

GLM 5.1 وGLM 4.7 FlashX جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.
GLM 5.1 وGLM 4.7 FlashX كلاهما من نماذج Z.ai ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.
| المواصفة | GLM 5.1 | GLM 4.7 FlashX |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | glm-5-1 | glm-4-7-flashx |
| المطور | Z.ai | Z.ai |
| تاريخ الإصدار | 7 أبريل 2026 | 19 يناير 2026 |
| نافذة السياق | 202.7K رمز | 202.8K رمز |
| أقصى إخراج | 128,000 رمز | 131,072 رمز |
| الإدخال | نص | نص |
| الإخراج | نص | نص |
| إخراج منظم | وضع JSON | وضع JSON |
| المنطقة | China | Singapore |
| نقاط النهاية | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-1:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-4-7-flashx:generateContent |
| القدرات |
أسعار مباشرة من كتالوج EmpirioLabs لكلا النموذجين. كل جدول أسعار يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
معلمات الطلب المدرجة لكل نموذج على EmpirioLabs، مع القيم المسموح بها أو النطاق حيثما ينطبق. تشير الشرطة إلى معلمة غير مدرجة للنموذج.
| المعامل | GLM 5.1 | GLM 4.7 FlashX |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 إلى 128000 | 1 إلى 131072 الافتراضي: 4096 |
| temperature | 0 إلى 1.99 الافتراضي: 1 | 0 إلى 1 الافتراضي: 1 |
| top_p | 0 إلى 1 الافتراضي: 0.95 | 0.01 إلى 1 الافتراضي: 0.95 |
| top_k | 1 إلى 100 الافتراضي: 20 | - |
| repetition_penalty | الحد الأدنى 0.1 الافتراضي: 1 | - |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max الافتراضي: medium | - |
| enable_thinking | boolean الافتراضي: true | boolean الافتراضي: true |
| thinking_budget | 1 إلى 38912 الافتراضي: 32768 | - |
| tool_stream | boolean الافتراضي: false | boolean الافتراضي: false |
| tools | array الافتراضي: [] | array |
| tool_choice | object | auto الافتراضي: auto |
| parallel_tool_calls | boolean | - |
| stop | array | array |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean الافتراضي: false | - |
| disable_formatting | boolean الافتراضي: false | - |
البحث المدمج على الويب اختياري عبر tool_web_search ويضيف $0.033 لكل طلب عند تفعيله.
يقدم GLM 5.1 واجهة Chat Completions المتوافقة مع OpenAI. وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api.empiriolabs.ai/v1 بمفتاح EmpirioLabs API الخاص بك واستخدم معرّف النموذج glm-5-1. يُستدعى النموذجان عبر نقطة النهاية نفسها. اضبط model على glm-5-1 أو glm-4-7-flashx. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-1",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'GLM 5.1 هو الإصدار الأحدث (7 أبريل 2026)؛ أما GLM 4.7 FlashX فصدر في 19 يناير 2026. GLM 4.7 FlashX لديه نافذة السياق الأكبر: 202.8K رمز، مقابل 202.7K لدى GLM 5.1. يعيد GLM 4.7 FlashX حتى 131,072 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد GLM 5.1 حتى 128,000. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.
GLM 5.1 هو الإصدار الأحدث (7 أبريل 2026)؛ أما GLM 4.7 FlashX فصدر في 19 يناير 2026.
يُسعَّر النموذجان بوحدات أو مستويات مختلفة، لذا قارن جداول الأسعار المباشرة في هذه الصفحة. وهي تطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
نعم. يستخدم النموذجان POST /v1/chat/completions بمفتاح EmpirioLabs API نفسه، لذا يكفي في معظم التكاملات تغيير قيمة model للتبديل. راجع أولًا جدول المعلمات في هذه الصفحة إذا كنت تعتمد على معلمة خاصة بنموذج معين.
نعم. افتح كل نموذج في ملعب EmpirioLabs وشغّل المطالبة نفسها على الاثنين، بالمعلمات التي توفرها الواجهة.
تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.