GLM-5.1

Z.ai GLM 发布 2026年3月27日 TextImageVideoPDF glm-5-1

模型简介

GLM-5.1 被描述为面向代码、长周期任务和 Agentic Engineering 的重要升级。相关资料强调它可以在更长时间跨度内规划、执行和改进任务，输出更完整的工程级结果。它更适合作为开发者与 Agent 模型来介绍，而不是普通问答模型。

规格与价格

上下文窗口: 200K Token
最大输出: 131.1K Token
输入价格: ¥6/M
输出价格: ¥24/M
缓存读取: ¥1.2/M
发布日期: 2026年3月27日
Token 阶梯: <=32K
输入价格: ¥6/M
输出价格: ¥24/M
缓存读取: ¥1.2/M
缓存创建 5m: ¥7.5/M
缓存读取 5m: ¥0.6/M

API 能力

推理: 支持
工具调用: 支持
Temperature 参数: 支持
附件: 不支持
知识库: —
Endpoint 协议: Completions API

模型亮点

GLM-5.1 是面向持续自主执行、智能体工程以及复杂仓库或终端任务的纯文本旗舰模型。

GLM-5.1 模型亮点

GLM-5.1 是面向持续自主执行、智能体工程以及复杂仓库或终端任务的纯文本旗舰模型。

持续自主执行

可针对单一任务自主工作最长八小时，覆盖规划、执行、迭代优化和最终交付。

智能体工程

增强的编程与持续执行能力，可支持自主智能体规划、实现、评估和修改工程任务。

仓库与终端推理

可处理仓库生成和真实终端工作负载，理解项目结构并利用执行反馈推进任务。

适用场景

GLM-5.1 适合长时间代码智能体会话、代码仓库构建以及基于执行反馈的迭代式工程优化。

GLM-5.1 使用场景

GLM-5.1 适合长时间代码智能体会话、代码仓库构建以及基于执行反馈的迭代式工程优化。

自主功能开发

在长时间会话中规划并实现较大功能，运行检查并持续完善，直至满足明确需求。

代码仓库构建

将软件规格转化为多文件代码仓库，生成一致的架构、实现和配套配置。

终端驱动优化

运行命令并检查错误或基准结果，反复修改实现以提高正确性或性能。

调用示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.tokiway.com/v1",
    api_key="YOUR_TOKIWAY_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)