Z.ai: GLM 5.1 z-ai/glm-5.1

Модель Z.ai: GLM 5.1 от ZAI (семейство glm-5) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Серия GLM от Zhipu AI — китайский open-source лидер.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

203K

контекст, токенов

98 ₽

за 1 млн входных токенов

308 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Z.ai: GLM 5.1

Длинные инженерные задачи, где модель должна работать автономно через множество шагов без постоянного вмешательства человека.

GLM-5.1 — модель из семейства GLM от китайской компании ZAI (Zhipu AI), ориентированная на задачи программирования с акцентом на длительные, многошаговые рабочие процессы. Ключевое отличие от предыдущих версий — способность работать автономно и непрерывно над протяжёнными задачами, не требуя постоянного вмешательства пользователя на каждом шаге. Это делает её ближе к агентной парадигме, чем к классическому чат-ассистенту.

Модель поддерживает внутреннее рассуждение (reasoning), что позволяет ей декомпозировать сложные инженерные задачи перед тем, как выдать ответ. Контекстное окно составляет около 200 тысяч токенов — достаточно для работы с крупными кодовыми базами, длинными спецификациями или многофайловыми проектами целиком. Семейство GLM развивается как open-weight направление Zhipu AI, хотя конкретные условия лицензирования данной версии стоит уточнять у провайдера.

Практическое применение GLM-5.1 наиболее оправдано там, где нужен не разовый ответ, а устойчивое выполнение длинной цепочки действий: рефакторинг большого модуля, написание тестов по спецификации, поэтапная реализация фичи по техническому заданию.

Когда брать эту модель

✓ Автономное выполнение длинных coding-задач в агентных пайплайнах
✓ Рефакторинг и анализ крупных кодовых баз
✓ Генерация тестов и документации по объёмным спецификациям
✓ Многошаговая реализация фич по техническому заданию без ручного сопровождения
✓ Задачи, требующие удержания большого контекста (до ~200k токенов)

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй этот репозиторий на Python (вставлены файлы суммарно ~50 000 токенов), выяви архитектурные проблемы, предложи план рефакторинга и реализуй первые три шага с полными изменениями в коде.

Использование Z.ai: GLM 5.1 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-5.1",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-5.1",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);