Home/Models/Zhipu AI/GLM 5 Turbo
Z

GLM 5 Turbo

入力:$0.96/M
出力:$3.264/M
文脈:200k
最大出力:128k
GLM-5 Turbo is a new model from Z.ai designed for fast inference and strong performance in agent-driven environments such as OpenClaw scenarios.
新着
商用利用
Playground
概要
機能
料金プラン
API

GLM-5-Turbo の技術仕様

項目GLM-5-Turbo (推定/早期リリース)
モデルファミリーGLM-5 (Turbo 変種 – 低レイテンシ最適化)
プロバイダーZhipu AI (Z.ai)
アーキテクチャMixture-of-Experts (MoE) とスパースアテンション
入力タイプテキスト
出力タイプテキスト
コンテキストウィンドウ~200,000 トークン
最大出力トークン数最大 ~128,000 (初期報告)
主な焦点エージェントワークフロー、ツール使用、迅速な推論
リリース状況実験的/部分的クローズドソース

GLM-5-Turbo とは

GLM-5-Turbo は、本番運用レベルのエージェントワークフローやリアルタイムアプリケーション向けにレイテンシを最適化した GLM-5 モデルファミリーの派生版です。GLM-5 の大規模 MoE アーキテクチャ (~745B パラメータ) を基盤に、最大の推論深度ではなく、速度、応答性、ツールオーケストレーションの信頼性に重点を移しています。

ベースの GLM-5 (最先端レベルの推論やコーディングベンチマークを狙う) とは異なり、Turbo 版はインタラクティブシステム、自動化パイプライン、複数ステップのツール実行に最適化されています。

GLM-5-Turbo の主な特長

  • 低レイテンシ推論: 標準の GLM-5 と比べて応答速度が高速で、リアルタイム用途に適しています。
  • エージェントファーストの学習: 学習段階からツール使用とマルチステップのワークフローを設計に組み込み、後付けの微調整だけに依存しません。
  • 大規模コンテキストウィンドウ (200K): 長文ドキュメント、コードベース、マルチステップ推論チェーンを1セッションで処理可能。
  • 高いツール呼び出し信頼性: エージェントシステム向けに関数実行やワークフロー連鎖を強化。
  • 効率的な MoE アーキテクチャ: トークンごとに一部のパラメータのみを活性化し、コストと性能のバランスを最適化。
  • プロダクション志向の設計: 最高ベンチマークよりも安定性とスループットを優先。

ベンチマークとパフォーマンスの洞察

GLM-5-Turbo 固有のベンチマークは完全には開示されていませんが、GLM-5 から性能特性を継承しています。

  • SWE-bench Verified で ~77.8% (GLM-5 ベースライン)
  • エージェント指向のコーディングや長期的タスクで強力
  • 推論やコーディングで Claude Opus や GPT クラスのシステムと競合

👉 Turbo は、推論の高速化とリアルタイムでの使いやすさ向上のために、ピーク精度の一部をトレードオフにしています。

GLM-5-Turbo と同等モデルの比較

モデル長所短所最適な用途
GLM-5-Turbo高速、エージェント重視、長いコンテキストフラッグシップ比でピーク推論はやや劣るリアルタイムエージェント、自動化
GLM-5 (ベース)強力な推論、高いベンチマーク推論が遅い研究、複雑なコーディング
GPT-5 クラスのモデル最上位の推論、マルチモーダル高コスト、クローズドエンタープライズ向け AI
Claude Opus (最新)信頼性の高い推論、安全性エージェントループで遅い長文推論

最適なユースケース

  1. AI エージェント & 自動化パイプライン (マルチステップワークフロー)
  2. 低レイテンシを要求するリアルタイムチャットシステム
  3. ツール連携アプリケーション (API、検索/取得、関数呼び出し)
  4. 迅速なフィードバックループを重視する開発者向けコパイロット
  5. 長文コンテキスト (ドキュメント分析など)

GLM-5 Turbo API へのアクセス方法

Step 1: API キーのサインアップ

cometapi.com にログインしてください。未登録の場合は、まず登録を済ませてください。CometAPI コンソールにサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。パーソナルセンターの API トークンで “Add Token” をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。

cometapi キー

Step 2: GLM-5 Turbo API へリクエスト送信

“glm-5-turbo” エンドポイントを選択し、API リクエストを送信してリクエストボディを設定します。リクエスト方法とリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。利便性のため、当社サイトでは Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。ベース URL は Chat Completions です。

content フィールドに質問やリクエストを挿入します—これがモデルの応答対象となります。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。

Step 3: 結果の取得と検証

API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。

よくある質問

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

はい、GLM-5-Turbo は約 200,000 トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、大規模な文書、リポジトリ、複数段階のワークフローを 1 つのセッションで処理できます。

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

GLM-5-Turbo は低レイテンシーと本番利用向けに最適化されている一方、ベースの GLM-5 は最大限の推論精度とベンチマーク性能を重視しています。

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

はい、GLM-5-Turbo はツール呼び出し、タスク計画、複数段階の実行を含むエージェントワークフロー向けに特別に訓練されており、自動化システムに最適です。

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

GLM-5-Turbo は競争力のあるエージェント機能とコーディング能力を、より高速な応答時間で提供しますが、GPT-5 クラスのモデルは通常、全体的な推論能力とマルチモーダル性能でより優れています。

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

はい、強力なツール呼び出しの信頼性と複数段階の実行能力を備えるよう設計されており、実際のワークフローにおける性能を向上させます。

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

GLM-5-Turbo は現在、公開ドキュメントが限られており、一部がクローズドソースであり、フラッグシップモデルと比べて速度のために推論の深さを多少犠牲にする場合があります。

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

はい、低レイテンシー向けの最適化により、高速な応答を必要とするチャットボット、コパイロット、本番システムに適しています。

GLM 5 Turboの機能

GLM 5 Turboのパフォーマンスと使いやすさを向上させるために設計された主要機能をご紹介します。これらの機能がプロジェクトにどのようなメリットをもたらし、ユーザーエクスペリエンスを改善するかをご確認ください。

GLM 5 Turboの料金

GLM 5 Turboの競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。GLM 5 Turboがコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。
コメット価格 (USD / M Tokens)公式価格 (USD / M Tokens)割引
入力:$0.96/M
出力:$3.264/M
入力:$1.2/M
出力:$4.08/M
-20%

GLM 5 TurboのサンプルコードとAPI

GLM 5 Turboの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでGLM 5 Turboの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。
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)

その他のモデル