
Atlas Cloud host de volledige GLM-serie via de Z-AI API, van GLM-4.6 tot GLM-5.1. Alle modellen zijn tweetalig en beschikbaar op basis van pay-as-you-go met een contextvenster van 202K.
Geef chat, redeneren en agents schaalbaar kracht met toonaangevende grote taalmodellen, snel en betaalbaar geleverd op 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.
De modelniveaus van GLM dekken alles, van snelle tweetalige chattaken tot urenlange autonome coderingsagenten. Teams gebruiken GLM-5.1 voor langdurig engineeringswerk en GLM-4.7 of GLM-5 Turbo wanneer kostenefficiëntie en snelheid prioriteit hebben.
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.
Ontwikkelteams gebruiken GLM-5.1 om volledige codebase-transformaties uit te voeren gedurende sessies van meerdere uren zonder menselijke controlepunten. Het model plant, schrijft, test en itereert wijzigingen continu gedurende maximaal 8 uur, waarbij het 655 iteraties verwerkte in een gedemonstreerde Linux-systeembouw vanaf nul. Dit vervangt weken aan handmatig refactoring-werk op grote, legacy codebases.
Teams voor ontwikkelaarstools integreren GLM-5.1 en GLM-5 Turbo als het onderliggende model voor AI-coderingsworkflows in Claude Code, Kilo Code, Cline, Roo Code en OpenCode. De Z-AI API op Atlas Cloud is compatibel met OpenAI, dus het wijzigen van de base URL is de enige aanpassing die nodig is om elk van deze tools via GLM te routeren. Het 262K contextvenster van GLM-5 Turbo maakt het bijzonder geschikt voor grote bestandscontexten in IDE-workflows.
Operationele teams bouwen supportagenten met behulp van GLM-5 die toegang tot de ticketdatabase, het zoeken in de kennisbank en escalatietools combineren om repetitieve vragen zonder menselijke tussenkomst af te handelen. De multi-tool aanroepen en streaming-ondersteuning van het model maken het praktisch voor realtime klantgerichte implementaties. Tweetalige ondersteuning betekent dat dezelfde agent Chinese en Engelse tickets afhandelt vanaf een enkel model-endpoint op Atlas Cloud.
Content- en businessteams gebruiken GLM-4.7 om Word-documenten, PowerPoint-presentaties, PDF's en Excel-rapporten in zowel het Chinees als het Engels te genereren vanuit gestructureerde prompts. Met $ 0,52 per miljoen input-tokens is dit de meest kostenefficiënte GLM-tier voor documentworkflows met een hoog volume die geen frontier-level redenering vereisen. Het contextvenster van 202K is voldoende om volledige documentstructuren en bronmateriaal in een enkele call te bevatten.
AI-infrastructuurteams gebruiken GLM-5.1 om benchmark-gedreven optimalisatiepijplijnen uit te voeren op machine learning-workloads. Bij taken in de stijl van KernelBench voert GLM-5.1 duizenden tool-gedreven optimalisatiecycli uit en bereikt het een geometrisch gemiddelde versnelling van 3,6x. De capaciteit voor 8 uur continue uitvoering betekent dat de agent de volledige optimalisatielus uitvoert zonder handmatige herstarts tussen sessies te vereisen.
De Z.ai API geeft ontwikkelaars programmatische toegang tot de GLM-reeks van large language models die zijn gebouwd door Z.ai, het bedrijf dat ook bekendstaat als Zhipu AI. GLM staat voor General Language Model en omvat releases van GLM-4.6 tot het vlaggenschip GLM-5.1, geoptimaliseerd voor coding, agentic workflows en productiegebruik in zowel Chinees als Engels. Op Atlas Cloud bereik je de volledige reeks via één OpenAI-compatible endpoint.
Atlas Cloud host de GLM-reeks van GLM-4.6 tot en met het vlaggenschip GLM-5.1, met GLM-4.7 en GLM-5 daartussen. Lichtere tiers verwerken alledaagse taken met hoog volume tegen lagere kosten, terwijl GLM-5.1 is bedoeld voor het meest veeleisende coding- en agentic-werk. Elk model draait pay-as-you-go met dezelfde key.
Ja. De open weights van GLM, inclusief GLM-5.1, worden uitgebracht onder de MIT license, die commercieel gebruik, fine-tuning en herdistributie zonder beperkingen toestaat. Wil je liever geen infrastructuuroverhead, dan levert Atlas Cloud dezelfde modellen via API voor beheerde toegang in plaats van self-hosting.
Richt je bestaande OpenAI SDK op de base URL van Atlas Cloud, stel je key in en geef de gewenste GLM-modelnaam mee. Omdat de Z.ai API OpenAI-compatible is, migreren de meeste projecten door alleen de base URL en model string te wijzigen, waarna de modellen direct aansluiten op agent-tools zoals Claude Code, Cline en Roo Code. Begin vandaag nog met bouwen.
Zowel Chinees als Engels zijn first-class voor GLM, dat is getraind voor sterke beheersing van beide talen. Prompt in een van beide talen en je krijgt consistente kwaliteit terug, waardoor de reeks praktisch is voor teams die Chinese en internationale gebruikers bedienen vanuit één model in plaats van aparte stacks te onderhouden.
GLM-4.6 tot en met GLM-5.1 ondersteunen een 200K token context window, genoeg om grote codebases, lange documenten of uitgebreide agent traces in één request te verwerken. Als je workflow lange outputs produceert, dekt hetzelfde window grote codebestanden en meerstapsuitvoeringslogs zonder vroegtijdige truncation.
GLM-5.1 stond in april 2026 bovenaan SWE-Bench Pro met een score van 58.4, waarmee het tot de sterkste open-source modellen voor real-world coding behoort. Het ondersteunt ook continue autonome uitvoering tot acht uur op één taak, waarbij planning, iteratie en oplevering in één loop draaien. Dat past goed bij long-horizon agent workflows in omgevingen zoals Claude Code.
Elk GLM-model op de Z.ai API draait met transparante pay-as-you-go pricing, gefactureerd per token zonder abonnement of maandelijkse verplichting. Input- en outputtokens worden apart gemeten, en lichtere tiers zoals GLM-4.7 kosten minder per token dan het vlaggenschip GLM-5.1, zodat je de modelkeuze op je budget kunt afstemmen. Controleer het actuele tarief per token op elke model card in Atlas Cloud.
Handleidingen, tutorials en productupdates om het meeste uit Atlas Cloud te halen.