Velokey

GLM 5

智谱チャット入力 0.8 · 出力 2.56 クレジット / 1M tokens≈$0.8 / $2.56利用可能

GLM-5は、Zhipu(Z.ai)のフラッグシップである744BのスパースMoEモデルで、トークンごとにわずか40Bパラメータを有効化し、Claude Opus 4.5と同等のコーディング性能を実現します。Velokeyの統合エンドポイントを通じて、定価以下の価格で利用できます。

Opus-4.5レベルのコーディングSOTAのオープンウェイトエージェント744B / 40Bアクティブ複数の思考モード

ユースケース

フルスタックコード生成 · 自律エージェントとツール利用

入力

テキスト

出力

テキスト

課金方式

トークン課金

0.7
02
2048
2568192
glm-5

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登録で $0.5 分の無料クレジット。画像を約 20 枚無料生成できます

料金詳細

従量課金の透明な価格設定で、隠れた費用はありません。

料金詳細

使用量ベースの料金内訳

仕様価格公式価格節約
Input/1M tokens0.8 クレジット≈$0.81 クレジット-20%
Output/1M tokens2.56 クレジット≈$2.563.2 クレジット-20%
Cache Read/1M tokens0.16 クレジット≈$0.160.2 クレジット-20%

課金ルール

  • 出力価格はモデル、解像度、品質、時間、トークン使用量によって変動します。
  • アップロードした参照ファイルは、対応モデルでは別途課金される場合があります。
  • ウェブ検索や画像検索などの追加機能はリクエストごとに課金される場合があります。
  • トークンベースのモデルは入力・出力トークン数で課金されます。
  • メインルートが利用できない場合、Velokey は可能な範囲で安定したフォールバックルートに自動的に切り替えることがあります。
  • 従量課金制で、クレジットは透明に差し引かれます。

* 最終的な費用は生成結果によって異なります。

手頃な価格のGLM-5 API

VelokeyでZhipuのGLM-5にアクセス — Opus-4.5レベルのコーディング、SOTAのオープンウェイト・エージェント型ツール利用、効率的な744B/40Bスパースアーキテクチャを、統合エンドポイントと本番アプリ向けの定価以下の価格で提供します。

GLM-5とそのAPIアクセスについて

GLM-5はZhipu(Z.ai)のフラッグシップモデルで、トークンごとに40Bパラメータのみを有効化する744Bパラメータのスパース混合エキスパートアーキテクチャ上に構築され、スケール時の効率性のためにDeepSeek Sparse Attentionを統合しています。28.5Tトークンで事前学習され、非同期の"Slime"強化学習フレームワークで改良されており、Claude Opus 4.5と同等のコーディング性能を持ち、エージェント型ベンチマークでオープンウェイトモデル中第1位にランクされ、複数の思考モードをサポートします。 Velokeyは、手頃で統合しやすいGLM-5 APIを提供します。統合チャットエンドポイント、明確なリクエストフロー、本番システム、エージェントパイプライン、自動化ツール向けの定価以下の価格を備えています。

Opus-4.5レベルのコーディング

自然言語からフロントエンド、バックエンド、データ処理にわたる実行可能なコードを生成し、ソフトウェアエンジニアリングでClaude Opus 4.5と同等の性能を達成します — SWE-bench Verifiedで77.8、Terminal Bench 2.0で56.2。

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Opus-4.5レベルのコーディング

SOTAのオープンウェイト・エージェント型ツール利用

自律的な意思決定とツール呼び出しにより、1つの文章をマルチステップ実行を通じて完全な成果物へ変換し、BrowseComp、MCP-Atlas、τ²-Benchでオープンウェイトモデル中第1位にランクされています。

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SOTAのオープンウェイト・エージェント型ツール利用

効率的な744B/40Bスパースアーキテクチャ

総パラメータ744Bのうちトークンごとに40Bのみを有効化し、DeepSeek Sparse Attention (DSA)と28.5Tトークンでの事前学習を組み合わせることで、低い提供コストでフロンティア品質を実現します。

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効率的な744B/40Bスパースアーキテクチャ

思考モードと豊富なツール機能

非同期の"Slime" RLフレームワークでトレーニングされた複数の思考モードに加え、信頼性の高い本番統合のための関数呼び出し、構造化JSON出力、コンテキストキャッシュ、ストリーミングを備えています。

