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モデル詳細

GLM-5-Turbo

GLM 提供
従量課金

GLM-5 Turboは、Z.aiが開発した新しいモデルで、OpenClawシナリオなどのエージェント駆動型環境において、高速な推論と高いパフォーマンスを実現するように設計されています。複雑な命令の分解、ツールの使用、スケジュールされた実行と永続的な実行、そして拡張タスク全体にわたる安定性の向上など、長い実行チェーンを伴う実際のエージェントワークフローに最適化されています。

モデル仕様

モデル ID
glm-5-turbo
コンテキスト長
202.752K
最大出力
131.072K
入出力モダリティ
リリース
2026-03

02

API エンドポイント

MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換

  • OpenAI-compatible /v1/chat/completions POST

03

料金

固定料金、単位: /1M Tokens

入力

$1.2000 /1M Tokens

生成

$4.0000 /1M Tokens

キャッシュ読み取り

$0.2400 /1M Tokens

05

選定サマリー

ワークロード適合性を素早く判断

このモデルは何に向いていますか?

テキスト生成モデル、入力:テキスト、出力:テキスト

glm-5-turbo はテキスト生成モデルです。仕様は、context window は 202,752 トークン、1 回の最大出力は 131,072 トークン。

使う前に何を確認すべきですか?

202,752 context、出力上限 131,072

glm-5-turbo の採用前に、標準入力は $1.2000/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2025-01-01、2026-03-15 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。

なぜ MixRoute 経由で使うのですか?

glm-5-turbo は同じ経路でツール呼び出しと構造化出力に対応

ツール呼び出しと構造化出力も同じ経路で利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で glm-5-turbo を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID glm-5-turbo に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。

07

機能と互換性

未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません

利用可能:

ツール呼び出し

glm-5-turboは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。

例 tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
利用可能:

構造化された出力

glm-5-turboは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。

例 response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
利用可能:

ストリーミング配信

glm-5-turboはストリーム応答をサポートしています。

例 stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
利用可能:

プロンプトのキャッシュ

glm-5-turboは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。

例 システムプロンプトとツール定義はリクエストの先頭に記述してください。プレフィックスが繰り返されると、キャッシュ読み取り料金が自動的に課金されます。
利用可能:

OpenAI SDK

MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してglm-5-turboを呼び出します。

例 base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。

08

トークンコスト見積もり

このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません

同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合(最大100%)

09

FAQ

GLM-5-Turboはコンテキストキャッシュをサポートしており、繰り返しプレフィックスの遅延とコストを大幅に削減できます。システムプロンプトやツール定義などの安定したコンテンツが最も恩恵を受けます。

単一エンドポイントで検証可能な判断

同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト

実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。