat, berfokus pada agen, konteks panjangPenalaran puncak lebih rendah dibanding model andalanAgen real-time, automasi
GLM-5 (base)Penalaran kuat, tolok ukur tinggiInferensi lebih lambatRiset, pengodean kompleks
GPT-5-class modelsPenalaran tingkat atas, multimodalBiaya lebih tinggi, tertutupAI kelas perusahaan
Claude Opus (latest)Penalaran andal, keamananLebih lambat dalam loop agenPenalaran panjang

Kasus Penggunaan Terbaik

  1. Agen AI & pipeline otomasi (alur kerja multi-langkah)
  2. Sistem chat real-time yang memerlukan latensi rendah
  3. Aplikasi terintegrasi alat (API, retrieval, pemanggilan fungsi)
  4. Copilot pengembang dengan siklus umpan balik cepat
  5. Aplikasi berkonteks panjang seperti analisis dokumen

Cara mengakses API GLM-5 Turbo

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan daftar terlebih dahulu. Masuk ke CometAPI console. Dapatkan kredensial akses kunci API antarmuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirim.

cometapi-key

Langkah 2: Kirim Permintaan ke API GLM-5 Turbo

Pilih endpoint “glm-5-turbo” untuk mengirim permintaan API dan atur isi permintaan (request body). Metode permintaan dan isi permintaan diperoleh dari dokumentasi API di situs web kami. Situs kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda. Base URL adalah Chat Completions

Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke bidang content—itulah yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil

Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API merespons dengan status tugas dan data keluaran.

FAQ

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.

Fitur untuk GLM 5 Turbo

Jelajahi fitur-fitur utama dari GLM 5 Turbo, yang dirancang untuk meningkatkan performa dan kegunaan. Temukan bagaimana kemampuan-kemampuan ini dapat menguntungkan proyek Anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk GLM 5 Turbo

Jelajahi harga kompetitif untuk GLM 5 Turbo, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana GLM 5 Turbo dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Resmi (USD / M Tokens)Diskon
Masukan:$0.96/M
Keluaran:$3.264/M
Masukan:$1.2/M
Keluaran:$4.08/M
-20%

Kode contoh dan API untuk GLM 5 Turbo

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk GLM 5 Turbo guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh GLM 5 Turbo dalam proyek Anda.
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)

Model Lainnya