
Atlas Cloud menampung seluruh seri GLM melalui API Z-AI, dari GLM-4.6 hingga GLM-5.1. Semua model bersifat dwibahasa dan tersedia dengan sistem bayar sesuai pemakaian (pay-as-you-go) dengan jendela konteks 202K.
Dukung chat, penalaran, dan agen dalam skala besar dengan model bahasa besar terdepan, yang disajikan cepat dan terjangkau di Atlas Cloud.
Compare standard vs. our pricing across every Z.ai model.
| Model | Standard Price (USD) | Our Price (USD) | Discount | |
|---|---|---|---|---|
| GLM 5.1 | $1.4/$4.4per 1M tokens202.8K context | $1.26/$3.96M in/outper 1M tokens202.8K context | -10% | View |
| GLM 5 Turbo | $1.2/$4per 1M tokens262.1K context | $1.2/$4M in/outper 1M tokens262.1K context | — | View |
| GLM 5 | $1/$3.2per 1M tokens202.8K context | $0.95/$3.15M in/outper 1M tokens202.8K context | — | View |
| GLM 4.7 | $0.6/$2.2per 1M tokens202.8K context | $0.52/$1.85M in/outper 1M tokens202.8K context | — | View |
| GLM 4.6 | $0.6/$2.2per 1M tokens202.8K context | $0.6/$2.2M in/outper 1M tokens202.8K context | — | View |
Instantly explore and experiment with 300+ production-ready models in the Atlas Playground. Start customizing with one click.
Tingkat model GLM mencakup semuanya, mulai dari tugas obrolan dwibahasa yang cepat hingga agen pengkodean otonom yang memakan waktu berjam-jam. Tim menggunakan GLM-5.1 untuk pekerjaan rekayasa jangka panjang dan GLM-4.7 atau GLM-5 Turbo di mana efisiensi biaya dan kecepatan menjadi prioritas.
Engineering teams use GLM-5.1 to run autonomous optimization agents that iterate on production systems over hundreds of rounds. In a documented run, GLM-5.1 improved a vector database through 600 iterations and 6,000 tool calls, reaching 21,500 queries per second — six times the result achievable in a single 50-turn session. Atlas Cloud's pay-as-you-go pricing makes it practical to run these extended sessions without pre-purchasing capacity.
Tim pengembang menggunakan GLM-5.1 untuk mengeksekusi transformasi basis kode penuh selama sesi multi-jam tanpa titik pemeriksaan manusia. Model ini merencanakan, menulis, menguji, dan mengiterasi perubahan secara terus-menerus hingga 8 jam, menangani 655 iterasi dalam demonstrasi pembuatan sistem Linux dari awal. Hal ini menggantikan pekerjaan refaktorisasi manual selama berminggu-minggu pada basis kode warisan yang besar.
Tim alat pengembang mengintegrasikan GLM-5.1 dan GLM-5 Turbo sebagai model dasar untuk alur kerja pengkodean AI di Claude Code, Kilo Code, Cline, Roo Code, dan OpenCode. Z-AI API di Atlas Cloud kompatibel dengan OpenAI, sehingga penggantian base URL adalah satu-satunya perubahan yang diperlukan untuk merutekan salah satu alat ini melalui GLM. Jendela konteks 262K pada GLM-5 Turbo membuatnya sangat cocok untuk konteks file besar dalam alur kerja IDE.
Tim operasi membangun agen dukungan menggunakan GLM-5 yang menggabungkan akses basis data tiket, pencarian basis pengetahuan, dan alat eskalasi untuk menangani kueri berulang tanpa intervensi manusia. Kemampuan pemanggilan banyak alat dan dukungan streaming pada model membuatnya praktis untuk penerapan yang berhadapan langsung dengan pelanggan secara real-time. Dukungan dua bahasa berarti agen yang sama menangani tiket berbahasa Mandarin dan Inggris dari satu titik akhir model di Atlas Cloud.
Tim konten dan bisnis menggunakan GLM-4.7 untuk menghasilkan dokumen Word, presentasi PowerPoint, PDF, dan laporan Excel baik dalam bahasa Mandarin maupun bahasa Inggris dari prompt yang terstruktur. Pada harga $0,52 per juta token input, ini adalah tingkat GLM yang paling hemat biaya untuk alur kerja dokumen bervolume tinggi yang tidak memerlukan penalaran tingkat mutakhir. Jendela konteks 202K cukup untuk menampung garis besar dokumen lengkap dan materi sumber dalam satu kali pemanggilan.
