Z.ai: GLM 5 z-ai/glm-5

Модель Z.ai: GLM 5 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

60 ₽

за 1 млн входных токенов

192 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Z.ai: GLM 5

Оптимальна для инженерных команд, которым нужна мощная open-source модель с reasoning-способностями для агентных сценариев и работы с большими кодовыми базами.

GLM-5 — флагманская open-source модель от Z.ai (ZAI), разработанная для решения сложных инженерных задач и многошаговых агентных сценариев. Модель ориентирована на опытных разработчиков, которым нужна производительность уровня production при работе с масштабными программными системами. Поддержка внутреннего рассуждения (reasoning) позволяет модели разбивать сложные задачи на шаги и последовательно двигаться к решению, что особенно ценно в длинных агентных цепочках.

Контекстное окно в 202 752 токена открывает возможность работы с большими кодовыми базами, объёмными техническими спецификациями и многоэтапными диалогами без потери контекста. Как open-source модель, GLM-5 может быть развёрнута самостоятельно, что важно для команд с требованиями к конфиденциальности данных или специфическими инфраструктурными ограничениями. Семейство GLM развивается командой ZAI и позиционируется как конкурент ведущих закрытых моделей в задачах программирования и системного проектирования.

Когда брать эту модель

✓ Разработка и ревью сложного кода: рефакторинг больших кодовых баз, генерация boilerplate, анализ архитектурных решений
✓ Построение агентных пайплайнов: многошаговые задачи с инструментами, где важна последовательность рассуждений
✓ Работа с объёмными техническими документами: анализ спецификаций, RFC, legacy-кода в рамках одного контекста
✓ Self-hosted деплой: команды, которым нужна open-source модель для локального или приватного развёртывания
✓ Системное проектирование: помощь в принятии архитектурных решений для распределённых и высоконагруженных систем

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Спроектируй архитектуру микросервисной системы обработки платёжных событий с учётом требований к отказоустойчивости, идемпотентности и горизонтальному масштабированию — включая схему взаимодействия сервисов, выбор очередей и стратегию обработки ошибок.

Использование Z.ai: GLM 5 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",
    "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",
    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",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);