Modelo de razonamiento de IA Zhipu de largo contexto con contexto 202K, salida 128K, llamada a herramientas, salida estructurada y soporte para caché.
Z.aiGeneracion de texto202K contextoLanzado 7 abr 2026ChinaEndpoint propietarioModelo de razonamiento de IA Zhipu de largo contexto con contexto 202K, salida 128K, llamada a herramientas, salida estructurada y soporte para caché.
Notas: - Servido por Alibaba Cloud Model Studio en el modo de despliegue de China - Ventana de contexto: 202K tokens - Salida máxima: 128K tokens - Soporta llamada a funciones, salida estructurada y caché de contexto - La salida estructurada debe ejecutarse con enable_thinking=false - No soporta búsqueda web, lotes, continuación de prefijos ni ajuste fino
También conocido como Z.ai GLM 5.1, GLM-5.1, glm-5-1
glm-5-1/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/glm-5-1:generateContentTarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.
GLM 5.1 sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo glm-5-1. Consigue una clave de API en el panel de 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."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Parámetros de solicitud compatibles con la API de GLM 5.1 en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Rango / valores | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 4096 | 1 a 128000 | Número máximo de tokens de salida a generar. |
| temperature | number | 1 | 0 a 2 | Controla la aleatoriedad. Valores más bajos hacen que las respuestas sean más deterministas. |
| top_p | number | 0.95 | 0 a 1 | Corte de muestreo del núcleo. |
| top_k | integer | 20 | 1 a 100 | Limita el muestreo a los K tokens superiores. |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 a 2 | Penaliza fichas repetidas. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Nivel de esfuerzo de razonamiento. Ninguno impide pensar. Presupuestos limitados de pensamiento de conjunto bajos, medios, altos y máximos, adaptados al modelo... |
| enable_thinking | boolean | true | - | Permite que el modelo razone antes de responder. Desactiva esto para una salida estrictamente estructurada. |
| thinking_budget | integer | 32768 | 1 a 38912 | Tokens máximos disponibles para contenido de razonamiento cuando el pensamiento está habilitado. |
| tool_stream | boolean | false | - | Transmite los argumentos de la llamada de función de forma incremental al hacer streaming. |
| tools | array | [] | - | Definiciones de herramientas de llamada a funciones compatibles con OpenAI. |
| tool_choice | object | - | - | Control de elección de herramientas compatible con OpenAI. |
| parallel_tool_calls | boolean | true | - | Permite varias llamadas a herramientas en un solo turno de asistente cuando sea compatible. |
| stop | array | - | - | Secuencias de paradas opcionales. |
| response_format | enum | - | - | Limita la salida a JSON. Usa el modo JSON para cualquier objeto JSON válido, o un esquema JSON para forzar una salida que coincida con un esquema que proporciones. |
En EmpirioLabs, GLM 5.1 se factura por uso. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.
GLM 5.1 admite una ventana de contexto de 202K tokens.
Sí. GLM 5.1 sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI, así que los SDKs de OpenAI existentes funcionan apuntando base_url a https://api.empiriolabs.ai/v1 y usando el id de modelo glm-5-1.
Sí. El playground de EmpirioLabs ejecuta GLM 5.1 en el navegador con los mismos parámetros que expone la API, para que pruebes prompts antes de escribir código.
Crea una cuenta de EmpirioLabs y genera una clave en API Keys en el panel. La facturación es con créditos de pago por uso, así que solo pagas por las solicitudes que haces.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.
