GLM-5.1 on VM0. Long-context agents
Z.AIs Flaggschiff-Modell. Starke Code-Generierung und Long-Context-Recall zu einem mittleren Preis — ×0,4 Credits auf VM0.
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
GLM-5.1 ist das Flaggschiff-Modell von Z.AI, positioniert als kosteneffiziente Alternative zu Claude Sonnet 4.6. Mit 1M-Token-Kontext, Prompt Caching und soliden Code-Generierungsfähigkeiten ist es auf VM0 bei ×0,4 Credits angesiedelt.
Listenpreis $1,40/$4,40 pro 1M Tokens mit gecachtem Input bei $0,26/1M. Deutlich günstiger als die Claude-Produktlinie, aber mit eingeschränkteren Modalitäten (Text und Code, keine Bildeingabe).
Was ist GLM-5.1?
April 2026 · Flaggschiff der GLM-Familie von Z.AI.
GLM-5.1 is the flagship of Zhipu AI's GLM series, distributed via Z.AI. It's a reasoning model with strong general capability and an unusually large context window. Up to 1M tokens, several times larger than the Anthropic and Moonshot defaults at the same price tier.
On VM0, GLM-5.1 is exposed two ways: through VM0 Managed (routed via OpenRouter with the upstream id z-ai/glm-5.1), and via a direct Z.AI API key (where it's the default model). Either path uses Z.AI's Anthropic-compatible interface, so existing VM0 agents drop in unchanged.
GLM-5.1 became broadly available on VM0 in April 2026 when its feature flag was retired (PR #10497). It's the cost-efficient long-context option in the lineup, sitting at ×0.4 credits. Less than half of Sonnet 4.6.
Technische Daten auf einen Blick
GLM-5.1 Benchmarks
Independent reviews place GLM-5.1 in the top tier of open-weight models for long-context tasks. Numbers shift weekly on third-party leaderboards. We deliberately don't pin exact percentages here.
GLM-5.1 Preise
Listenpreis des Anbieters, pro 1 Mio. Tokens.
Wie sich GLM-5.1 in der Praxis verhält
Beobachtetes Verhalten aus produktiven Agent-Durchläufen.
Long-context recall
GLM-5.1's 1M-token window is genuinely usable. It maintains coherence well past the 200K boundary that limits the Anthropic family on the older 200K models. Useful for whole-repo or whole-doc-corpus agents.
Reasoning
Solid general reasoning. Below Sonnet 4.6 on the hardest English-language multi-tool routing, but the gap is small relative to the cost difference.
Tool use
Reliable across the common VM0 tool surface (Slack, GitHub, Notion, Linear). Some edge cases in deeply nested tool calls are handled less crisply than Claude Sonnet 4.6.
Beste Agent-Aufgaben für GLM-5.1
The whole-repo refactor that fits in one prompt
Drop a 500K-token mid-sized codebase into a single GLM-5.1 call and ask for a cross-file rename, an architectural review, or a security pass. Models with smaller windows force you to chunk the repo and stitch results together, which is where bugs creep in. GLM-5.1 keeps every file in working memory and references the right paths in its output.
The research run over hundreds of documents
Wikis, RFCs, contracts, last year's support tickets — load the whole pile at once and ask for cross-document patterns. The cost-per-run stays manageable because of the low vendor price, which is what makes this kind of "read everything, summarise once" workflow actually affordable in production rather than a one-off science project.
The thinking job that needs more than ten minutes
Some agent steps genuinely take five to thirty minutes — deep research, multi-document analysis, long planning passes. VM0 sets a 50-minute API timeout for the Z.AI provider so those long thinking steps don't get cut off mid-thought, which makes GLM-5.1 the safe pick over models routed through providers with shorter default timeouts.
Wann du GLM-5.1 überspringen solltest
Skip GLM-5.1 on the hardest English-language reasoning where Sonnet 4.6 or Opus 4.7 still leads, and on latency-critical chat replies where Haiku 4.5 is much faster.
