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glm-5.1 API 定价与接入
glm-5.1 API 定价:$0.845 per 1M tokens。glm-5.1。支持文本输入,输出文本。所列规格依据厂商公开资料,实际可用功能与上限以所选服务渠道为准。
glm-5.1 API 接入
glm-5.1。支持文本输入,输出文本。所列规格依据厂商公开资料,实际可用功能与上限以所选服务渠道为准。
比较支持的 API 接口与能力,然后通过统一 API 网关接入 glm-5.1。
- 分类
- text
- 上下文长度
- 200000 tokens
- 最大输出
- 128000 tokens
- 支持的接口
- OpenAI Chat Completions API, Anthropic Messages API
- API 端点
- POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages
- 输入模态
- text
- 输出模态
- text
- 能力
- reasoning, streaming, function calling, caching, structured output
glm-5.1 API 定价
- 基础输入价格
- $0.845 per 1M tokens
- 基础输出价格
- $3.38 per 1M tokens
以上基础价格以美元展示,未计入分组差异化调整。请打开实时定价页查看当前分组价格。
关于 glm-5.1
GLM-5.1 是智谱公开的文本生成模型,官方模型卡重点介绍代码库生成、终端工作与持续工程迭代。可用已有代码库与可执行验收样本评估它的规划、代码修改和问题定位能力。
模型提出的工具步骤仍需应用执行并回传结果;实际渠道的思考、工具与上下文参数应按接入文档核对,不把模型卡基准当作项目效果保证。 官方参考,核对日期:2026-10-14。
使用场景与提示词
如何调用 glm-5.1
glm-5.1 通过 Zework 的统一网关提供。现有的 OpenAI 或 Anthropic SDK 代码不用改,把 base_url 指到 https://api.zework.cn 并换成 Zework 的 API 密钥即可。
curl(OpenAI 兼容)
curl https://api.zework.cn/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "glm-5.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'Python(openai SDK)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.zework.cn/v1", api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)Python(anthropic SDK)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(base_url="https://api.zework.cn", api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
model="glm-5.1",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(message.content[0].text)相关页面
关于 glm-5.1 的常见问题
glm-5.1 是什么?
glm-5.1。支持文本输入,输出文本。所列规格依据厂商公开资料,实际可用功能与上限以所选服务渠道为准。
如何调用 glm-5.1?
创建具有 glm-5.1 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。
glm-5.1 如何计费?
价格取决于所选接入分组和模型的计费单位。请查看定价区块中的当前输入、输出、按次或媒体价格。
glm-5.1 的上下文窗口有多大?
模型目录配置的上下文窗口为 200000 tokens。具体请求限制请查看所选接口。
glm-5.1 的最大输出是多少?
模型目录配置的最大输出为 128000 tokens。请求设置可能指定更低的上限。
如何评估 glm-5.1 是否适合我的项目?
请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。