تم مزج $/1M عبر الإصدارات المتعقبة من هذا الخط.
مزيج نموذجي 3:1 من الإخراج إلى الإدخال، لكل مليون رمز
السعر اعتبارًا من 2026-05-11 · مصدر: zhipu_bigmodel_official_reference
إنشاء النصوص ذات الأغراض العامة والدردشة والتلخيص وأحمال عمل المحتوى حيث تكون الإمكانات الواسعة والتكلفة المنخفضة أكثر أهمية.
Compared with GLM-4.5, this generation brings several key improvements: Longer context window: The context window has been expanded from 128K to 200K tokens, enabling the model to handle more complex...
glm-4.6 هو نموذج نص من Zhipu AI (GLM) (CN). يقوم HotON.ai بتتبعه عند $0.39 لكل 1 مليون رمز إدخال و$1.90 لكل 1 مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق رمز 203K. تبلغ درجة كفاءتها المركبة 89/100 بمعدل $0.002 مقدر لكل مهمة ناجحة.
يتم تتبع glm-4.6 عند $0.39 لكل مليون رمز إدخال و$1.90 لكل مليون رمز إخراج. يمتزج عبء عمل الإخراج إلى الإدخال النموذجي بنسبة 3:1 مع $1.52 تقريبًا لكل مليون رمز مميز. الأرقام هي بيانات تجريبية توضيحية.
إنشاء النصوص ذات الأغراض العامة والدردشة والتلخيص وأحمال عمل المحتوى حيث تكون الإمكانات الواسعة والتكلفة المنخفضة أكثر أهمية.
يدعم glm-4.6 ما يصل إلى نافذة سياق رمز 203K — كبيرة بما يكفي للمستندات الطويلة والمحادثات الموسعة في طلب واحد.
ضمن مجموعة تتبع HotON.ai، تعد glm-4.6 أرخص من نماذج 48% من حيث سعر الإدخال وتصنف #171 من 521 من حيث الكفاءة الإجمالية.
نعم — يعد minimax-m2.5 خيارًا أقل تكلفة في $0.99 لكل مليون رمز مميز للمخرج، بينما لا يزال يغطي حالات استخدام نص مماثلة. قارنهم جنبًا إلى جنب على HotON.ai.
الأسعار حقيقية (عبر كتالوج TestKey، الذي يتم تحديثه يوميًا). الجودة (Arena Elo) حقيقية حيث يتم تصنيف النموذج على LMArena. السرعة والتوافر والكفاءة هي تقديرات نموذجية.