Tim infrastruktur AI menggunakan GLM-5.1 untuk menjalankan alur pengoptimalan berbasis tolok ukur pada beban kerja pembelajaran mesin. Pada tugas bergaya KernelBench, GLM-5.1 melakukan ribuan siklus pengoptimalan yang digerakkan oleh alat dan mencapai percepatan rata-rata geometris 3,6x. Kemampuan eksekusi berkelanjutan selama 8 jam berarti agen menjalankan loop pengoptimalan penuh tanpa memerlukan pengaktifan ulang manual antar sesi.
Z-AI (juga ditulis sebagai Z.ai) adalah pengembang di balik seri model bahasa besar GLM, yang juga dikenal sebagai ZhipuAI. GLM adalah singkatan dari General Language Model, sebuah keluarga model yang membentang dari GLM-4.6 hingga model unggulan saat ini, GLM-5.1. Seri ini dibangun untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan penggunaan produksi dwibahasa Mandarin-Inggris.
GLM-5.1 mencapai peringkat pertama di SWE-Bench Pro dengan skor 58,4 pada tanggal 7 April 2026, mengungguli GPT-5.4 (57,7) dan Claude Opus 4.6 (57,3). Model ini juga memimpin di CyberGym dengan skor 68,7. Hal ini menjadikannya model open-source peringkat teratas untuk pemrograman tingkat produksi per Kuartal 2 tahun 2026.
Ya. GLM-5.1 mendukung eksekusi otonom berkelanjutan hingga 8 jam pada satu tugas tanpa campur tangan manusia. Model ini menangani siklus penuh perencanaan, eksekusi, optimisasi berulang, dan pengiriman. Ini dirancang khusus untuk alur kerja agen pengkodean jangka panjang di lingkungan seperti Claude Code dan pengaturan yang kompatibel dengan OpenClaw.
GLM-5 adalah model fondasi dasar yang dibangun pada arsitektur MoE dengan 744 miliar parameter, dilatih dengan 28,5 triliun token, dan mencapai peringkat Elo #1 di Chatbot Arena untuk model sumber terbuka. GLM-5.1 adalah peningkatan pascapelatihan dari basis yang sama dengan kemampuan pengkodean, penggunaan alat, dan eksekusi otonom yang jauh lebih kuat. GLM-5 dibanderol dengan harga $0,95 per juta token input di Atlas Cloud; harga GLM-5.1 adalah $1,26 per juta token input.
Ya. GLM-5.1 dirilis di bawah lisensi MIT, yang mengizinkan penggunaan komersial, fine-tuning, dan redistribusi tanpa batasan. Bobot terbuka (open weights) tersedia untuk penerapan yang dihosting sendiri (self-hosted). Atlas Cloud menyediakan GLM-5.1 melalui API untuk tim yang lebih menyukai akses terkelola tanpa beban infrastruktur.
GLM-4.6, GLM-4.7, GLM-5, dan GLM-5.1 semuanya mendukung jendela konteks 202.750 token di Atlas Cloud. GLM-5 Turbo adalah pengecualian dengan jendela konteks yang lebih besar yaitu 262.144 token dan panjang keluaran maksimum 131.072 token. GLM-5.1 cocok untuk menghasilkan file kode yang panjang dan jejak eksekusi yang diperluas dalam batas konteksnya.
Ya. Semua model GLM dioptimalkan untuk bahasa Mandarin dan Inggris dengan tingkat kemahiran yang sama di kedua bahasa tersebut. Anda dapat menulis prompt dalam bahasa apa pun dan menerima output dengan kualitas yang konsisten. Hal ini menjadikan GLM praktis bagi tim yang membangun produk untuk melayani pasar Tiongkok maupun internasional hanya dari satu model tunggal.
GLM-4.7 dimulai dari $0,52 per juta token input dan merupakan tingkatan yang paling hemat biaya. GLM-4.6 seharga $0,60, GLM-5 seharga $0,95, dan GLM-5 Turbo seharga $1,20 per juta token input. GLM-5.1, model unggulan, seharga $1,26 per juta token input dan $3,96 per juta token output. Semua model menggunakan sistem bayar sesuai penggunaan (pay-as-you-go) tanpa komitmen bulanan.
Panduan, tutorial, dan pembaruan produk untuk membantu Anda memaksimalkan Atlas Cloud.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.