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Z.ai: GLM 4.6

Compared with GLM-4.5, this generation brings several key improvements: Longer context window: The context window has been expanded from 128K to 200K tokens, enabling the model to handle more complex agentic tasks. $0.43 per million input tokens, $1.75 per million output tokens. 204,800 token context window, maximum output of 16,384 tokens. Higher uptime with 5 providers. Includes independent benchmarks from Artificial Analysis.

模型概览

模型规格

上下文
204,800 tokens
最大输出
16,384 tokens
架构
text->text
分词器
Other
知识截止时间
2025-03-31
内容审核
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.43
/M tokens
输出
$1.75
/M tokens
缓存读取
$0.08
/M tokens
API

模型配置

默认参数

temperature
0.6

推理能力

内容审核
默认参数
API

快速调用

通过 OpenRouter 的 OpenAI 兼容 API 调用这个确切的模型 ID。

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"z-ai/glm-4.6","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入输出

输入
text
输出
text
推理能力

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p
可用提供方

5 个提供方

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

Venice

fp4
上下文
198K
最大输出
16K
输入
$0.430
输出
$1.75
缓存读取
$0.080
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp4
上下文
203K
最大输出
131K
输入
$0.500
输出
$2.00
缓存读取
$0.100
缓存写入
暂未提供

Novita

bf16
上下文
205K
最大输出
131K
输入
$0.550
输出
$2.20
缓存读取
$0.110
缓存写入
暂未提供

AtlasCloud

fp8
上下文
203K
最大输出
182K
输入
$0.600
输出
$2.20
缓存读取
$0.110
缓存写入
暂未提供

Z.AI

fp4
上下文
203K
最大输出
131K
输入
$0.600
输出
$2.20
缓存读取
$0.110
缓存写入
暂未提供
z-ai

个模型

全部模型