GLM 5.1

Для GLM-5.1 используйте Chat Completions API.

О модели

GLM-5.1 — модель Z.ai для инженерных задач, которые требуют многих итераций: разбивает проблему на шаги, ставит эксперименты, анализирует результаты и пересматривает стратегию. Принимает и возвращает текст.

По данным Z.ai, может самостоятельно работать над одной задачей до 8 часов: в тесте оптимизации векторной базы данных за 655 итераций пропускная способность выросла в 6,9 раза.

На SWE-Bench Pro набирает 58,4 %, у GLM-5.2 тот же тест даёт 62,1 %. Z.ai рекомендует модель для агентного программирования, фронтенд-разработки, подготовки презентаций, документов и таблиц.

Поддерживает вызов функций, потоковый ответ и кэширование контекста; рассуждения включены по умолчанию и отключаются параметром thinking.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены	Стоимость за 1 млн токенов
Входные токены	138₽
Выходные токены	440₽
Чтение из кэша	26₽

Как считается расход

Учитываются все токены
И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр	Значение
Вход	Текст
Выход	Текст
Контекст	200 000 токенов
Максимальный ответ	131 072 токена
Рассуждения	Включены по умолчанию, можно отключить
Лицензия	MIT
Дата выхода	7 апреля 2026

Сравнение с соседними моделями

Модель	Вход	Контекст	Максимальный ответ	Параметры	Рассуждения
GLM-5.2	Текст	1 млн токенов	131 072 токена	—	Включены по умолчанию, можно отключить
GLM-5.1 (эта модель)	Текст	200 000 токенов	131 072 токена	—	Включены по умолчанию, можно отключить
GLM-5	Текст	200 000 токенов	131 072 токена	744 млрд, 40 млрд активных	Включены по умолчанию, можно отключить
GLM-4.7	Текст	200 000 токенов	131 072 токена	—	Включены по умолчанию, можно отключить

Бенчмарки

Бенчмарк	Результат	Условия
SWE-Bench Pro	58,4 %	Условия не раскрыты
GPQA Diamond	86,2 %	Условия не раскрыты
AIME 2026	95,3 %	Условия не раскрыты
Humanity's Last Exam	31 %	Условия не раскрыты
Terminal-Bench 2.0	63,5 %	Фреймворк Terminus 2; остальные условия не раскрыты
BrowseComp	68 %	Условия не раскрыты
MCP-Atlas	71,8 %	Публичный набор; условия не раскрыты

API

Эндпоинт

http

POST https://api.akashilab.ru/v1/chat/completions

Текстовый запрос

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.akashilab.ru/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="glm-5.1",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
model	string	обязательный	ID модели: glm-5.1.
messages	array	обязательный	История диалога. content — строка.
max_tokens	integer	—	Максимальный ответ в токенах, от 1 до 131 072.
stream	boolean	false	Потоковый ответ.
thinking	object	{"type": "enabled"}	Режим рассуждений: {"type": "enabled"} или {"type": "disabled"}. Поле clear_thinking со значением false сохраняет блоки рассуждений прошлых ходов (Preserved Thinking): историю тогда нужно передавать целиком, без изменений и в исходном порядке.
tools	array	—	Ваши функции: type function, name, description и parameters (JSON Schema).
tool_choice	string	auto	Вызывать ли функцию. Принимается только auto: решает модель.