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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 P9557 runs
1293884516397239483150007-0807-22ms
Section 02

Scores de qualité

Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.

90
Génération de code
45
Créatif
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

2026-07-122026-07-192026-07-19
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)49 / avg 70
1545

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

La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.

7 derniers jours

30 derniers jours

100.0%

n=1

Temps de réponse médian

6,573ms

n=1

Basé sur 178 mesures au cours des 30 derniers jours.

Détails techniques

Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.

Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.

Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.

Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.

Total des appels (30d)

1

Réponses OK (30d)

1

Total des appels (7d)

0

Réponses OK (7d)

0

Section 07

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-557/100 · 6 runs
2 correct1 partial3 wrong33% accuracy
2026-07-19

GLM-5 Turbo adds tool support while maintaining baseline performance

GLM-5 Turbo has expanded its capabilities with the addition of JSON mode, tool calling, and reasoning features in this benchmark window. Performance metrics show general stability across most evaluated tasks, with the model maintaining its previous positioning in the competitive landscape. The model continues to demonstrate solid coding abilities and mathematical reasoning comparable to its initial debut. Its performance on standard benchmarks remains consistent, showing neither significant gains nor regressions in core competencies. The newly added tool calling and structured output capabilities extend the model's practical utility for application developers, though benchmark data on these specific features is still limited. GLM-5 Turbo appears positioned as a capable mid-tier option for developers seeking a balance of reasoning, coding, and now function-calling abilities. The stability in performance metrics suggests reliable iteration from Zhipu, though the model has not made dramatic leaps in benchmark standings. Users evaluating this model should consider it for applications requiring multi-modal capability support rather than expecting cutting-edge performance in any single domain. The addition of tool support makes it more viable for agent-based workflows and structured data extraction tasks.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Added tool calling support JSON mode now available Performance remains stable
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
22 juil. 2026 · 08:03 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
4056 ms
Latence P95
4150 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·8 juillet 2026