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Tier B — Produktion
Läuft in:CNErstellt in:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-4.5 Air

Tier B — Produktion · 131K Tokens

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··

GLM-4.5 Air ist das leichtgewichtige Geschwister von GLM-4.5 — ein kleineres, günstigeres Modell, abgestimmt auf Geschwindigkeit und Volumen. Es ist die GLM, zu der man greift, wenn Kosten pro Token und Durchsatz wichtiger sind als Spitzenqualität.

Abschnitt 01

Geschwindigkeitsanalyse

Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.

P50-Latenz (Median)P95-Latenz104 runs
1608611910629151401965009-1010-06ms
Abschnitt 02

Qualitätswerte

Wie sich dieses Modell je Prompt-Kategorie zum übrigen Feld verhält, aus einem paarweisen Fit über dieselben Prompts. Die rohe Jury-Wertung steht unter jeder Zahl.

48%
Codegenerierung
Jury-Mittel 87
46%
Kreativ
Jury-Mittel 72
24%
Faktisch
Jury-Mittel 45
16%
Schlussfolgern
Jury-Mittel 17

Gewinnrate je Kategorie: wie oft dieses Modell ein durchschnittliches Modell bei einem Prompt dieser Kategorie schlägt. 50% ist der Durchschnitt, keine schlechte Note. Es ist kein Prozentsatz richtiger Antworten.

Abschnitt 03

Preise

Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.

💰
API-Tarife — GLM-4.5 Air
$0.3900 pro 1M Input-Tokens
$2.15 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0007 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$0.3900
pro 1M Output-Tokens$2.15
Abschnitt 04

Tokens pro Sekunde

Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.

Durchsatz (Tokens / s)90 / avg 83
12432

Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.

Abschnitt 05

Fähigkeiten

jsonnotes: GLM emits a non-standard reasoning_content field beside content; read content for the answer.toolsreasoning
Abschnitt 06

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Noch keine Messdaten

Es wurden noch nicht genug API-Aufrufe aufgezeichnet, um Verfügbarkeitsstatistiken für dieses Modell anzuzeigen. Daten erscheinen, sobald das Modell Live-Traffic erhält.

Abschnitt 07

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-561/100 · 41 runs
20 correct5 partial16 wrong49% accuracy
● 2026-10-04

GLM-4.5 Air shows quality improvement but factual accuracy remains weak

GLM-4.5 Air demonstrates measurable improvement in this benchmark window, with overall quality rising from 24.0 to 32.7 points, an 8.7 point gain. However, the model continues to struggle significantly with factual accuracy, scoring just 33 out of 100 in the factual category. This represents a substantial improvement from the previous window's factual score of 3, suggesting the model has addressed some critical knowledge gaps, but performance remains well below acceptable standards for production use cases requiring reliable information retrieval. Latency has increased modestly from 7921ms to 8680ms at the median, representing approximately a 10% slowdown in response times. With only 3 test runs in the current window compared to 2 previously, the sample size remains limited for drawing definitive conclusions. Notably, coding performance data is absent from the current window, making it impossible to assess whether the model maintained its previous coding score of 45 or if this capability has regressed. Users should expect inconsistent factual outputs and plan for verification workflows. The quality improvements are encouraging but insufficient to recommend this model for knowledge-intensive applications without human oversight.

Qualität

32.7

Latenz p50

8,680 ms

Testläufe

3

✓ Quality improved 8.7 points✓ Factual score recovered from 3✗ Factual accuracy still critically low✗ Latency increased 10 percent
Abschnitt 08

Vollständiges Modellprofil

GLM-4.5 Air: die leichtgewichtige, günstige GLM

GLM-4.5 Air ist das leichtgewichtige Geschwister von GLM-4.5 — ein kleineres, günstigeres Modell, abgestimmt auf Geschwindigkeit und Volumen. Es ist die GLM, zu der man greift, wenn Kosten pro Token und Durchsatz wichtiger sind als Spitzenqualität.

