Home/Models/Zhipu AI/GLM 5 Turbo
Z

GLM 5 Turbo

อินพุต:$0.96/M
เอาต์พุต:$3.264/M
บริบท:200k
เอาต์พุตสูงสุด: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.
ใหม่
ใช้งานเชิงพาณิชย์
Playground
ภาพรวม
คุณสมบัติ
ราคา
API

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ GLM-5-Turbo

รายการGLM-5-Turbo (ประมาณการ / รุ่นเปิดตัวระยะแรก)
ตระกูลโมเดลGLM-5 (รุ่น Turbo – ปรับให้เหมาะกับความหน่วงต่ำ)
ผู้ให้บริการZhipu AI (Z.ai)
สถาปัตยกรรมMixture-of-Experts (MoE) พร้อม sparse attention
ประเภทอินพุตข้อความ
ประเภทเอาต์พุตข้อความ
หน้าต่างบริบท~200,000 โทเค็น
โทเค็นเอาต์พุตสูงสุดสูงสุด ~128,000 (ตามรายงานเบื้องต้น)
จุดเน้นหลักเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ การใช้เครื่องมือ การอนุมานที่รวดเร็ว
สถานะการเปิดตัวอยู่ระหว่างการทดลอง / ปิดซอร์สบางส่วน

GLM-5-Turbo คืออะไร

GLM-5-Turbo เป็นรุ่นที่ปรับให้เหมาะกับความหน่วงต่ำของตระกูลโมเดล GLM-5 ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ระดับใช้งานจริงและแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ โดยต่อยอดจากสถาปัตยกรรม MoE ขนาดใหญ่ของ GLM-5 (~745B พารามิเตอร์) และเปลี่ยนจุดเน้นไปที่ความเร็ว การตอบสนอง และความน่าเชื่อถือของการประสานงานกับเครื่องมือ มากกว่าความลึกในการให้เหตุผลสูงสุด

ต่างจาก GLM-5 รุ่นพื้นฐาน (ซึ่งมุ่งเน้นเกณฑ์มาตรฐานด้านการให้เหตุผลและการเขียนโค้ดระดับแนวหน้า) รุ่น Turbo ได้รับการปรับแต่งสำหรับระบบเชิงโต้ตอบ ระบบอัตโนมัติแบบไปป์ไลน์ และการดำเนินการเครื่องมือหลายขั้นตอน

คุณสมบัติหลักของ GLM-5-Turbo

  • การอนุมานความหน่วงต่ำ: ปรับให้ตอบสนองได้เร็วกว่า GLM-5 มาตรฐาน จึงเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์
  • การฝึกแบบยึดเอเจนต์เป็นหลัก: ออกแบบโดยคำนึงถึงการใช้เครื่องมือและเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนตั้งแต่ระยะการฝึก ไม่ใช่เพียงการปรับจูนหลังการฝึก
  • หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (200K): รองรับเอกสารยาว โค้ดเบส และสายโซ่การให้เหตุผลหลายขั้นตอนภายในเซสชันเดียว
  • ความน่าเชื่อถือสูงในการเรียกใช้เครื่องมือ: ปรับปรุงการทำงานของฟังก์ชันและการเชื่อมต่อเวิร์กโฟลว์สำหรับระบบเอเจนต์
  • สถาปัตยกรรม MoE ที่มีประสิทธิภาพ: เปิดใช้งานเพียงบางส่วนของพารามิเตอร์ต่อโทเค็น เพื่อสร้างสมดุลระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพ
  • การออกแบบที่มุ่งสู่การใช้งานจริง: ให้ความสำคัญกับเสถียรภาพและปริมาณงานมากกว่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐานสูงสุด

ข้อมูลเชิงลึกด้านเบนช์มาร์กและประสิทธิภาพ

แม้ว่าเบนช์มาร์กเฉพาะของ GLM-5-Turbo ยังไม่ได้เปิดเผยอย่างครบถ้วน แต่ก็สืบทอดลักษณะด้านประสิทธิภาพจาก GLM-5:

  • ~77.8% บน SWE-bench Verified (ค่าพื้นฐานของ GLM-5)
  • ประสิทธิภาพแข็งแกร่งในงานเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์และงานระยะยาว
  • สามารถแข่งขันได้กับโมเดลอย่าง Claude Opus และระบบตระกูล GPT ในด้านการให้เหตุผลและการเขียนโค้ด

👉 Turbo ยอมลดความแม่นยำสูงสุดบางส่วนเพื่อแลกกับการอนุมานที่เร็วขึ้นและการใช้งานแบบเรียลไทม์ที่ดีกว่า

