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 кеширование 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.dslab.tech/v1/chat/completions
Текстовый запрос
import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.dslab.tech/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.

Важно знать

  • При thinking.type enabled GLM-5.1 сам решает, рассуждать ли над запросом.

  • Параметр tool_choice принимает только auto.

  • Модель принимает только текст: блоки image_url для неё не поддерживаются.

  • Допустимые значения: temperature — от 0 до 1, top_p — от 0,01 до 1.