
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 5.1 | $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.
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.
Z-AI (ook geschreven als Z.ai) is de ontwikkelaar achter de GLM-reeks van grote taalmodellen, ook wel bekend als ZhipuAI. GLM staat voor General Language Model, een familie die loopt van GLM-4.6 tot het huidige vlaggenschip GLM-5.1. De reeks is gebouwd voor programmeren, workflows op basis van agenten en tweetalig Chinees-Engels productiegebruik.
GLM-5.1 bereikte op 7 april 2026 de eerste plaats op SWE-Bench Pro met een score van 58,4, en presteerde daarmee beter dan GPT-5.4 (57,7) en Claude Opus 4.6 (57,3). Het leidt ook op CyberGym met 68,7. Dit maakt het vanaf het tweede kwartaal van 2026 het hoogst genoteerde open-source model voor productiecodering.
Ja. GLM-5.1 ondersteunt continue autonome uitvoering tot 8 uur op een enkele taak zonder menselijke invoer. Het verwerkt de volledige cyclus van planning, uitvoering, iteratieve optimalisatie en levering. Dit is specifiek ontworpen voor langdurige workflows van coderingsagenten in omgevingen zoals Claude Code en OpenClaw-compatibele setups.
GLM-5 is het fundamentele basismodel dat is gebouwd op een MoE-architectuur met 744 miljard parameters, getraind op 28,5 biljoen tokens, en de nummer 1 Elo-positie bereikte op Chatbot Arena voor open-source modellen. GLM-5.1 is een post-training upgrade van dezelfde basis met aanzienlijk sterkere mogelijkheden voor codering, gereedschapsgebruik en autonome uitvoering. GLM-5 is geprijsd op $ 0,95 per miljoen input-tokens op Atlas Cloud; GLM-5.1 is $ 1,26 per miljoen input-tokens.
Ja. GLM-5.1 is uitgebracht onder een MIT-licentie, die commercieel gebruik, fine-tuning en herdistributie zonder beperkingen toestaat. Open gewichten zijn beschikbaar voor zelf-gehoste implementatie. Atlas Cloud biedt GLM-5.1 aan via API voor teams die de voorkeur geven aan beheerde toegang zonder infrastructuur-overhead.
GLM-4.6, GLM-4.7, GLM-5 en GLM-5.1 ondersteunen allemaal een contextvenster van 202.750 tokens op Atlas Cloud. GLM-5 Turbo vormt hierop een uitzondering met een groter contextvenster van 262.144 tokens en een maximale uitvoerlengte van 131.072 tokens. GLM-5.1 is geschikt voor het genereren van lange codebestanden en uitgebreide uitvoeringstraces binnen de contextlimiet.
Ja. Alle GLM-modellen zijn geoptimaliseerd voor Chinees en Engels met een gelijke vaardigheid in beide talen. U kunt prompts in beide talen schrijven en in ruil daarvoor uitvoer van consistente kwaliteit ontvangen. Dit maakt GLM praktisch voor teams die producten ontwikkelen die met één enkel model zowel de Chinese als de internationale markt bedienen.
GLM-4.7 begint bij $ 0,52 per miljoen input tokens en is de meest kostenefficiënte tier. GLM-4.6 kost $ 0,60, GLM-5 kost $ 0,95 en GLM-5 Turbo kost $ 1,20 per miljoen input tokens. GLM-5.1, het vlaggenschip, kost $ 1,26 per miljoen input tokens en $ 3,96 per miljoen output tokens. Alle modellen werken op basis van pay-as-you-go, zonder maandelijkse verplichtingen.
Handleidingen, tutorials en productupdates om het meeste uit Atlas Cloud te halen.
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.