GLM-5-Turbo เทียบกับโมเดลที่ใกล้เคียง

โมเดลจุดแข็งจุดอ่อนกรณีใช้งานที่เหมาะสม
GLM-5-Turboเร็ว เน้นเอเจนต์ บริบทยาวการให้เหตุผลสูงสุดด้อยกว่ารุ่นเรือธงเอเจนต์เรียลไทม์ ระบบอัตโนมัติ
GLM-5 (base)การให้เหตุผลแข็งแกร่ง คะแนนสูงการอนุมานช้ากว่างานวิจัย การเขียนโค้ดซับซ้อน
GPT-5-class modelsการให้เหตุผลระดับสูงสุด รองรับหลายรูปแบบต้นทุนสูงกว่า ปิดซอร์สAI ระดับองค์กร
Claude Opus (latest)การให้เหตุผลน่าเชื่อถือ ความปลอดภัยดีช้ากว่าในลูปของเอเจนต์การให้เหตุผลแบบยาว

กรณีการใช้งานที่เหมาะสมที่สุด

  1. AI agents และไปป์ไลน์ระบบอัตโนมัติ (เวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน)
  2. ระบบแชตแบบเรียลไทม์ ที่ต้องการความหน่วงต่ำ
  3. แอปพลิเคชันที่ผสานการใช้เครื่องมือ (API, retrieval, function calls)
  4. ผู้ช่วยเขียนโค้ดสำหรับนักพัฒนา ที่ต้องการวงจรตอบกลับที่รวดเร็ว
  5. แอปพลิเคชันที่ใช้บริบทยาว เช่น การวิเคราะห์เอกสาร

วิธีเข้าถึง GLM-5 Turbo API

ขั้นตอนที่ 1: สมัครรับ API Key

เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่ใช่ผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน จากนั้นเข้าสู่ระบบที่ CometAPI console รับข้อมูลรับรองการเข้าถึง API key ของอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ในส่วน API token ที่ศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx แล้วส่งข้อมูล

cometapi-key

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง GLM-5 Turbo API

เลือก endpoint “glm-5-turbo” เพื่อส่งคำขอ API และตั้งค่า request body วิธีการร้องขอและ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบด้วย Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ base url คือ Chat Completions

ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในฟิลด์ content—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะใช้ตอบกลับ ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น

ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์

ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลเอาต์พุต

คำถามที่พบบ่อย

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

ใช่, GLM-5-Turbo รองรับหน้าต่างบริบทขนาดประมาณ 200,000 โทเค็น ช่วยให้สามารถประมวลผลเอกสารขนาดใหญ่ รีโพซิทอรี และเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนภายในเซสชันเดียวได้.

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

GLM-5-Turbo ได้รับการปรับแต่งเพื่อความหน่วงต่ำและการใช้งานในโปรดักชัน ขณะที่ GLM-5 รุ่นพื้นฐานมุ่งเน้นความแม่นยำในการให้เหตุผลสูงสุดและประสิทธิภาพในการทดสอบเบนช์มาร์ก.

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

ใช่, GLM-5-Turbo ได้รับการฝึกเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ รวมถึงการเรียกใช้เครื่องมือ การวางแผนงาน และการดำเนินการหลายขั้นตอน ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับระบบอัตโนมัติ.

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

GLM-5-Turbo มอบความสามารถด้านเอเจนต์และการเขียนโค้ดที่แข่งขันได้ พร้อมเวลาตอบสนองที่รวดเร็วกว่า แต่โมเดลตระกูล GPT-5 โดยทั่วไปให้ความสามารถด้านการให้เหตุผลโดยรวมและประสิทธิภาพมัลติโมดัลที่แข็งแกร่งกว่า.

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

ใช่, ถูกออกแบบให้มีความน่าเชื่อถือในการเรียกใช้เครื่องมือสูงและความสามารถในการดำเนินการหลายขั้นตอน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในเวิร์กโฟลว์การใช้งานจริง.

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

ปัจจุบัน GLM-5-Turbo มีเอกสารสาธารณะที่จำกัด เป็นแบบปิดซอร์สบางส่วน และอาจแลกความลึกของการให้เหตุผลบางส่วนเพื่อความเร็วเมื่อเทียบกับโมเดลเรือธง.

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

ใช่, การปรับแต่งเพื่อความหน่วงต่ำทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแชตบอต โคไพลอต และระบบโปรดักชันที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็ว.

คุณสมบัติสำหรับ GLM 5 Turbo

สำรวจคุณสมบัติหลักของ GLM 5 Turbo ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสะดวกในการใช้งาน ค้นพบว่าความสามารถเหล่านี้สามารถเป็นประโยชน์ต่อโครงการของคุณและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างไร

ราคาสำหรับ GLM 5 Turbo

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ GLM 5 Turbo ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า GLM 5 Turbo สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้
ราคา Comet (USD / M Tokens)ราคาทางการ (USD / M Tokens)ส่วนลด
อินพุต:$0.96/M
เอาต์พุต:$3.264/M
อินพุต:$1.2/M
เอาต์พุต:$4.08/M
-20%

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ GLM 5 Turbo

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ GLM 5 Turbo เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ GLM 5 Turbo ในโครงการของคุณ
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)

โมเดลเพิ่มเติม