GLM-5.1: Z.AI의 모델
Z.AI의 플래그십. 최대 1M 토큰 컨텍스트 윈도우. Sonnet 가격을 훨씬 밑도는 비용으로 전체 코드베이스 또는 전체 지식 베이스 에이전트에 강력합니다.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
Okou는 더 이상 GLM-5.1을 실행하지 않습니다. 이 페이지는 사양, 가격, 벤치마크 참고용으로 남겨 두었습니다. 같은 종류의 작업에는 GPT 5.6 Luna을 사용하세요.
GPT 5.6 Luna 보기GLM-5.1은 최대 1M 토큰 입력을 갖춘 라인업의 장문 컨텍스트 전문가입니다. 프롬프트가 정말로 거대할 때 찾으세요: 한 번에 전체 리포지토리, 단일 리서치 실행 내 수백 개 문서. 독립 리더보드는 장문 컨텍스트 작업에서 GLM-5.1을 오픈웨이트 모델 최상위 등급으로 일관되게 순위 매깁니다.
벤더 정가는 1M 토큰당 $1.40 / $4.40로, 벤더 수준에서 Sonnet 4.6의 절반을 훨씬 밑돌며, API가 Anthropic 호환이라 Claude 스타일 에이전트가 재작성 없이 그대로 적용됩니다. 컨텍스트 크기보다 영어 추론 깊이가 더 중요할 때는 Sonnet이나 Opus를, 지연이 좌우할 때는 Kimi K2.7 Code를 찾으세요.
GLM-5.1란?
Z.AI / Zhipu AI의 플래그십 범용 모델.
GLM-5.1은 Z.AI를 통해 배포되는 Zhipu AI GLM 시리즈의 플래그십입니다. 강력한 일반 능력과 비정상적으로 큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 추론 모델입니다. 최대 1M 토큰으로, 동일 가격 등급의 Anthropic 및 Moonshot 기본값보다 몇 배 더 큽니다.
GLM-5.1의 주목할 점
대표적인 아키텍처 및 기능 특징.
GLM-5.1은 Anthropic 호환 API 표면을 통해 최대 1M 토큰 컨텍스트 윈도우(Built-in 라인업에서 가장 큼)를 노출하므로, Claude 스타일 에이전트가 변경 없이 그대로 적용됩니다. 업스트림은 api.z.ai에서 프롬프트 캐싱을 지원합니다.
한눈에 보는 사양
GLM-5.1 벤치마크
독립 리뷰들은 장문 컨텍스트 작업에서 GLM-5.1을 오픈웨이트 모델 최상위 등급에 둡니다. 수치는 서드파티 리더보드에서 주 단위로 바뀝니다. 여기에 정확한 백분율을 의도적으로 고정하지 않습니다.
GLM-5.1 가격
공급사 정가, 100만 토큰당.
GLM-5.1는 실제로 어떻게 작동하는가
프로덕션 에이전트 실행에서 관찰된 동작.
장문 컨텍스트 회상
GLM-5.1의 1M 토큰 윈도우는 진정으로 사용 가능합니다. 구형 200K 모델에서 Anthropic 제품군을 제한하는 200K 경계를 한참 넘어서까지 일관성을 유지합니다. 전체 리포 또는 전체 문서 코퍼스 에이전트에 유용합니다.
추론
견고한 일반 추론입니다. 가장 어려운 영어 다중 도구 라우팅에서 Sonnet 4.6 아래에 있지만, 격차는 비용 차이에 비하면 작습니다.
GLM-5.1에 가장 적합한 에이전트 작업
단일 프롬프트에 들어가는 전체 리포 리팩터
500K 토큰 중형 코드베이스를 단일 GLM-5.1 호출에 넣고 교차 파일 이름 변경, 아키텍처 리뷰, 또는 보안 패스를 요청하세요. 더 작은 윈도우의 모델은 리포를 청크로 나누고 결과를 엮도록 강제하는데, 이것이 버그가 스며드는 지점입니다. GLM-5.1은 모든 파일을 작업 기억에 담고 출력에서 올바른 경로를 참조합니다.
수백 개 문서에 걸친 리서치 실행
위키, RFC, 계약서, 작년 지원 티켓 — 전체 더미를 한 번에 불러와 교차 문서 패턴을 요청하세요. 낮은 벤더 가격 덕분에 실행당 비용이 관리 가능하게 유지되며, 이것이 이런 종류의 "모두 읽고, 한 번에 요약" 워크플로우를 일회성 과학 프로젝트가 아니라 프로덕션에서 실제로 감당할 수 있게 만드는 요소입니다.
GLM-5.1를 건너뛰어야 할 때
Sonnet 4.6이나 Opus 4.7이 여전히 선두인 가장 어려운 영어 추론, 그리고 Kimi K2.7 Code가 훨씬 빠른 지연 핵심 채팅 응답에서는 GLM-5.1을 건너뛰세요.
GLM-5.1 vs 다른 모델
GLM-5.1 vs Kimi K2.7 Code
둘 다 비슷한 크레딧 비용(×0.4 대 ×0.3)의 장문 컨텍스트 옵션입니다. 우리 내부 평가에서 Kimi가 더 강한 장문 컨텍스트 회상을 갖고, GLM-5.1은 순수 컨텍스트 크기(1M 대 256K)에서 승리합니다. 매우 긴 트랜스크립트에는 Kimi를, 전체 코드베이스를 단일 프롬프트에 넣어야 할 때는 GLM-5.1을 선택하세요.
GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6(×1)은 도구 라우팅 정확도와 영어 추론에서 선두입니다. GLM-5.1(×0.4)은 컨텍스트 윈도우에서 선두이며 비용이나 컨텍스트 크기가 의사결정을 좌우할 때 올바른 선택입니다.
GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro(×0.1)는 더 저렴하며 서드파티 리뷰에 따르면 Code Arena에서 더 높은 벤치마크를 기록합니다. GLM-5.1은 여전히 컨텍스트 크기에서 승리합니다. 비용 민감 표준 컨텍스트 작업에는 DeepSeek를, 컨텍스트 크기가 제약일 때는 GLM-5.1을 선택하세요.
결론: GLM-5.1를 사용해야 할까?
컨텍스트 크기가 제약일 때 GLM-5.1을 선택하세요. 그 외의 모든 것에는 DeepSeek V4 Pro가 더 저렴하고 Sonnet 4.6이 도구를 더 안정적으로 라우팅합니다.
Okou에서 GLM-5.1 제공 여부
GLM-5.1은 Okou 라인업에서 제거되어 채팅이나 워크플로에서 선택할 수 없고, 직접 보유한 API 키로도 사용할 수 없습니다. 같은 비용 절감 등급은 GPT 5.6 Luna이 대신합니다.