
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 5.2 | $1.4/$4.4per 1M tokens1048.6K context | $1.26/$3.96M in/outper 1M tokens1048.6K context | -10% | View |
| GLM 5.1 | $1.4/$4.4per 1M tokens202.8K context | $1.26/$3.96M in/outper 1M tokens202.8K context | -10% | View |
| GLM 5v Turbo | $1.2/$4per 1M tokens202.8K context | $1.2/$4M in/outper 1M tokens202.8K 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 400+ 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 API memberi developer akses terprogram ke seri large language model GLM yang dibuat oleh Z.ai, perusahaan yang juga dikenal sebagai Zhipu AI. GLM adalah singkatan dari General Language Model dan mencakup rilis dari GLM-4.6 hingga flagship GLM-5.1, yang dioptimalkan untuk coding, workflow agentic, serta penggunaan produksi bilingual dalam bahasa Mandarin dan Inggris. Di Atlas Cloud, Anda dapat mengakses seluruh lini model melalui satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI.
Atlas Cloud menghosting seri GLM dari GLM-4.6 hingga flagship GLM-5.1, dengan GLM-4.7 dan GLM-5 di antaranya. Tier yang lebih ringan menangani tugas harian bervolume tinggi dengan biaya lebih rendah, sementara GLM-5.1 ditujukan untuk pekerjaan coding dan agentic yang paling menuntut. Setiap model berjalan dengan skema pay-as-you-go melalui key yang sama.
Ya. Open weights GLM, termasuk GLM-5.1, dirilis di bawah lisensi MIT, yang mengizinkan penggunaan komersial, fine-tuning, dan redistribusi tanpa batasan. Jika Anda ingin menghindari beban infrastruktur, Atlas Cloud menyajikan model yang sama melalui API untuk akses terkelola alih-alih self-hosting.
Arahkan OpenAI SDK yang sudah Anda gunakan ke base URL Atlas Cloud, atur key Anda, lalu teruskan nama model GLM yang diinginkan. Karena Z.ai API kompatibel dengan OpenAI, sebagian besar proyek dapat bermigrasi hanya dengan mengubah base URL dan string model, dan model-modelnya terintegrasi langsung dengan tool agent seperti Claude Code, Cline, dan Roo Code. Mulai bangun hari ini.
Baik bahasa Mandarin maupun Inggris merupakan bahasa kelas utama untuk GLM, yang dilatih agar sangat mahir di keduanya. Anda dapat memberi prompt dalam salah satu bahasa dan mendapatkan kualitas yang konsisten, sehingga lini model ini praktis untuk tim yang melayani pengguna Tiongkok dan internasional dari satu model, tanpa perlu memelihara stack terpisah.
GLM-4.6 hingga GLM-5.1 mendukung context window 200K token, cukup untuk memuat codebase besar, dokumen panjang, atau trace agent yang ekstensif dalam satu request. Jika workflow Anda menghasilkan output panjang, window yang sama dapat menampung file kode besar dan log eksekusi multi-langkah tanpa pemotongan dini.
GLM-5.1 menduduki peringkat teratas SWE-Bench Pro dengan skor 58.4 pada April 2026, menempatkannya di antara model open-source terkuat untuk coding dunia nyata. Model ini juga mendukung eksekusi otonom berkelanjutan hingga delapan jam untuk satu tugas, menjalankan perencanaan, iterasi, dan delivery dalam satu loop, sehingga cocok untuk workflow agent berjangka panjang di lingkungan seperti Claude Code.
Setiap model GLM di Z.ai API menggunakan harga pay-as-you-go yang transparan, ditagih per token tanpa langganan atau komitmen bulanan. Token input dan output diukur secara terpisah, dan tier yang lebih ringan seperti GLM-4.7 memiliki biaya per token lebih rendah daripada flagship GLM-5.1, sehingga Anda dapat menyesuaikan pilihan model dengan anggaran. Periksa tarif per token terbaru pada setiap model card di Atlas Cloud.
Panduan, tutorial, dan pembaruan produk untuk membantu Anda memaksimalkan Atlas Cloud.