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

GLM-4.5 Air

Tier B — Producción · 131K tokens

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

GLM-4.5 Air es el hermano ligero de GLM-4.5 — un modelo más pequeño y barato, ajustado para la velocidad y el volumen. Es la GLM a la que recurrir cuando el coste por token y el rendimiento importan más que la calidad máxima.

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 P95104 runs
1608611910629151401965009-1010-06ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Cómo se sitúa este modelo frente al resto del campo en cada categoría de prompts, a partir de un ajuste por pares sobre los mismos prompts. La nota bruta del juez aparece debajo de cada número.

48%
Generación de código
media del juez 87
46%
Creativo
media del juez 72
24%
Factual
media del juez 45
16%
Razonamiento
media del juez 17

Tasa de victorias por categoría: con qué frecuencia este modelo vence a un modelo medio en un prompt de esa categoría. 50% es la media, no un suspenso. No es un porcentaje de aciertos.

Sección 03

Precios

Lo que pagas por millón de tokens al usar este modelo en Tokonomix, más una estimación para una conversación típica.

💰
Tarifas API — GLM-4.5 Air
$0.3900 por 1M de tokens de entrada
$2.15 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0007 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.3900
por 1M de tokens de salida$2.15
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)90 / avg 83
12432

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

Sin datos todavía

Aún no hemos registrado suficientes llamadas a la API para mostrar estadísticas de disponibilidad de este modelo. Los datos aparecen una vez que el modelo comienza a recibir tráfico en vivo.

Sección 07

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
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.

Calidad

32.7

Latencia p50

8,680 ms

Ejecuciones de test

3

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

Perfil completo del modelo

GLM-4.5 Air: la GLM ligera y económica

GLM-4.5 Air es el hermano ligero de GLM-4.5 — un modelo más pequeño y barato, ajustado para la velocidad y el volumen. Es la GLM a la que recurrir cuando el coste por token y el rendimiento importan más que la calidad máxima.

z.ai publica GLM-4.5 Air a 0,20 $ por 1M de tokens de entrada y 1,10 $ por 1M de tokens de salida — el nivel GLM de pago más barato, muy por debajo del GLM-4.5 estándar.

Anuncia una ventana de contexto de 128K tokens.

Arquitectura y señales de entrenamiento

GLM-4.5 Air es la variante más pequeña y orientada a la eficiencia de GLM-4.5 de Zhipu AI. Mantiene la llamada a herramientas y el soporte de JSON en un paquete más ligero orientado al rendimiento y al coste, 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

  • Cargas de trabajo de alto volumen y sensibles al coste — clasificación, extracción, redacción masiva.
  • Menor latencia que el GLM-4.5 completo.
  • El punto de precio GLM de pago más bajo.

Dónde se queda corto

  • Techo más bajo que los modelos completos — no apto para el razonamiento más difícil.
  • Aún no hay datos de benchmark de Tokonomix; valida en tus propias tareas.
  • Alojamiento fuera de la UE.

Casos de uso reales

  • Procesamiento de datos masivo donde el coste domina.
  • Funciones interactivas que necesitan respuestas rápidas y baratas.
  • Un primer borrador antes de que un modelo más fuerte lo refine.

Instantánea del benchmark de Tokonomix

GLM-4.5 Air 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 Air 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 Air es el nivel económico de GLM: barato y rápido, con un techo sensatamente más bajo. Cuando el coste importa aún más, los niveles GLM-4.7/4.5 Flash son gratuitos; cuando la calidad importa más, sube al GLM-4.5 completo o superior.

Última prueba automática
6 oct 2026 · 14:02 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
2212 ms
Latencia P95
2436 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·8 de julio de 2026