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Home/Models/Zhipu AI/GLM 5 Turbo
Z

GLM 5 Turbo

Ingresso:$0.96/M
Uscita:$3.264/M
Contesto:200k
Uscita Massima:128k
GLM-5 Turbo è un nuovo modello di Z.ai progettato per un'inferenza rapida e prestazioni elevate in ambienti basati su agenti, come gli scenari OpenClaw.
Nuovo
Uso commerciale
Playground
Panoramica
Caratteristiche
Prezzi
API

Specifiche tecniche di GLM-5-Turbo

VoceGLM-5-Turbo (stimato / rilascio anticipato)
Famiglia di modelliGLM-5 (variante Turbo – ottimizzata per bassa latenza)
FornitoreZhipu AI (Z.ai)
ArchitetturaMixture-of-Experts (MoE) con attenzione sparsa
Tipi di inputTesto
Tipi di outputTesto
Finestra di contesto~200,000 token
Token massimi in outputFino a ~128,000 (prime segnalazioni)
Focus principaleWorkflow per agenti, uso di strumenti, inferenza rapida
Stato del rilascioSperimentale / parzialmente a sorgente chiuso

Che cos'è GLM-5-Turbo

GLM-5-Turbo è una variante della famiglia di modelli GLM-5 ottimizzata per la latenza, progettata specificamente per workflow di agenti di livello produttivo e applicazioni in tempo reale. Si basa sulla grande architettura MoE di GLM-5 (~745B parametri) e sposta l'attenzione verso velocità, reattività e affidabilità nell’orchestrazione degli strumenti, più che sulla massima profondità di ragionamento.

A differenza del GLM-5 base (che punta a benchmark di frontiera per ragionamento e coding), la versione Turbo è tarata per sistemi interattivi, pipeline di automazione ed esecuzione di strumenti multi-step.

Caratteristiche principali di GLM-5-Turbo

  • Inferenza a bassa latenza: ottimizzata per tempi di risposta più rapidi rispetto a GLM-5 standard, adatta alle applicazioni in tempo reale.
  • Addestramento incentrato sugli agenti: progettata attorno all’uso di strumenti e workflow multi-step fin dalla fase di training, non solo con fine-tuning post-addestramento.
  • Ampia finestra di contesto (200K): gestisce documenti lunghi, codebase e catene di ragionamento multi-step in una singola sessione.
  • Elevata affidabilità nelle chiamate agli strumenti: esecuzione delle funzioni e concatenazione dei workflow migliorate per sistemi basati su agenti.
  • Architettura MoE efficiente: attiva solo un sottoinsieme di parametri per token, bilanciando costo e prestazioni.
  • Design orientato alla produzione: dà priorità a stabilità e throughput rispetto ai punteggi massimi nei benchmark.

Benchmark e informazioni sulle prestazioni

Sebbene i benchmark specifici di GLM-5-Turbo non siano completamente divulgati, eredita le caratteristiche di prestazione da GLM-5:

  • ~77.8% su SWE-bench Verified (baseline GLM-5)
  • Prestazioni elevate nel coding orientato agli agenti e nei task a lungo orizzonte
  • Competitivo con modelli come Claude Opus e sistemi di classe GPT in ragionamento e coding

👉 Turbo sacrifica parte dell’accuratezza di picco in cambio di un’inferenza più rapida e di una migliore usabilità in tempo reale.

GLM-5-Turbo vs modelli comparabili

ModelloPunti di forzaPunti deboliCaso d’uso ideale
GLM-5-TurboVeloce, incentrato sugli agenti, ampio contestoCapacità di ragionamento di picco inferiore rispetto al modello di puntaAgenti in tempo reale, automazione
GLM-5 (base)Forte capacità di ragionamento, benchmark elevatiInferenza più lentaRicerca, coding complesso
Modelli di classe GPT-5Ragionamento di livello superiore, multimodaleCosto più elevato, proprietariAI di livello enterprise
Claude Opus (più recente)Ragionamento affidabile, sicurezzaPiù lento nei loop degli agentiRagionamento esteso

Migliori casi d’uso

  1. Agenti AI e pipeline di automazione (workflow multi-step)
  2. Sistemi di chat in tempo reale che richiedono bassa latenza
  3. Applicazioni integrate con strumenti (API, recupero, chiamate di funzione)
  4. Copiloti per sviluppatori con cicli di feedback rapidi
  5. Applicazioni con ampio contesto come l’analisi di documenti

Come accedere all'API di GLM-5 Turbo

Passaggio 1: Registrati per ottenere la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registra prima un account. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di credenziali di accesso all’interfaccia. Clicca “Add Token” nel token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

cometapi-key

Passaggio 2: Invia richieste all'API GLM-5 Turbo

Seleziona l’endpoint “glm-5-turbo” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Metodo e corpo della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche i test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. L’URL di base è Chat Completions

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content—è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.

FAQ

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

Sì, GLM-5-Turbo supporta una finestra di contesto di circa 200,000 token, consentendo di elaborare documenti di grandi dimensioni, repository e flussi di lavoro a più passaggi in una singola sessione.

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

GLM-5-Turbo è ottimizzato per la bassa latenza e l'uso in produzione, mentre il GLM-5 base è orientato alla massima accuratezza di ragionamento e alle prestazioni nei benchmark.

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

Sì, GLM-5-Turbo è addestrato specificamente per i flussi di lavoro degli agenti, tra cui l'invocazione di strumenti, la pianificazione dei compiti e l'esecuzione a più passaggi, rendendolo ideale per i sistemi di automazione.

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

GLM-5-Turbo offre capacità competitive per gli agenti e di programmazione con tempi di risposta più rapidi, ma i modelli della classe GPT-5 in genere forniscono un ragionamento complessivo e prestazioni multimodali superiori.

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

Sì, è progettato con elevata affidabilità nell'invocazione degli strumenti e capacità di esecuzione a più passaggi, migliorando le prestazioni nei flussi di lavoro reali.

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

Attualmente GLM-5-Turbo dispone di una documentazione pubblica limitata, è in parte a sorgente chiuso e può sacrificare parte della profondità di ragionamento a favore della velocità rispetto ai modelli di punta.

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

Sì, la sua ottimizzazione per la bassa latenza lo rende ben adatto a chatbot, copiloti e sistemi di produzione che richiedono risposte rapide.

Prezzi per GLM 5 Turbo

Esplora i prezzi competitivi per GLM 5 Turbo, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come GLM 5 Turbo può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.
Prezzo Comet (USD / M Tokens)Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)Sconto
Ingresso:$0.96/M
Uscita:$3.264/M
Ingresso:$1.2/M
Uscita:$4.08/M
-20%

Codice di esempio e API per GLM 5 Turbo

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per GLM 5 Turbo per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di GLM 5 Turbo nei tuoi progetti.
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."
      }
    ]
  }'