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GLM-5.1: Modell von Z.AI

Z.AI's flagship. Up to a 1M-token context window. Strong for whole-codebase or whole-knowledge-base agents at well below Sonnet pricing.

1M tokens · Text / Code · Prompt cache

Okou führt GLM-5.1 nicht mehr aus. Diese Seite bleibt als Referenz für Spezifikationen, Preise und Benchmarks erhalten. Für dieselbe Art von Arbeit nutze GPT 5.6 Luna.

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Listenpreis $1,40/$4,40 pro 1M Tokens mit gecachtem Input bei $0,26/1M. Deutlich günstiger als die Claude-Produktlinie, aber mit eingeschränkteren Modalitäten (Text und Code, keine Bildeingabe).

Was ist GLM-5.1?

April 2026 · Flaggschiff der GLM-Familie von Z.AI.

GLM-5.1 ist das Flaggschiff der GLM-Serie von Zhipu AI, vertrieben über Z.AI. Es ist ein Reasoning-Modell mit starker allgemeiner Leistungsfähigkeit und einem ungewöhnlich großen Kontextfenster von bis zu 1M Tokens, also deutlich größer als die Anthropic- und Moonshot-Defaults in derselben Preisstufe.

Das zeichnet GLM-5.1 aus

Architektur- und Funktionsmerkmale im Überblick.

Technische Daten auf einen Blick

FamilieGLM-Familie
ModalitätenText, Code
SprachenMehrsprachig
Kontextfenster1.000K Token
Prompt CachingUnterstützt

GLM-5.1 Benchmarks

Unabhängige Reviews platzieren GLM-5.1 in der Spitzengruppe der Open-Weight-Modelle für Langkontext-Aufgaben. Zahlen auf Drittanbieter-Leaderboards verschieben sich wöchentlich, deshalb pinnen wir hier bewusst keine exakten Prozentwerte.

Code ArenaDrittanbieter-Leaderboard
Top-3 (open weights)
Langkontext-RecallAnbieterangabe
Stark über das 1M-Token-Fenster

GLM-5.1 Preise

Listenpreis des Anbieters, pro 1 Mio. Tokens.

Input$1.40
Output$4.40
Cache Read$0.26
Cache Write$1.40

Wie sich GLM-5.1 in der Praxis verhält

Beobachtetes Verhalten aus produktiven Agent-Durchläufen.

Langkontext-Recall

Das 1M-Token-Fenster von GLM-5.1 ist wirklich nutzbar. Es hält Kohärenz weit über die 200K-Grenze hinaus, die ältere Anthropic-Modelle limitiert. Nützlich für Agenten, die ganze Repositories oder Dokumentkorpora erfassen müssen.

Reasoning

Solides allgemeines Reasoning. Beim schwierigsten englischsprachigen Multi-Tool-Routing liegt es unter Sonnet 4.6, aber der Abstand ist im Verhältnis zum Preisunterschied klein.

Beste Agent-Aufgaben für GLM-5.1

Der Whole-Repo-Refactor, der in einen Prompt passt

Gib eine mittelgroße Codebasis mit 500K Token in einen einzigen GLM-5.1-Aufruf und bitte um ein dateiübergreifendes Rename, ein Architektur-Review oder einen Security-Pass. Modelle mit kleineren Fenstern zwingen dich zum Chunking und Zusammenführen, genau dort schleichen sich Bugs ein. GLM-5.1 hält jede Datei im Arbeitskontext und referenziert die richtigen Pfade in der Ausgabe.

Der Recherche-Lauf über Hunderte Dokumente

Wikis, RFCs, Verträge, Support-Tickets aus dem letzten Jahr: Lade alles auf einmal und frage nach dokumentübergreifenden Mustern. Die Kosten pro Lauf bleiben wegen des niedrigen Anbieterpreises kontrollierbar, was diesen "alles lesen, einmal zusammenfassen"-Workflow produktionstauglich statt zu einem einmaligen Experiment macht.

Wann du GLM-5.1 überspringen solltest

Verzichte auf GLM-5.1 bei schwierigstem englischsprachigem Reasoning, wo Sonnet 4.6 oder Opus 4.7 weiterhin führen, und bei latenzkritischen Chat-Antworten, bei denen Kimi K2.7 Code deutlich schneller ist.

GLM-5.1 vs andere Modelle

GLM-5.1 vs Kimi K2.7 Code

Beide sind Langkontext-Optionen mit ähnlichen Credit-Kosten (×0,4 vs. ×0,3). Kimi hat in unserer internen Bewertung stärkeren Langkontext-Recall; GLM-5.1 gewinnt bei der reinen Kontextgröße (1M vs. 256K). Nutze Kimi für sehr lange Transkripte; nutze GLM-5.1, wenn ein ganzer Codebestand in einen Prompt passen muss.

GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6

Sonnet 4.6 (×1) führt bei Tool-Routing-Genauigkeit und englischsprachigem Reasoning. GLM-5.1 (×0,4) führt beim Kontextfenster und ist die richtige Wahl, wenn Kosten oder Kontextgröße die Entscheidung dominieren.

GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro (×0,1) ist günstiger und liegt laut Drittanbieter-Reviews auf Code Arena höher. GLM-5.1 gewinnt weiterhin bei der Kontextgröße. Wähle DeepSeek für kostensensitive Standardkontext-Arbeit; wähle GLM-5.1, wenn die Kontextgröße die Einschränkung ist.

Fazit: Solltest du GLM-5.1 nutzen?

GLM-5.1 ist eine solide kosteneffiziente Wahl für text- und codebasierte Aufgaben. Erwäge es, wenn du eine günstigere Alternative zu Claude Sonnet 4.6 suchst und keine Bildeingabe benötigst.

Verfügbarkeit von GLM-5.1 auf Okou

GLM-5.1 wurde aus dem Okou-Angebot entfernt und lässt sich daher weder im Chat noch in einem Workflow auswählen; auch mit eigenem API-Schlüssel ist das Modell nicht verfügbar. GPT 5.6 Luna deckt dieselbe kostensparende Stufe ab.