
202K 컨텍스트, 128K 출력, 도구 호출, 구조 출력 및 캐시 지원이있는 Long-context Zhipu AI reasoning 모델.
202K 컨텍스트, 128K 출력, 도구 호출, 구조 출력 및 캐시 지원이있는 Long-context Zhipu AI reasoning 모델.
노트: - 중국 배포 모드에서 Alibaba Cloud Model Studio에 의해 봉사 - Context window: 202K 토큰 - 최대 출력: 128K 토큰 - 지원 기능 호출, 구조 출력 및 컨텍스트 캐시 - 구성 된 출력은 enable thinking=false와 함께 실행해야합니다 - 웹 검색, 일괄 처리, 접두사 오염, 또는 미세 조정을 지원하지 않습니다
다른 이름 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:generateContentEmpirioLabs 카탈로그의 실시간 종량제 요금입니다. 사용한 만큼만 결제하며 월 최소 요금이 없습니다.
GLM 5.1은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID glm-5-1를 사용하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
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)EmpirioLabs에서 GLM 5.1 API가 지원하는 요청 파라미터입니다. 필드를 생략하면 기본값이 적용됩니다.
| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 범위 / 값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 4096 | 1 ~ 128000 | 생성할 수 있는 최대 출력 토큰 수. |
| temperature | number | 1 | 0 ~ 2 | 무작위성을 제어합니다. 값이 낮을수록 응답이 더 결정론적이어집니다. |
| top_p | number | 0.95 | 0 ~ 1 | 핵 샘플링 컷오프. |
| top_k | integer | 20 | 1 ~ 100 | 샘플링은 상위 K 토큰으로 제한합니다. |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 ~ 2 | 반복 토큰을 불이익으로 처리합니다. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | 추론 노력 수준. 어떤 것도 사고를 막지 못한다. 로우, 미디엄, 하이, 최대는 선택한 모델에 맞춘 제한된 사고 예산을 설정합니다. OpenAI 스타일의 reasoning_effort 필드로 전송되었고, 모델 서비스에 대한 enable_thinking와 thinking_budget로 번역되었습니다. |
| enable_thinking | boolean | true | - | 모델이 답변하기 전에 논리적으로 생각할 시간을 주세요. 엄격한 구조화된 출력을 위해 이 기능을 비활성화하세요. |
| thinking_budget | integer | 32768 | 1 ~ 38912 | 생각할 때 내용을 추론할 수 있는 최대 토큰이 활성화되어 있습니다. |
| tool_stream | boolean | false | - | 스트리밍할 때 함수-호출 인자를 점진적으로 스트리밍하세요. |
| tools | array | [] | - | OpenAI 호환 함수 호출 도구 정의. |
| tool_choice | object | - | - | OpenAI 호환 도구 선택 제어. |
| parallel_tool_calls | boolean | true | - | 지원될 경우 한 턴에 여러 도구 호출을 허용하세요. |
| stop | array | - | - | 선택적으로 정지 시퀀스가 있습니다. |
| response_format | enum | - | - | 출력을 JSON으로 제한하세요. 유효한 JSON 객체에 대해 JSON 모드를 사용하거나, 제공한 스키마와 일치하는 출력 강제 JSON 스키마를 사용하세요. |
EmpirioLabs에서 GLM 5.1은(는) 종량제로 청구됩니다. 이 페이지의 실시간 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
GLM 5.1은(는) 202K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
네. GLM 5.1은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공하므로, 기존 OpenAI SDK에서 base_url을 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID를 glm-5-1로 설정하면 바로 동작합니다.
네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 API와 동일한 파라미터로 GLM 5.1을(를) 브라우저에서 실행하므로 코드를 작성하기 전에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.
EmpirioLabs 계정을 만든 다음 대시보드의 API Keys에서 키를 생성하세요. 요금은 종량제 크레딧이라 실행한 요청에 대해서만 결제합니다.