$1.00
/ 1 Mio. Tokens
Eingabe
Neue Anweisungen, Dateien und Gesprächskontext, die bei jedem Durchlauf gesendet werden.
Kürzen Sie den abgerufenen Kontext, bevor er das Modell erreicht.
GLM 5 is a frontier-class, general-purpose large language model optimized for complex systems engineering and long-horizon agentic tasks.
Testen Sie GLM 5 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.
Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CoreAPI- und offiziellem Preis.
Credits machen Budgets über Token-, Anfrage- und Laufzeitabrechnung hinweg vergleichbar. Der USD-Betrag bleibt beim Bezahlvorgang maßgeblich.
| CoreAPI-Preis (USD / Mio. Token) |
|---|
| Eingabe: $1.00/M Ausgabe: $3.20/M |
Eine stabile Modellidentität für Suche und Evaluierung, kombiniert mit Live-Katalogdaten, die sich ändern können, ohne die grundlegende SEO-Struktur der Seite neu schreiben zu müssen.
GLM 5 is a frontier-class, general-purpose large language model optimized for complex systems engineering and long-horizon agentic tasks.
Ein zentraler Arbeitsbereich, um Modelle zu vergleichen, Prompts zu optimieren, das Routing zu prüfen, Code zu migrieren und einen getesteten Ausgangspunkt bereitzustellen.
Beispieldaten – keine Live-MesswerteFühren Sie denselben Prompt mit führenden Modellen aus und erhalten Sie eine evidenzbasierte Empfehlung.
Modellieren Sie die fünf Abrechnungsdimensionen, testen Sie eine realistische Arbeitslast und entscheiden Sie vor der Bereitstellung, wo sich der Aufpreis für Opus lohnt.
Spielen Sie reale Workloads erneut ab, anstatt Token-Preise isoliert zu vergleichen. Laden Sie eine Voreinstellung und passen Sie anschließend jede Abrechnungsdimension an.
Neue Anweisungen, Dateien und Gesprächskontext, die bei jedem Durchlauf gesendet werden.
Kürzen Sie den abgerufenen Kontext, bevor er das Modell erreicht.
Zuvor zwischengespeicherte Prompt-Tokens, die in späteren Anfragen wiederverwendet werden.
Halten Sie System-Prompts und Repository-Übersichten byteidentisch.
Vom Modell generierte Schlussfolgerungen, Codes und Texte.
Verwenden Sie eindeutige Abschlusskriterien und Ausgabelimits.
Verwenden Sie Opus, wenn die Aufgabe Architektur, mehrere Dateien und mehrdeutige Abwägungen bei der Implementierung umfasst.
Eine ausgezeichnete Wahl, wenn ein Agent die ursprüngliche Absicht über viele Tool-Aufrufe und Wiederherstellungsschritte hinweg bewahren muss.
Setzen Sie es gezielt für Sicherheits-, Migrations- und Produktionsreviews ein, bei denen ein übersehenes Problem mehr kostet als die Token.
Klassifizierung, Extraktion und einfache Chats erzielen mit Sonnet oder Haiku in der Regel eine bessere Wirtschaftlichkeit pro Einheit.
Behalten Sie Ihr bevorzugtes SDK bei und ändern Sie die Basis-URL, den Schlüssel und die Modell-ID.
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
const client = new Anthropic({
apiKey: process.env.COREAPI_KEY,
baseURL: 'https://unixcore.io',
});
const message = await client.messages.create({
model: 'glm-5',
max_tokens: 4096,
messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.
Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.
Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für GLM 5 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von GLM 5 in Ihren Projekten zu nutzen.
Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.
| Unterstützte Funktionen | Unterstützt |
|---|---|
| Metadaten zu Funktionen sind noch nicht verfügbar. Informationen zu unterstütztem Verhalten finden Sie in der Übersicht und den API-Parametern. | |
Nutzen Sie GLM 5 für Produktions-Workflows entsprechend seiner text-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.
Produktions-Chat und Agenten-Workflows
Programmierung, Analyse und strukturierte Generierung
Umfangreiche Automatisierung über eine API
Vergleichen Sie weitere über CoreAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.
Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.
Verfolgen Sie relevante Änderungen bei Verfügbarkeit, Preisen und Funktionen von GLM 5, ohne die stabile Modellseite zu verlieren.
Versionshinweise, Preisänderungen, Benchmark-Aktualisierungen und Migrationsanleitungen werden hier gesammelt, während die kanonische URL unverändert bleibt.
GLM 5 ist über den CoreAPI-Modellkatalog und die API-Dokumentation verfügbar.
AktuellPreis, Kontext, Verfügbarkeit und Limits werden als dynamische Eigenschaften behandelt, anstatt in den Seitentitel oder die Modellidentität eingebettet zu werden.
Der Anbieter und der Modell-Slug bilden eine dauerhafte kanonische URL; zukünftige Inhalts- und Datenaktualisierungen bleiben auf dieser Seite.