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Tier B — Production
Fonctionne en :CNCréé en :China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-4.5 Air

Tier B — Production · 131K tokens

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GLM-4.5 Air est le petit frère léger de GLM-4.5 — un modèle plus petit et moins cher, réglé pour la vitesse et le volume. C’est la GLM vers laquelle se tourner quand le coût par token et le débit comptent plus que la qualité maximale.

Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P95108 runs
1314886116407239543150008-0909-05ms
Section 02

Scores de qualité

Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.

56%
Génération de code
moyenne du juge 95
47%
Créatif
moyenne du juge 72
31%
Factuel
moyenne du juge 62
15%
Raisonnement
moyenne du juge 17

Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.

Section 03

Historique des tarifs

Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.

💰
Tarifs API — GLM-4.5 Air
$0.2000 par 1M de tokens d'entrée
$1.10 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0003 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$0.2000
par 1M de tokens de sortie$1.10

Pricing over time

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

$0.2000

input / 1M

— stable

$1.10

output / 1M

— stable

2026-07-122026-08-092026-08-30
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)65 / avg 65
15111

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Capacités

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

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 07

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-565/100 · 28 runs
16 correct2 partial10 wrong57% accuracy
2026-08-30

GLM-4.5 Air achieves major quality leap with 30-point improvement

GLM-4.5 Air has demonstrated a remarkable transformation in this benchmark window, surging from an overall quality score of 66.5 to 96.7—a substantial 30.2-point improvement that places it among top-performing models. The advancement is particularly pronounced in factual accuracy, which jumped from 46 to 98, representing a complete turnaround from what was previously a significant weakness. Reasoning capabilities reached a perfect 100 score, up from the previous window's performance, while coding improved modestly from 87 to 92. Latency characteristics remained essentially stable, with p50 response times holding steady around 11.8-12.2 seconds across both windows. This consistency in speed while dramatically improving output quality suggests meaningful model optimizations rather than simple parameter adjustments. The limited test run count of 3 in the current window versus 4 previously means these results should be monitored for consistency, but the magnitude of improvement across multiple categories indicates a substantive enhancement. Users can expect significantly more reliable factual responses and reasoning outputs while maintaining the same performance characteristics they experienced before.

Qualité

96.7

Latence p50

11,800 ms

Exécutions de test

3

Quality improved 30 points Factual accuracy jumped to 98 Perfect reasoning score achieved Limited test run sample size
Section 08

Profil complet du modèle

GLM-4.5 Air : la GLM légère et économique

GLM-4.5 Air est le petit frère léger de GLM-4.5 — un modèle plus petit et moins cher, réglé pour la vitesse et le volume. C’est la GLM vers laquelle se tourner quand le coût par token et le débit comptent plus que la qualité maximale.

z.ai publie GLM-4.5 Air à 0,20 $ par 1M de tokens d’entrée et 1,10 $ par 1M de tokens de sortie — le palier GLM payant le moins cher, bien en dessous du GLM-4.5 standard.

Il annonce une fenêtre de contexte de 128K tokens.

Architecture et signaux d’entraînement

GLM-4.5 Air est la variante plus petite et orientée efficacité de GLM-4.5 de Zhipu AI. Il conserve l’appel d’outils et la prise en charge JSON dans un paquet plus léger visant le débit et le coût, via un point de terminaison compatible OpenAI. Comme le reste de la gamme GLM, il renvoie un champ non standard reasoning_content à côté de content ; les intégrations doivent lire content pour la réponse finale et traiter reasoning_content comme une trace facultative.

Là où il excelle

  • Charges de travail à fort volume et sensibles au coût — classification, extraction, rédaction en masse.
  • Latence plus faible que le GLM-4.5 complet.
  • Le point de prix GLM payant le plus bas.

Là où il pèche

  • Plafond plus bas que les modèles complets — pas pour le raisonnement le plus difficile.
  • Pas encore de données de benchmark Tokonomix ; validez sur vos tâches.
  • Hébergement hors UE.

Cas d’usage concrets

  • Traitement de données en masse où le coût domine.
  • Fonctionnalités interactives nécessitant des réponses rapides et bon marché.
  • Une première ébauche avant qu’un modèle plus puissant ne l’affine.

Instantané du benchmark Tokonomix

GLM-4.5 Air est récemment enregistré sur Tokonomix et pas encore activé, nous ne l’avons donc pas encore soumis à notre test d’intelligence hebdomadaire ni à notre benchmark de vitesse. Il n’y a pas encore de scores Tokonomix à communiquer — et nous n’en inventerons pas.

Dès sa mise en service, il entre dans le même dispositif hebdomadaire que tous les autres modèles : prompts identiques, juge indépendant d’une autre famille, et mesures reproductibles de latence et de coût. D’ici là, considérez les indications de prix et de capacités de cette page comme le point de départ publié par le fournisseur, et non comme des résultats mesurés par Tokonomix.

Confidentialité UE et résidence des données

GLM-4.5 Air est développé par Zhipu AI (z.ai), un laboratoire dont le siège est en Chine, et servi depuis une infrastructure hors UE. Il faut le dire clairement : envoyer un prompt à ce modèle n’est pas un choix de résidence des données dans l’UE ni de souveraineté RGPD, et Tokonomix ne l’étiquettera jamais comme tel.

Si votre cas d’usage exige que les données restent dans l’UE, choisissez un modèle hébergé dans l’UE (par exemple nos routes OVH ou Azure-EU) plutôt qu’un modèle GLM. Tokonomix maintient z.ai en dehors de tout ensemble de routage UE-uniquement/souverain par conception. Utilisez GLM là où la capacité ou le prix priment et où un traitement transfrontalier est acceptable pour cette tâche.

Verdict et alternatives

GLM-4.5 Air est le palier économique de GLM : bon marché et rapide, avec un plafond sensiblement plus bas. Quand le coût compte encore plus, les paliers GLM-4.7/4.5 Flash sont gratuits ; quand la qualité compte plus, passez au GLM-4.5 complet ou supérieur.

Dernier test automatisé
5 sept. 2026 · 08:00 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
3071 ms
Latence P95
7481 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·8 juillet 2026