Scheda
GLM-5: specs, API pricing and data
Aggiornato
Z.aiModelli AI & LLM
- Finestra di contesto
- 200k token
- Risposta massima
- 128k token
- Costo input per 1M token
- $1,00
- Costo output per 1M token
- $3,20
- Pesi aperti (scaricabili)
- Sì
Scheda tecnica · GLM-5
Ogni dato è citato dalla pagina ufficiale del produttore, con la data in cui l'abbiamo letto. Se una voce manca, la fonte non la dichiara e noi non la stimiamo.
Memoria e lunghezza delle risposte
- Finestra di contesto
- 200k tokenPosizione 20 di 21
Cosa significa e fonte
Quanto testo il modello tiene sotto gli occhi in una sola richiesta, domanda e risposta comprese. Conta per documenti lunghi e per interi progetti di codice. Un token è un frammento di parola.
docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026- Risposta massima
- 128k tokenPosizione 3 di 16
Cosa significa e fonte
La risposta più lunga che può scrivere in una volta sola: serve per relazioni, codice lungo o traduzioni di interi documenti.
docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026
Prezzi via API
- Costo input per 1M token
- $1,00Posizione 6 di 21
Cosa significa e fonte
Quanto costa far leggere al modello un milione di token (la tua domanda, i documenti, il codice). È il listino ufficiale, prima di sconti.
docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026- Costo input in cache per 1M token
- $0,20Posizione 12 di 20
Cosa significa e fonte
Il prezzo ridotto quando una parte della richiesta è identica a una già inviata di recente, per esempio le stesse istruzioni o lo stesso documento: il fornitore la tiene in memoria e la fa pagare meno.
docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026- Costo output per 1M token
- $3,20Posizione 5 di 21
Cosa significa e fonte
Quanto costa un milione di token scritti dal modello. Di solito costa più dell'input ed è la voce da guardare quando le risposte sono lunghe.
docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026
Dimensioni e apertura
- Parametri
- 744 miliardi
Cosa significa e fonte
Le dimensioni della rete: quanti miliardi di valori appresi la compongono. Più grande non vuol dire per forza migliore, ma dice quanta potenza serve per farla girare in proprio.
huggingface.coApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026- Parametri attivi per token
- 40 miliardi
Cosa significa e fonte
Nei modelli «a esperti» solo una parte della rete lavora su ogni parola: sono i parametri davvero usati per ogni token, e contano per velocità e costi di esecuzione.
huggingface.coApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026- Pesi aperti (scaricabili)
- Sì7 modelli su 23
Cosa significa e fonte
I pesi del modello sono scaricabili: puoi farlo girare sui tuoi server, adattarlo e decidere dove restano i dati, entro i termini della licenza.
huggingface.coApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026
Hardware per provare l'AI in locale
GLM-5: per tenere in memoria i soli pesi servono circa 1488 GB a 16 bit, 744 GB a 8 bit, 372 GB a 4 bit. Oltre 24 GB non è un lavoro da PC di casa: conviene usarlo via API.Calcolo sui miliardi di parametri dichiarati dal produttore, non una misura: contesto e programma di esecuzione richiedono altra memoria.
Domande e risposte
GLM-5: quanto costa usarlo via API?
Il listino ufficiale chiede $1,00 per 1M token in ingresso e $3,20 per 1M token in uscita.
GLM-5: quanto testo legge in una volta?
La finestra di contesto è di 200k token. Può scrivere risposte fino a 128k token.
GLM-5: posso farlo girare sul mio computer?
Sì, il produttore pubblica i pesi del modello. Parametri: 744 miliardi. Per tenerli in memoria servono circa 372 GB a 4 bit; contesto e programma di esecuzione richiedono altra memoria.
The short version
On Z.ai GLM-5 the figure that actually matters is Context window: 200K. I took that figure from Z.ai – GLM-5. Among the 21 I checked, 19 do better. The other figure to look at is Output cost per 1M tokens: 3.2.
The numbers on Z.ai GLM-5
I put them in order of importance, with the value and the standing against the others I checked.
Context window: 200K. Rank 20 of the 21 I compared.
Output cost per 1M tokens: 3.2. Rank 5 of the 21 I compared.
Input cost per 1M tokens: 1. Rank 6 of the 21 I compared.
Active parameters per token (billions): 40. Rank 2 of the 2 I compared.
Cached input cost per 1M tokens (USD): 0.2. Rank 8 of the 20 I compared.
Maximum output (k tokens): 128K. Rank 3 of the 16 I compared.
Who it is for
Take it if Open weights (downloadable) is your priority: 1, and none of the ones I checked does better.
Look elsewhere if what matters to you is Context window: here it is 200K, and 19 products do better.
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Sources
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