GLM-5.1

glm-5.1

GLM-5.1은(는) 출처에서 major 코딩 and 장기 agent upgrade, extended execution and improvement loops을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 sustained 소프트웨어 엔지니어링, 개발자 에이전트 and complete 엔지니어링 산출물에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

200K tokens

Maximum Output

131.1K tokens

Release Date

2026년 3월 27일

Modalities

GLM-5.1 가격

토큰 티어	입력 가격	출력 가격	캐시 읽기	캐시 생성 5m	캐시 읽기 5m
<=32K	$0.8571/M	$3.4286/M	$0.1714/M	$1.0714/M	$0.0857/M
>32K	$1.1429/M	$4/M	$0.2286/M	$1.4286/M	$0.1143/M

GLM-5.1 API 기능

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

GLM-5.1 모델 주요 특징

GLM-5.1은 지속적인 자율 실행, 에이전트형 엔지니어링, 복잡한 저장소 및 터미널 작업을 위한 텍스트 전용 플래그십 모델입니다.

지속적인 자율 실행

단일 작업을 최대 8시간 자율적으로 수행하며 계획, 실행, 반복 최적화, 최종 결과물 제공까지 처리합니다.

에이전트형 엔지니어링

향상된 코딩과 지속 실행 역량으로 엔지니어링 작업을 계획, 구현, 평가, 수정하는 자율 에이전트를 지원합니다.

저장소 및 터미널 추론

프로젝트 구조와 실행 피드백을 이해하며 저장소 생성과 실제 터미널 작업을 처리합니다.

GLM-5.1 사용 사례

GLM-5.1은 장시간 코딩 에이전트 세션, 코드 저장소 구축, 실행 피드백 기반의 반복 엔지니어링 최적화에 적합합니다.

자율 기능 개발

장시간 세션에서 주요 기능을 계획하고 구현한 뒤 검사를 실행하고 명시된 요구사항을 충족할 때까지 개선합니다.

코드 저장소 구축

소프트웨어 사양을 일관된 아키텍처, 구현, 지원 설정을 갖춘 다중 파일 저장소로 전환합니다.

터미널 기반 최적화

명령을 실행하고 오류 또는 벤치마크 결과를 확인한 뒤 정확성이나 성능을 높이도록 구현을 반복 수정합니다.

TokenHub API로 GLM-5.1 사용하는 방법

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

GLM-5.1 벤치마크

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	40.2
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	43.4
지식 및 추론
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	86.8%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	28.0%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	43.8%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	43.2%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	76.3%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	62.3%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	97.7%

지표 출처 Artificial Analysis

GLM-5.1 자주 묻는 질문

GLM-5.1의 역량, 활용 사례, 한계와 TokenHub 사용 안내.

팀은 GLM-5.1를 어떻게 봐야 하나요?+

GLM-5.1는 Z.AI의 지속형 자율 엔지니어링과 반복 납품용 모델입니다.

GLM-5.1는 무엇에 가장 적합한가요?+

반복형 엔지니어링 납품, 복잡한 코딩, 도구 중심 자동화에 적합하며, 특히 우선순위가 안정적인 다단계 실행인 경우 유용합니다.

GLM-5.1의 핵심 강점은 무엇인가요?+

핵심 강점은 지속적인 자율 계획·실행·테스트·개선입니다.

GLM-5.1는 항상 최선인가요?+

이전 세대라 후속 모델의 새로운 기능이 없을 수 있습니다. 최신 기능이 중요함이 우선이면 GLM-5.2를 고려하세요.

가장 안전한 설정 방법은 무엇인가요?+

TokenHub에 표시된 정확한 ID를 사용하고 계정 문서에서 현재 기능을 확인하세요.

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터미널 기반 최적화

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