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

GLM-5 Turbo

Tier B — Production · 205K tokens

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GLM-5 Turbo est la variante orientée vitesse de la génération GLM-5 sur z.ai. Les paliers GLM « Turbo » sacrifient historiquement un peu de qualité de pointe pour une latence et un coût plus faibles, ce qui en fait l’option débit d’une génération.

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 P95104 runs
1340888016420239603150008-1209-07ms
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.

49%
Génération de code
moyenne du juge 71
31%
Créatif
moyenne du juge 50
44%
Factuel
moyenne du juge 57
24%
Raisonnement
moyenne du juge 27

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-5 Turbo
$1.20 par 1M de tokens d'entrée
$4.00 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0015 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$1.20
par 1M de tokens de sortie$4.00

Pricing over time

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

$1.20

input / 1M

— stable

$4.00

output / 1M

— stable

2026-07-122026-08-092026-09-06
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)33 / avg 72
14821

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.toolsreasoningprice note: No published price on 2026-07-06
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-4-555/100 · 32 runs
14 correct1 partial17 wrong44% accuracy
2026-09-06

GLM-5 Turbo adds JSON, tools, and reasoning capabilities

GLM-5 Turbo has expanded its feature set with the addition of JSON mode, tool calling, and reasoning capabilities, marking a significant evolution in the model's functionality. These new capabilities bring the model in line with modern LLM expectations for structured outputs and agentic workflows. The additions of JSON mode and tools support enable developers to build more reliable integrations and multi-step applications. The reasoning capability suggests enhanced analytical performance for complex tasks. However, no benchmark performance data is available for this window, making it impossible to assess the model's actual capabilities in areas like accuracy, speed, or cost-effectiveness. Without comparative metrics on language understanding, code generation, or reasoning quality, users cannot evaluate how GLM-5 Turbo stacks up against alternatives. The lack of benchmark results also prevents verification of whether these new features perform competitively. Users interested in GLM-5 Turbo should wait for comprehensive benchmark data before making integration decisions, as feature availability alone doesn't indicate production readiness or competitive performance.

Qualité

Latence p50

Exécutions de test

0

JSON mode added Tool calling support added Reasoning capability introduced No benchmark data available
Section 08

Profil complet du modèle

GLM-5 Turbo : la variante GLM-5 optimisée pour la vitesse

GLM-5 Turbo est la variante orientée vitesse de la génération GLM-5 sur z.ai. Les paliers GLM « Turbo » sacrifient historiquement un peu de qualité de pointe pour une latence et un coût plus faibles, ce qui en fait l’option débit d’une génération.

z.ai n’avait publié aucun prix public pour GLM-5 Turbo à l’enregistrement (juillet 2026), nous ne stockons donc aucun chiffre de facturation. Les paliers Turbo sont généralement moins chers que le modèle de base, mais confirmez le tarif réel sur z.ai avant d’activer.

Nous l’avons enregistré avec une grande fenêtre de contexte (~200K tokens) à titre provisoire ; la documentation de la génération GLM-5 est mince, alors confirmez la fenêtre exacte sur z.ai avant de vous y fier.

Architecture et signaux d’entraînement

GLM-5 Turbo est un membre de la génération GLM-5 de Zhipu AI orienté latence/débit. La documentation publique détaillée reste limitée en juillet 2026. Nous le décrivons comme un modèle de chat rapide, apte au raisonnement, avec prise en charge des outils et du JSON 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

  • Tâches à débit plus élevé ou sensibles à la latence au sein de la génération GLM-5.
  • Traitement en masse où la vitesse et le coût priment sur les derniers points de qualité.
  • Appel d’outils et sortie JSON.

Là où il pèche

  • Aucun prix publié à l’enregistrement — à confirmer avant activation.
  • Probablement un léger compromis de qualité par rapport à la base GLM-5 ; vérifiez si la qualité est critique.
  • Hébergement hors UE.

Cas d’usage concrets

  • Classification, extraction ou rédaction à fort volume où la latence compte.
  • Expériences interactives nécessitant des réponses plus rapides.
  • Boucles agentiques avec de nombreux appels courts.

Instantané du benchmark Tokonomix

GLM-5 Turbo 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-5 Turbo 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-5 Turbo est l’option débit de la génération GLM-5. Choisissez-le quand la vitesse et le coût comptent plus que le dernier incrément de qualité — mais confirmez d’abord son prix non publié. Pour une qualité maximale, utilisez GLM-5 ou GLM-5.2 ; pour un débit gratuit, les paliers GLM Flash.

Dernier test automatisé
7 sept. 2026 · 14:01 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
6075 ms
Latence P95
8645 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·8 juillet 2026