ModelHargaPerusahaan
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pengembang
Mulai CepatDokumentasiDasbor API
Perusahaan
Tentang kamiPerusahaan
Sumber Daya
Model AIBlogCatatan PerubahanDukungan
Syarat dan Ketentuan LayananKebijakan Privasi
© 2026 CometAPI · All rights reserved
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)
Keluarga modelGLM-5 (varian Turbo – dioptimalkan untuk latensi rendah)
PenyediaZhipu AI (Z.ai)
ArsitekturMixture-of-Experts (MoE) dengan atensi jarang
Jenis inputTeks
Jenis outputTeks
Jendela konteks~200,000 token
Token keluaran maksimumHingga ~128,000 (laporan awal)
Fokus intiAlur kerja agen, penggunaan alat, inferensi cepat
Status rilisEksperimental / 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 tingkat produksi dan aplikasi waktu nyata. 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 dari GLM-5 dasar (yang menargetkan tolok ukur penalaran dan pengodean tingkat terdepan), versi Turbo disetel untuk sistem interaktif, pipeline otomatisasi, dan eksekusi alat multi-langkah.

Fitur Utama GLM-5-Turbo

  • Inferensi berlatensi rendah: Dioptimalkan untuk waktu respons yang lebih cepat dibanding GLM-5 standar, cocok untuk aplikasi waktu nyata.
  • Pelatihan berorientasi agen: Dirancang mengutamakan penggunaan alat dan alur kerja multi-langkah sejak fase pelatihan, bukan hanya fine-tuning pascapelatihan.
  • Jendela konteks besar (200K): Menangani dokumen panjang, basis kode, dan rantai penalaran multi-langkah dalam satu sesi.
  • Keandalan pemanggilan alat yang tinggi: Eksekusi fungsi dan perantaian alur kerja yang lebih andal untuk sistem agen.
  • Arsitektur MoE yang efisien: Mengaktifkan hanya sebagian parameter per token, menyeimbangkan biaya dan kinerja.
  • Desain berorientasi produksi: Memprioritaskan stabilitas dan throughput dibanding skor tolok ukur maksimum.

Tolok Ukur & Wawasan Kinerja

Walau 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)
  • Kinerja kuat pada pengodean berbasis agen dan tugas jangka panjang
  • Kompetitif dengan model seperti Claude Opus dan sistem kelas GPT dalam penalaran dan pengodean

👉 Turbo menukar sebagian akurasi puncak demi inferensi lebih cepat dan kegunaan waktu nyata 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 waktu nyata, otomatisasi
GLM-5 (dasar)Penalaran kuat, tolok ukur tinggiInferensi lebih lambatRiset, pengodean kompleks
Model kelas GPT-5Penalaran kelas atas, multimodalBiaya lebih tinggi, tertutupAI kelas enterprise
Claude Opus (terbaru)Penalaran andal, keamananLebih lambat dalam loop agenPenalaran panjang

Kasus Penggunaan Terbaik

  1. Agen AI & pipeline otomatisasi (alur kerja multi-langkah)
  2. Sistem chat waktu nyata yang membutuhkan latensi rendah
  3. Aplikasi terintegrasi alat (API, retrieval, pemanggilan fungsi)
  4. Copilot pengembang dengan loop umpan balik cepat
  5. Aplikasi konteks 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 mendaftar terlebih dahulu. Masuk ke konsol CometAPI. Dapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat personal, 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 body permintaan. Metode dan body permintaan diperoleh dari dokumen API di situs kami. Situs kami juga menyediakan uji 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 kolom content—itulah yang akan direspons 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?

Ya, GLM-5-Turbo mendukung jendela konteks sekitar 200,000 token, sehingga dapat memproses dokumen besar, repositori, dan alur kerja multi-langkah dalam satu sesi.

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

GLM-5-Turbo dioptimalkan untuk latensi rendah dan penggunaan produksi, sedangkan GLM-5 dasar berfokus pada akurasi penalaran maksimum dan kinerja tolok ukur.

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

Ya, GLM-5-Turbo dilatih khusus untuk alur kerja agen, termasuk pemanggilan alat, perencanaan tugas, dan eksekusi multi-langkah, sehingga ideal untuk sistem otomatisasi.

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

GLM-5-Turbo menawarkan kemampuan agen dan pengodean yang kompetitif dengan waktu respons yang lebih cepat, namun model kelas GPT-5 biasanya memberikan penalaran keseluruhan dan kinerja multimodal yang lebih kuat.

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

Ya, model ini dirancang dengan keandalan pemanggilan alat yang tinggi dan kemampuan eksekusi multi-langkah, sehingga meningkatkan kinerja dalam alur kerja dunia nyata.

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

GLM-5-Turbo saat ini memiliki dokumentasi publik yang terbatas, sebagian bersifat sumber tertutup, dan mungkin mengorbankan sebagian kedalaman penalaran demi kecepatan dibandingkan model andalan.

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

Ya, optimasi berlatensi rendah membuatnya sangat cocok untuk chatbot, copilot, dan sistem produksi yang memerlukan respons cepat.

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.
POST
/v1/chat/completions
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)

Python Code Example

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)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

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

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5-turbo",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello! Tell me a short joke."
      }
    ]
  }'