# GLM 5

> Текстовая модель для разработки сложных систем и длительных агентных задач: помогает планировать работу, писать код и разбирать технические проблемы.

- **ID для API:** `z-ai/glm-5`
- **Тип Модели:** Чат-модель
- **Контекст:** 202 752 токенов
- **Максимум на ответ:** 182 476 токенов
- **Вход:** текст → **Выход:** текст

## Описание

#### Суть
GLM-5 — базовая модель Z.AI, ориентированная на агентную разработку и сложные инженерные задачи. Разработчик описывает её как инструмент для проектирования систем и длительных задач, где важны планирование, последовательное выполнение шагов и проверка результата. Модель может генерировать исполняемый код по описанию на естественном языке для фронтенд-, бэкенд- и задач обработки данных.

#### Сильные стороны
В документации Z.AI отдельно отмечены рассуждения о бэкенд-архитектуре, сложных алгоритмах и исправлении трудноуловимых ошибок. GLM-5 также предназначена для агентных сценариев: она может понимать цель, планировать действия, вызывать инструменты и проверять выполненную работу. Это делает её подходящей не только для отдельных фрагментов кода, но и для многоэтапных задач разработки. Среди других заявленных применений — извлечение структурированных сведений из сложных текстов, перевод и подготовка длинных материалов.

#### Контекст и модальности
По данным каталога, модель принимает и генерирует текст. Длина контекста — 202 800 токенов, максимальный объём ответа — 131 072 токена. Числовые параметры могут зависеть от конкретного способа доступа к модели.

#### Типовые сценарии
Модель можно использовать для разработки и отладки программ, проработки архитектуры, выполнения многошаговых задач с инструментами, преобразования документов в структурированные данные, а также для перевода и написания текстов. Для агентной работы полезно задавать проверяемую цель и критерии готовности, чтобы результат можно было оценить.

#### Ограничения
В каталоге указаны только текстовые вход и выход: модель не предназначена для непосредственной обработки изображений или аудио. Заявленные агентные возможности не заменяют проверку кода и результатов человеком; при работе с инструментами доступные действия зависят от подключённой среды.

#### Отличие от соседей по семейству
Z.AI позиционирует GLM-5 именно для агентной инженерии, сложного проектирования систем и длительных задач. В описании GLM-4.5 и GLM-4.5-Air семейство представлено как набор базовых моделей для агентных приложений. Поэтому главное подтверждённое отличие GLM-5 — акцент в позиционировании на полном инженерном процессе и продолжительной работе над задачей, а не заявленное превосходство над предшественниками.

## Цены

- Запрос / 1М: 71,05 ₽
- Ответ / 1М: 227,35 ₽
- Чтение кэша / 1М: 14,21 ₽

## Параметры

reasoning, include_reasoning, max_tokens, temperature, top_p, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning_effort

## Провайдеры

Выбрать Провайдера можно параметром `provider` в запросе.

| Провайдер | Цена | Контекст | Макс. ответ | Данные в РФ | 152-ФЗ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| amazon-bedrock | Запрос / 1М: 118,41 ₽; Ответ / 1М: 378,92 ₽ | 202 752 | 131 072 | — | — |
| baidu/fp8 | Запрос / 1М: 82,89 ₽; Ответ / 1М: 265,24 ₽ | 202 752 | 131 072 | — | — |
| novita/fp8 | Запрос / 1М: 118,41 ₽; Ответ / 1М: 378,92 ₽ | 202 800 | 131 072 | — | — |
| z-ai/fp8 | Запрос / 1М: 118,41 ₽; Ответ / 1М: 378,92 ₽ | 202 752 | 131 072 | — | — |
| gmicloud/fp8 | Запрос / 1М: 71,05 ₽; Ответ / 1М: 227,35 ₽ | 202 752 | 182 476 | — | — |
| venice/fp8 | Запрос / 1М: 118,41 ₽; Ответ / 1М: 378,92 ₽ | 198 000 | 32 000 | — | — |
| siliconflow/fp8 | Запрос / 1М: 112,49 ₽; Ответ / 1М: 301,95 ₽ | 204 800 | 131 072 | — | — |
| streamlake/fp8 | Запрос / 1М: 71,05 ₽; Ответ / 1М: 227,35 ₽ | 198 000 | 128 000 | — | — |
| venice/turbo | Запрос / 1М: 142,09 ₽; Ответ / 1М: 473,64 ₽ | 200 000 | 32 768 | — | — |
| cloud-ru | Запрос / 1М: 245,95 ₽; Ответ / 1М: 787,05 ₽ | 202 752 | — | — | да |
| zai-direct | Запрос / 1М: 118,41 ₽; Ответ / 1М: 378,92 ₽ | 200 000 | 128 000 | — | — |

## Быстрый старт

```bash
curl https://polza.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $POLZA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "z-ai/glm-5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Привет"
    }
  ]
}'
```

## Ссылки

- Страница: https://polza.ai/models/z-ai/glm-5
- Каталог: https://polza.ai/models