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思考モードと豊富なツール機能

VelokeyでGLM-5 APIをデプロイする方法

わずか数ステップで開始できます。

1

サインアップしてAPIキーを取得

Velokeyコンソールにサインインして、GLM-5に送信されるすべてのリクエストを認証するAPIキーを生成します。

2

リクエストパラメータを設定

modelをglm-5に設定し、messagesを送信します。より深い推論のために思考モードを選択し、関数呼び出し、構造化JSON出力、コンテキストキャッシュを有効にします。

3

統合して呼び出しを開始

Velokeyの統合/v1/chat/completionsエンドポイントにリクエストを送信して、アシスタント、エージェント、自動化を駆動し、使用量を1つのコンソールで管理します。

GLM-5の実世界でのユースケース

フルスタックエンジニアリングから自律エージェントまで、多くの高自律性シナリオをカバーします。

フルスタックコード生成

Opus-4.5レベルのコーディングにより、スタック全体にわたり自然言語から実行可能なフロントエンド、バックエンド、データ処理コードを生成する用途に適しています。

自律エージェントとツール利用

エージェント型ベンチマークでオープンウェイトモデル中第1位 — ブラウジング、MCPツールオーケストレーション、マルチステップタスク自動化に適しています。

複雑な推論と研究

非同期RLでトレーニングされた複数の思考モード — 深い推論、分析、長期的な研究ワークフローに適しています。

データ処理パイプライン

自然言語から実行可能なデータ処理コードを生成します — ETL、変換、分析の自動化に適しています。

構造化出力と統合

関数呼び出しと構造化JSON出力 — モデルをバックエンドサービスや型付きデータフローに組み込む用途に適しています。

長文コンテキスト分析

200Kトークンのコンテキストと最大128K出力 — 大規模ドキュメント、コードベース、長い会話の分析に適しています。

GLM-5にVelokeyを選ぶ理由

定価からの割引

VelokeyでGLM-5をより低価格で呼び出せます — 強制的なサブスクリプションなしの従量課金で、初期費用を削減します。

統合APIインターフェース

1つのAPIキーでGLM-5や他のモデルにアクセスできます — 複数のアカウントやキーを扱う必要がなく、統合を簡素化します。

充実したドキュメントと統合ガイダンス

エンドポイントリファレンス、パラメータ詳細、例により、思考モード、関数呼び出し、構造化出力をスムーズに採用できます。

安定性と高可用性

自動フェイルオーバーと安定したフォールバックルートにより、プライマリルートが停止した場合でも可用性を維持し、本番環境の信頼性を保ちます。

API リファレンス

API 呼び出し例とパラメータの完全な説明

Endpoint

https://api.velokey.ai/v1/chat/completions

Authentication

Bearer YOUR_API_KEY

Request Example

curl https://api.velokey.ai/v1/chat/completions \
  -X POST \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "temperature": 0.7
  }'

Response Example

{
  "id": "req_abc123",
  "model": "glm-5",
  "created": 1234567890,
  "data": { ... }
}

GLM-5 API FAQ

GLM-5のアーキテクチャは何ですか?

GLM-5は、トークンごとに40Bパラメータのみを有効化する744Bパラメータのスパース混合エキスパートアーキテクチャを使用し、効率性のためにDeepSeek Sparse Attentionを統合しています。28.5Tトークンで事前学習され、その後、非同期の"Slime" RLフレームワークで改良されました。

GLM-5のコーディング性能はどの程度ですか?

自然言語からフロントエンド、バックエンド、データ処理にわたる実行可能なコードを生成し、ソフトウェアエンジニアリングでClaude Opus 4.5と同等の性能を達成しており、SWE-bench Verifiedで77.8、Terminal Bench 2.0で56.2を記録しています。

エージェント機能はどの程度強力ですか?

GLM-5は自律的な意思決定とツール呼び出しを行い、1つの文章をマルチステップ実行を通じて完全な成果物へ変換します。BrowseComp、MCP-Atlas、τ²-Benchでオープンウェイトモデル中第1位にランクされています。

どのようなコンテキストと出力制限に対応していますか?

GLM-5は200Kトークンのコンテキストウィンドウと最大128Kトークンの出力に対応しています。複数の思考モード、関数呼び出し、構造化JSON出力、コンテキストキャッシュ、ストリーミングを備えたテキスト間タスクを処理します。

Velokeyではどのように課金されますか?

Velokeyは、1つのAPIキーで統合エンドポイントを通じてGLM-5を定価以下の価格でルーティングし、入力トークンと出力トークンに基づいて課金します。このページの価格エリアには、ダッシュボード上の現在のVelokey価格が表示されます。

今すぐ GLM 5 を使い始める

1 つの API キーで、Velokey を通じて低コストで安定した AI モデルにアクセスできます。