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Tier A — Frontera
Se ejecuta en:CNCreado en:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-4.5

Tier A — Frontera · 131K tokens

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

GLM-4.5 es un modelo fundacional de la gama GLM-4 de Zhipu, diseñado en torno al uso agéntico de herramientas y el razonamiento general. Sigue siendo una opción sólida y económica y ancla la familia junto a su hermano ligero GLM-4.5 Air.

Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P9557 runs
2318961416909242053150007-0807-22ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Resultados de evaluación de modelos juez en diversas categorías de tareas. Las puntuaciones reflejan coherencia, precisión y seguimiento de instrucciones.

100
Generación de código
98
Creativo
Sección 03

Historial de precios

Tarifas directas del proveedor por millón de tokens, más una estimación del coste de una conversación típica.

💰
Tarifas API — GLM-4.5
$0.6000 por 1M de tokens de entrada
$2.20 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0008 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.6000
por 1M de tokens de salida$2.20

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.6000

input / 1M

— stable

$2.20

output / 1M

— stable

2026-07-122026-07-192026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sección 04

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)26 / avg 46
865

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 05

Capacidades

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

Disponibilidad

Disponibilidad

Con qué frecuencia responde este modelo cuando lo llamamos — medido en solicitudes reales de API y pruebas en vivo durante los últimos 30 días. Esto es independiente de la calidad: estos números solo indican si el modelo responde, no qué tan buena es la respuesta.

Últimos 7 días

Últimos 30 días

100.0%

n=1

Tiempo de respuesta mediano

6,443ms

n=1

Basado en 188 mediciones en los últimos 30 días.

Detalles técnicos

Solo cuentan las llamadas reales a la API y las solicitudes de prueba en vivo — las sondas internas y las ejecuciones de referencia están excluidas.

Las llamadas con una clave API propia (BYOK) están excluidas: esos fallos son específicos de la clave, no una señal de inactividad del modelo.

Las llamadas fallidas NO se incluyen en las puntuaciones de calidad — la calidad se mide solo en respuestas exitosas. Disponibilidad y calidad son señales independientes.

Tiempo de respuesta mediano (p50) en llamadas exitosas con una duración registrada. Los valores atípicos afectan menos a la mediana que a la media.

Total de llamadas (30d)

1

Respuestas OK (30d)

1

Total de llamadas (7d)

0

Respuestas OK (7d)

0

Sección 07

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-583/100 · 6 runs
5 correct0 partial1 wrong83% accuracy
2026-07-19

GLM-4.5 adds tool use and JSON modes while maintaining performance

GLM-4.5 has expanded its capabilities with the addition of JSON output mode, tool calling functions, and reasoning features while preserving its core performance characteristics. The model continues to demonstrate strong multilingual capabilities, though specific benchmark scores are not available in this window for direct comparison. The addition of structured output support through JSON mode addresses a common need for developers building applications that require predictable response formats. Tool use functionality enables the model to interact with external functions and APIs, expanding its utility for agentic workflows and complex task execution. The reasoning capability suggests enhanced chain-of-thought processing for problems requiring multi-step logic. These additions position GLM-4.5 as a more versatile option for production use cases requiring structured outputs and external integrations. Users should note that while these new modes expand functionality, the underlying model performance appears stable. The combination of multilingual strength and newly added structured capabilities makes this update particularly relevant for developers building applications requiring both language diversity and programmatic reliability.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Added JSON mode support Tool calling now available Reasoning capability introduced
Sección 08

Perfil completo del modelo

GLM-4.5: la GLM agéntica consolidada

GLM-4.5 es un modelo fundacional de la gama GLM-4 de Zhipu, diseñado en torno al uso agéntico de herramientas y el razonamiento general. Sigue siendo una opción sólida y económica y ancla la familia junto a su hermano ligero GLM-4.5 Air.

z.ai publica GLM-4.5 a 0,60 $ por 1M de tokens de entrada y 2,20 $ por 1M de tokens de salida.

Anuncia una ventana de contexto de 128K tokens — más que suficiente para la mayoría de documentos y sesiones de agente de varios turnos.

Arquitectura y señales de entrenamiento

GLM-4.5 es un modelo central de la gama GLM-4 de Zhipu AI, destacado por un diseño orientado a agentes y uso de herramientas, y por una disponibilidad capaz de pesos abiertos. Es un modelo de chat apto para el razonamiento, con llamada a herramientas y JSON a través de un endpoint compatible con OpenAI. Como el resto de la gama GLM, devuelve un campo no estándar reasoning_content junto a content; las integraciones deben leer content para la respuesta final y tratar reasoning_content como una traza opcional.

Dónde destaca

  • Uso agéntico de herramientas y flujos de function-calling.
  • Razonamiento general a un precio de valor.
  • Un miembro maduro y bien conocido de la familia.

Dónde se queda corto

  • Los más nuevos GLM-4.6/4.7 y la generación GLM-5 lo mejoran.
  • Aún no hay datos de benchmark de Tokonomix; verifica en tus propias tareas.
  • Alojamiento fuera de la UE.

Casos de uso reales

  • Agentes que usan herramientas y tuberías de function-calling.
  • Asistencia general, redacción y análisis a escala.
  • Un proponente de consenso económico y entre familias.

Instantánea del benchmark de Tokonomix

GLM-4.5 está recién registrado en Tokonomix y aún no activado, por lo que todavía no lo hemos sometido a nuestra prueba de inteligencia semanal ni a nuestro benchmark de velocidad. Aún no hay puntuaciones de Tokonomix que informar — y no las inventaremos.

Cuando se active, entra en el mismo banco de pruebas semanal que cualquier otro modelo: prompts idénticos, un juez independiente de otra familia y mediciones reproducibles de latencia y coste. Hasta entonces, trate las notas de precio y capacidad de esta página como el punto de partida publicado por el proveedor, no como resultados medidos por Tokonomix.

Privacidad en la UE y residencia de datos

GLM-4.5 está desarrollado por Zhipu AI (z.ai), un laboratorio con sede en China, y se sirve desde infraestructura fuera de la UE. Conviene decirlo con claridad: enviar un prompt a este modelo no es una opción de residencia de datos en la UE ni de soberanía RGPD, y Tokonomix nunca lo etiquetará como tal.

Si su caso de uso exige que los datos permanezcan dentro de la UE, elija un modelo alojado en la UE (por ejemplo nuestras rutas OVH o Azure-EU) en lugar de un modelo GLM. Tokonomix mantiene a z.ai fuera de cualquier conjunto de enrutamiento solo-UE/soberano por diseño. Use GLM donde la capacidad o el precio sean la prioridad y el procesamiento transfronterizo sea aceptable para esa tarea.

Veredicto y alternativas

GLM-4.5 es la GLM consolidada y económica. Para capacidad más reciente, sube a GLM-4.6/4.7; cuando la latencia y el coste dominan, GLM-4.5 Air o los niveles flash gratuitos. Es una base fiable dentro de la familia GLM.

Última prueba automática
22 jul 2026 · 08:03 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
7731 ms
Latencia P95
30000 ms
Errores
1 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·8 de julio de 2026