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Glm 4.5 Air

Glm 4.5 Air AI model by Z.AI.

#184veröffentlicht 1. Jan. 2024·Unknown·Unknown
text128K ctx
API-AnbieterAPI-Key holen →Rangliste
Intelligenz
69.0 #184
Top-24%-Stufe
Ausgabegeschwindigkeit
50 t/s
ITL 20.0 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$1.5 /1M
Input $1/M · Output $3/M
Kontext
128K
≈ 320 A4-Seiten · max. Output 8,192

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Glm 4.5 Air
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (67)Mathematics (65)Hard Science (GPQA) (66)Agentic & Tool Use (67)Knowledge (MMLU) (69)Vision / Multimodal (25)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

Stärken & Trade-offs

Wo das Modell gewinnt

  • Cheap prompt-cache reads at $0.1/1M

Developer-Quickstart & API

Setzen Sie zuerst ZAI_API_KEY — API-Schlüssel holen
curl https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ZAI_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-4.5-air",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

Offizielle Ressourcen & Links

API-Bereitstellung

Hosts & Latenz vergleichen

Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
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Ergebnisse nach Quelle

Kategorie-Punkte

Benchmark-Ergebnisse

Live-Spezifikationen & Architektur

Unter der Haube
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.1/1M tokens.
Veröffentlichungsdatum
1. Jan. 2024
Parameter
Unknown
Lizenz
Unknown
Kontextfenster
128,000 tokens
Max. Ausgabe
8,192 tokens
Modalitäten
text
Cache-Preise
Lesen $0.1 · Schreiben $1.25 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$1/M
Ausgabepreis
$3/M
Ausgabegeschwindigkeit
50 t/s
Zeit bis zum ersten Token
—
Daten aktualisiert
26. Okt. 2026

Geschätzte Monatsrechnung

Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

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BibTeX
@misc{llmpodium2026glm45air,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Glm 4.5 Air},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/glm-4.5-air}
}

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Glm 4.5 Air LLMPodium Score
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