Es wirbt mit einem 128K-Token-Kontextfenster.

Architektur & Trainingssignale

GLM-4.5 Air ist die kleinere, auf Effizienz ausgerichtete Variante von GLM-4.5 von Zhipu AI. Es behält Tool-Aufrufe und JSON-Unterstützung in einem leichteren, auf Durchsatz und Kosten ausgerichteten Paket über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt bei. Wie der Rest der GLM-Reihe liefert es ein nicht standardmäßiges reasoning_content-Feld neben content; Integrationen sollten content für die endgültige Antwort lesen und reasoning_content als optionale Spur behandeln.

Wo es glänzt

  • Hochvolumen-, kostensensitive Arbeitslasten — Klassifizierung, Extraktion, Massen-Entwürfe.
  • Geringere Latenz als das vollständige GLM-4.5.
  • Der günstigste kostenpflichtige GLM-Preispunkt.

Wo es schwächelt

  • Niedrigeres Limit als die vollwertigen Modelle — nicht für das schwierigste Reasoning.
  • Noch keine Tokonomix-Benchmark-Daten; validieren Sie an Ihren eigenen Aufgaben.
  • Nicht-EU-Hosting.

Anwendungsfälle aus der Praxis

  • Massenhafte Datenverarbeitung, bei der Kosten dominieren.
  • Interaktive Funktionen, die schnelle, günstige Antworten benötigen.
  • Ein erster Entwurf, bevor ein stärkeres Modell verfeinert.

Tokonomix-Benchmark-Momentaufnahme

GLM-4.5 Air ist neu bei Tokonomix registriert und noch nicht aktiviert, daher haben wir es noch nicht durch unseren wöchentlichen Intelligenztest oder Geschwindigkeits-Benchmark laufen lassen. Es gibt noch keine Tokonomix-Werte zu berichten — und wir erfinden keine.

Sobald es live geht, durchläuft es dieselbe wöchentliche Testumgebung wie jedes andere Modell: identische Prompts, ein unabhängiger, familienfremder Judge und reproduzierbare Latenz- und Kostenmessungen. Behandeln Sie bis dahin die Preis- und Fähigkeitsangaben auf dieser Seite als vom Anbieter veröffentlichten Ausgangspunkt, nicht als gemessene Tokonomix-Ergebnisse.

EU-Datenschutz & Datenresidenz

GLM-4.5 Air wird von Zhipu AI (z.ai) entwickelt, einem Labor mit Sitz in China, und von Nicht-EU-Infrastruktur aus bereitgestellt. Das muss klar gesagt werden: einen Prompt an dieses Modell zu senden ist keine Entscheidung für EU-Datenresidenz oder DSGVO-Souveränität, und Tokonomix wird es nie als solche kennzeichnen.

Wenn Ihr Anwendungsfall erfordert, dass Daten in der EU bleiben, wählen Sie ein EU-gehostetes Modell (etwa unsere OVH- oder Azure-EU-Routen) statt eines GLM-Modells. Tokonomix hält z.ai standardmäßig aus jedem EU-only-/souveränen Routing-Set heraus. Nutzen Sie GLM dort, wo Fähigkeit oder Preis im Vordergrund stehen und grenzüberschreitende Verarbeitung für diese Aufgabe akzeptabel ist.

Fazit & Alternativen

GLM-4.5 Air ist die GLM-Economy-Stufe: günstig und schnell, mit einem sinnvoll niedrigeren Limit. Wenn Kosten noch mehr zählen, sind die GLM-4.7/4.5-Flash-Stufen kostenlos; wenn Qualität mehr zählt, steigen Sie auf das vollständige GLM-4.5 oder höher um.

Letzter automatisierter Test
6. Okt. 2026 · 14:02 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
2212 ms
P95-Latenz
2436 ms
Fehler
0 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·15. September 2026