Z.ai: GLM 4.6

Erzeugt Text. Multimodale Varianten können zusätzliche Eingabeformate auswerten.

z-ai/glm-4.6 · Entwickler Z.ai · 5 gelistete Routen

#Profil und Fähigkeiten

Hauptbereich: Text / Chat
Variante: Standard
Eingabe: Text
Ausgabe: Text
Kontextfenster: 204.800 Token
Maximale Ausgabe laut Katalog: 131.072 Token
Werkzeuge: Ja
Strukturiertes JSON: Ja
Reasoning: Optional
Im Katalog seit: 30.09.2025
Kanonische Modell-ID: z-ai/glm-4.6
Eingabe-/Ausgabe-Parameter: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p
API-Pfade: /api/v1/chat/completions /api/v1/completions /api/v1/messages /api/v1/responses
Modellkarte: zai-org/GLM-4.6
Lizenzfeld der Modellkarte: mit
Sprachcodes der Modellkarte: en, zh
Modellkarte · Kategorie: text-generation
Modellkarte · Bibliothek: transformers

Die Modellkarte beschreibt die dort veröffentlichte Variante. Die technischen Limits und Preise von OpenRouter stehen in den Abschnitten zu Routen und Tarifen.

Modellart im Leitfaden einordnen

#Hosting-Anbieter und Messwerte

P50 ist der Median der jeweils veröffentlichten Messreihe. Preise in US-Dollar je Million Token. Medientarife stehen im nächsten Abschnitt. — steht für eine fehlende oder hier nicht anwendbare Angabe.

Routen, Preise und veröffentlichte Messwerte
Anbieter und Routing-Tag	Tier / Präzision	USD/Mio. Eingabe	USD/Mio. Ausgabe	Kontext	P50-Latenz (s)	P50 Token/s	Uptime 1 Tag
DeepInfra `deepinfra/fp4/flex`	flex · fp4	0,40	1,60	202.752	2,443	24,0	—
Venice `venice/fp4`	fp4	0,43	1,75	198.000	1,607	33,5	99,92 %
DeepInfra `deepinfra/fp4`	fp4	0,50	2,00	202.752	1,378	35,0	100,0 %
Novita `novita/bf16`	bf16	0,55	2,20	204.800	4,902	26,0	100,0 %
Z.AI `z-ai/fp4`	fp4	0,60	2,20	202.752	4,056	28,0	100,0 %

Routing-Details, Limits, ZDR und Messfenster

ZDR-Status aus der öffentlichen OpenRouter-Liste. Der API-Statuscode wird als Rohwert angezeigt.

Technische und betriebliche Routenmerkmale
Anbieter und Routing-Tag	Region	Datenschutzangaben	Max. Eingabe	Max. Ausgabe	Messart und Stichprobe	Funktionen	Quellen
DeepInfra `deepinfra/fp4/flex`	us	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	131.072	latency · 30 min · 17 Anfragen Durchsatz: 802 Anfragen · 1.440 min	Impliziter Cache · Werkzeuge · Strukturiertes JSON	Endpunkt-API · Messwerte
Venice `venice/fp4`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	16.384	latency · 30 min · 561 Anfragen Durchsatz: 472 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge · Strukturiertes JSON	Endpunkt-API · Messwerte
DeepInfra `deepinfra/fp4`	us	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	131.072	latency · 30 min · 593 Anfragen Durchsatz: 568 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge	Endpunkt-API · Messwerte
Novita `novita/bf16`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	131.072	latency · 30 min · 278 Anfragen Durchsatz: 257 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge	Endpunkt-API · Messwerte
Z.AI `z-ai/fp4`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	131.072	latency · 30 min · 272 Anfragen Durchsatz: 238 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge	Endpunkt-API · Messwerte

#Preise und Tarife

Preise im allgemeinen Modellkatalog
Preisposition	USD	Abrechnungseinheit
Eingabe	0,50	pro 1 Mio. Token
Ausgabe	2,00	pro 1 Mio. Token
Cache-Lesen	0,10	pro 1 Mio. Token

Eine Tarifposition kann in mehreren Quellen auftauchen. Abrechnungseinheit, Bedingung und Routing-Tag bestimmen, welcher Tarif gilt.

Spezialpreise, Zusatzleistungen und Kontextstaffeln
Geltungsbereich	Preisposition	Stufe / Bedingung	USD	Einheit	Quelle
Katalogweit	Cache-Lesen	—	0,10	pro 1 Mio. Token	Modellkatalog (Zusatztarife)
DeepInfra `deepinfra/fp4/flex`	Cache-Lesen	—	0,08	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
Venice `venice/fp4`	Cache-Lesen	—	0,08	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
DeepInfra `deepinfra/fp4`	Cache-Lesen	—	0,10	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
Novita `novita/bf16`	Cache-Lesen	—	0,11	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
Z.AI `z-ai/fp4`	Cache-Lesen	—	0,11	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)

#Benchmarks

Veröffentlichte Benchmark-Indizes
Artificial Analysis	Index
Coding Index	45,8

Methodik von Artificial Analysis

Design Arena · Elo und Rang innerhalb derselben Kategorie vergleichen
Arena	Aufgabenkategorie	Elo	Rang	Gewinnrate
agents	androidnative	1.082	36	52,6 %
agents	fullstack	1.015	39	42,3 %
agents	godotgamedev	1.180	17	53,2 %
agents	mobileapps	1.096	40	47,2 %
models	3d	1.122	85	54,2 %
models	codecategories	1.162	81	54,3 %
models	dataviz	1.161	78	52,6 %
models	gamedev	1.147	76	54,8 %
models	svg	1.105	64	52,1 %
models	uicomponent	1.142	84	52,5 %
models	website	1.172	82	54,3 %

Design Arena

#Quellen und weitere Informationen

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