本站参考价:输入 ¥1.54 / 输出 ¥5.404 每百万 tokens(渠道目录参考价 ¥7.7/¥27.02 × 0.2x;最终扣费以控制台为准)。

智谱 AI · 文本模型 · 人民币渠道

智谱 GLM-5.1 API 中转

智谱 GLM-5 系列 5.1 版本,模型代号为 glm-5.1,通过 island AI Coding 的 OpenAI 兼容接口中转调用。国产模型人民币按量渠道站内倍率 0.2x,本站售价 = 渠道目录参考价 × 0.2,与 GLM-5.2 同价、全天统一计费——本页价格均来自站点定价目录的公开数据。

更新日期:2026-10-06·模型代号:glm-5.1

1. GLM-5.1 是什么

GLM-5.1(glm-5.1)是智谱 GLM-5 系列的版本之一,与 GLM-5.2、GLM-5.3 一同在本站走国产模型人民币按量渠道。智谱系列在中文语境任务中是国产阵营的常选对象,接入方式与本站其他模型完全一致——同一个 Base URL,改 model 参数即可。

两点计费事实需要知道:全天统一价、无分时段规则;缓存读和缓存写都收费(各 ¥0.392),这是 GLM 系列与 MiniMax 标准档(缓存写免费)的主要成本结构差异。上下文窗口等规格以控制台模型列表与智谱官方目录为准。

2. 人民币价格表

计费项(元 / 百万 tokens)渠道目录参考价本站售价
输入¥7.7¥1.54
输出¥27.02¥5.404
缓存读¥1.96¥0.392
缓存写¥1.96¥0.392
计费倍率0.2x(本站售价 = 渠道目录参考价 × 0.2)

结算口径:按 Token 用量 × 站内倍率 0.2x 结算,全天统一价,明细以控制台账单为准。

3. 选型参考

  • 系列内选型:GLM-5.1 与 5.2 同价,GLM-5.3 输入贵 ¥0.42、输出贵 ¥0.756 且缓存读写规则不同(读 ¥0.364、写免费);预算敏感选 5.1/5.2,追求新版本选 5.3。
  • 缓存成本提醒:GLM-5.1 缓存写收费 ¥0.392(约输入价的 1/4),低复用前缀的任务每次重建缓存都有成本;高复用系统提示词的任务则受益于缓存读折扣。
  • 国产渠道横向比较:¥1.54/¥5.404 的价位与 Kimi K2.6(¥1.33/¥5.6)、Kimi K2.7 Code(¥1.54/¥7.0)接近,属于中档;低价位可看 MiniMax M2.7 与 小米 MiMo。

4. 批量任务成本怎么估算

GLM-5.1 本站输入 ¥1.54、输出 ¥5.404 每百万 tokens(渠道目录 ¥7.7/¥27.02 × 0.2x)。它有一个容易被忽略的计费差异:缓存读和缓存写都按 ¥0.392 计费——缓存写不是免费的,频繁更换系统提示词会持续产生写入成本。

任务假设Token 构成估算费用决策意义
1 万份研报摘要输入 1,000 万 / 输出 200 万约 ¥26.21中文长输入任务,输出费的占比同样要预算
8 万条工单分类输入 640 万 / 输出 160 万约 ¥18.50输出短、批量大的分类任务最能体现单价优势
固定系统提示 + 缓存缓存写 200 万 + 缓存读 5,000 万 + 输出 300 万约 ¥36.60缓存读写都计费,先把提示词稳定下来再扩量

计算方式为各类 tokens ÷ 1,000,000 × 本站单价后求和:第三条的缓存读费为 50 × ¥0.392。GLM-5.1 与 GLM-5.2 完全同价,价差为 0;需要更低单价时可对照 GLM-5.3(输入 ¥1.96、输出 ¥6.16、缓存写免费),用同一套算例比较后再决定。

5. 哪些任务适合,哪些应换型号

任务状态优先选择验收方式
中文办公文档、研报与长文处理GLM-5.1抽样核对要点覆盖率与格式遵循
频繁更换系统提示词的流水线先固化提示词再扩量缓存写按 ¥0.392/MT 计费,频繁改写会持续产生写入成本
需要更新代际能力对照 GLM-5.2(同价)固定题集实测后再切换
需要更低价替代对照 GLM-5.3同一批样本比较一致率与总成本

GLM-5.1 与 5.2 同价,与 5.3 的差别体现在单价与缓存政策上。选型时先把「缓存写是否计费」纳入预算模型,再比较能力。

6. API 调用示例

cURL · OpenAI 兼容调用
curl https://www.codex789.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-codex789-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.1",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "把这份中文合同的关键条款抽取成结构化 JSON"}
    ]
  }'

Python SDK

Python · openai SDK
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://www.codex789.com/v1",
    api_key="sk-codex789-your-api-key",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "为这篇中文新闻稿写三条不同风格的开头"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

7. 常见问题

GLM-5.1 的调用代号是什么?

调用代号为 glm-5.1,由智谱提供,具体可用状态以控制台模型列表为准。

GLM-5.1 和 GLM-5.2 价格一样吗?

一样。本站定价目录中 GLM-5.1 与 GLM-5.2 的输入、输出、缓存读、缓存写单价完全一致(¥1.54/¥5.404/¥0.392/¥0.392),GLM-5.3 略高。

GLM 系列的缓存计费有什么特点?

GLM-5.1 与 GLM-5.2 的缓存读和缓存写都按 ¥0.392 每百万 tokens 计费(约为输入价的 1/4),不像 MiniMax 部分型号缓存写免费;缓存复用率低的工作负载要计入这项成本。

倍率是多少?

站内倍率 0.2x,国产模型人民币渠道统一(DeepSeek 除外为 0.3x);以控制台实时展示为准。