GLM-5.1 vs andere Modelle
GLM-5.1 vs Kimi K2.6
Both are long-context options at similar credit cost (×0.4 vs ×0.3). Kimi has stronger long-context recall in our internal evaluation; GLM-5.1 wins on raw context size (1M vs 256K). Pick Kimi for very long transcripts; pick GLM-5.1 when you need to stuff a whole codebase into one prompt.
GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) leads on tool-routing accuracy and English-language reasoning. GLM-5.1 (×0.4) leads on context window and is the right pick when cost or context size dominates the decision.
GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro (×0.3) is cheaper and benchmarks higher on Code Arena per third-party reviews. GLM-5.1 still wins on context size. Pick DeepSeek for cost-sensitive standard-context work; pick GLM-5.1 when context size is the constraint.
Fazit: Solltest du GLM-5.1 nutzen?
GLM-5.1 ist eine solide kosteneffiziente Wahl für text- und codebasierte Aufgaben. Erwäge es, wenn du eine günstigere Alternative zu Claude Sonnet 4.6 suchst und keine Bildeingabe benötigst.
Häufig gestellte Fragen
How big is GLM-5.1's context window on VM0?
Up to 1 million tokens. The largest in our Built-in lineup. Enough to fit a mid-sized repository or several hundred documents in a single prompt.
Which provider should I use for GLM-5.1?
VM0 Managed is the simplest path. If you want vendor-direct billing, connect a Z.AI API key.
Is GLM-5.1 open weights?
Z.AI publishes open-weight variants of the GLM series. The version exposed on VM0 routes to the Z.AI hosted API for production reliability.
Does GLM-5.1 support image input?
GLM-5.1 on VM0 is exposed for text and code. For multimodal (image/video) input, choose Claude Sonnet 4.6 or Kimi K2.6.
Alternativen
GLM-5.1 auf VM0 nutzen
Zwei Wege, um GLM-5.1 auf VM0 zu nutzen
VM0 unterstützt GLM-5.1 als Built-in-Modell, das in VM0-Credits abgerechnet wird, sowie über Bring-your-own mit einem Z.AI API key. Der Built-in-Weg nutzt VM0 Managed Routing und den unten erklärten Credit-Multiplikator; der Bring-your-own-Weg rechnet direkt mit dem Upstream-Anbieter ab und überspringt die VM0-Credit-Umrechnung.
VM0s Empfehlung
VM0 positioniert GLM-5.1 als kostensparende Option statt als Core-Agent-Modell. Nutze es zur Optimierung der Stückkosten bei Nicht-Kernarbeit wie Massenklassifikation, Vorfiltern, latenzkritischen Kurzantworten oder fest zugewiesenen Legacy-Agents, während Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 oder Claude Sonnet 4.6 die entscheidenden Schritte übernehmen.
Credits und der ×0.4-Multiplikator
Jedes Built-in-Modell auf VM0 wird als Vielfaches von Claude Sonnet 4.6 bepreist, das die ×1-Credit-Basislinie bildet. GLM-5.1 wird mit ×0.4 Credits abgerechnet. Der Multiplikator erscheint auf deiner VM0-Rechnung; der Anbieter-Listenpreis in der obigen Preistabelle ist das, was der Upstream-Anbieter berechnet, bevor VM0 ihn in Credits umrechnet.
GLM-5.1 wird mit ×0.4 abgerechnet, d.h. ein Schritt kostet hier nur das 0.4-fache der Credits eines äquivalenten Schritts mit Sonnet 4.6 (der ×1-Basislinie). Damit liegt es deutlich unter der Credit-Basislinie und ist die natürliche Wahl für volumenstarke Hintergrundarbeit, bei der Kosten pro Schritt wichtiger sind als höchste Reasoning-Qualität.
Verfügbar auf VM0 seit April 2026.