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 ist das Flaggschiff der GLM-Serie von Zhipu AI, vertrieben über Z.AI. Es ist ein Reasoning-Modell mit starker allgemeiner Leistungsfähigkeit und einem ungewöhnlich großen Kontextfenster von bis zu 1M Tokens, also deutlich größer als die Anthropic- und Moonshot-Defaults in derselben Preisstufe.
Auf VM0 wird GLM-5.1 auf zwei Wegen bereitgestellt: über VM0 Managed (geroutet über OpenRouter mit der Upstream-ID z-ai/glm-5.1) und über einen direkten Z.AI-API-Schlüssel. GLM-5.2 ist inzwischen der Z.AI-Default, während GLM-5.1 aus Kompatibilitätsgründen verfügbar bleibt.
GLM-5.1 wurde im April 2026 breit auf VM0 verfügbar, als sein Feature Flag entfernt wurde (PR #10497). Es ist die kosteneffiziente Langkontext-Option im Katalog, liegt bei ×0,4 Credits und kostet weniger als die Hälfte von Sonnet 4.6.
Technische Daten auf einen Blick
GLM-5.1 Benchmarks
Unabhängige Reviews platzieren GLM-5.1 in der Spitzengruppe der Open-Weight-Modelle für Langkontext-Aufgaben. Zahlen auf Drittanbieter-Leaderboards verschieben sich wöchentlich, deshalb pinnen wir hier bewusst keine exakten Prozentwerte.
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.
Langkontext-Recall
Das 1M-Token-Fenster von GLM-5.1 ist wirklich nutzbar. Es hält Kohärenz weit über die 200K-Grenze hinaus, die ältere Anthropic-Modelle limitiert. Nützlich für Agenten, die ganze Repositories oder Dokumentkorpora erfassen müssen.
Reasoning
Solides allgemeines Reasoning. Beim schwierigsten englischsprachigen Multi-Tool-Routing liegt es unter Sonnet 4.6, aber der Abstand ist im Verhältnis zum Preisunterschied klein.
Tool-Nutzung
Zuverlässig auf der üblichen VM0-Tool-Oberfläche (Slack, GitHub, Notion, Linear). Einige Randfälle mit tief verschachtelten Tool-Calls werden weniger präzise gehandhabt als bei Claude Sonnet 4.6.
Beste Agent-Aufgaben für GLM-5.1
Der Whole-Repo-Refactor, der in einen Prompt passt
Gib eine mittelgroße Codebasis mit 500K Token in einen einzigen GLM-5.1-Aufruf und bitte um ein dateiübergreifendes Rename, ein Architektur-Review oder einen Security-Pass. Modelle mit kleineren Fenstern zwingen dich zum Chunking und Zusammenführen, genau dort schleichen sich Bugs ein. GLM-5.1 hält jede Datei im Arbeitskontext und referenziert die richtigen Pfade in der Ausgabe.
Der Recherche-Lauf über Hunderte Dokumente
Wikis, RFCs, Verträge, Support-Tickets aus dem letzten Jahr: Lade alles auf einmal und frage nach dokumentübergreifenden Mustern. Die Kosten pro Lauf bleiben wegen des niedrigen Anbieterpreises kontrollierbar, was diesen "alles lesen, einmal zusammenfassen"-Workflow produktionstauglich statt zu einem einmaligen Experiment macht.
Der Denkjob, der mehr als zehn Minuten braucht
Manche Agent-Schritte dauern tatsächlich fünf bis dreißig Minuten: tiefe Recherche, Multi-Dokument-Analyse, lange Planungsphasen. VM0 setzt für den Z.AI-Provider ein API-Timeout von 50 Minuten, damit diese langen Denkschritte nicht mitten im Gedankengang abbrechen. Das macht GLM-5.1 zur sicheren Wahl gegenüber Modellen mit kürzeren Provider-Defaults.
Wann du GLM-5.1 überspringen solltest
Verzichte auf GLM-5.1 bei schwierigstem englischsprachigem Reasoning, wo Sonnet 4.6 oder Opus 4.7 weiterhin führen, und bei latenzkritischen Chat-Antworten, bei denen Kimi K2.7 Code deutlich schneller ist.
GLM-5.1 vs andere Modelle
GLM-5.1 vs Kimi K2.7 Code
Beide sind Langkontext-Optionen mit ähnlichen Credit-Kosten (×0,4 vs. ×0,3). Kimi hat in unserer internen Bewertung stärkeren Langkontext-Recall; GLM-5.1 gewinnt bei der reinen Kontextgröße (1M vs. 256K). Nutze Kimi für sehr lange Transkripte; nutze GLM-5.1, wenn ein ganzer Codebestand in einen Prompt passen muss.
GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6 (×1) führt bei Tool-Routing-Genauigkeit und englischsprachigem Reasoning. GLM-5.1 (×0,4) führt beim Kontextfenster und ist die richtige Wahl, wenn Kosten oder Kontextgröße die Entscheidung dominieren.
GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro (×0,1) ist günstiger und liegt laut Drittanbieter-Reviews auf Code Arena höher. GLM-5.1 gewinnt weiterhin bei der Kontextgröße. Wähle DeepSeek für kostensensitive Standardkontext-Arbeit; wähle GLM-5.1, wenn die Kontextgröße die Einschränkung ist.
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
Wie groß ist GLM-5.1s Kontextfenster auf VM0?
Bis zu 1 Million Token. Das größte Fenster in unserem Built-in-Katalog. Groß genug, um ein mittelgroßes Repository oder mehrere Hundert Dokumente in einen einzelnen Prompt zu packen.
Welchen Provider sollte ich für GLM-5.1 verwenden?
VM0 Managed ist der einfachste Weg. Wenn du direkt beim Anbieter abrechnen willst, verbinde einen Z.AI-API-Schlüssel.
Ist GLM-5.1 Open Weight?
Z.AI veröffentlicht Open-Weight-Varianten der GLM-Serie. Die auf VM0 bereitgestellte Version routet aus Gründen der Produktionszuverlässigkeit zur gehosteten Z.AI-API.
Unterstützt GLM-5.1 Bildeingaben?
GLM-5.1 wird auf VM0 für Text und Code bereitgestellt. Für multimodale Eingaben (Bild/Video) wähle Claude Sonnet 4.6 oder Kimi K2.7 Code.
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.