Alle Modelle

GLMZhipu AIOpen-Weight

GLM 5 Turbo.

GLM 5 Turbo ist das Modell von Z.ai für schnelle Inferenz in agentengesteuerten Umgebungen. Es ist auf Agenten-Workflows mit langen Ausführungsketten optimiert, zerlegt komplexe Anweisungen, nutzt Tools und unterstützt geplante und dauerhaft laufende Ausführung. Es verarbeitet Text mit einem Kontext von rund 200.000 Token.

Jetzt loslegen → Anbieter und Preise

base_url="https://api.noirdoc.de/v1" model="z-ai/glm-5-turbo"

  • Rechenzentren in der EU
  • § 203 Verschwiegenheit
  • Zero Retention
  • Listenpreise

Details.

Wo das Modell läuft, welche Regeln greifen und was es kann.

  1. Rechenzentren in der EU TensorX Vertragspartei: TensorX Ltd. · Sitz Dublin, Irland
§ 203 StGB
Verschwiegenheit vereinbart bei TensorX
Gewichte
Open-Weight
Funktionen
Tools, Vision, Reasoning und JSON
So sieht das im Account aus →
Karte: GLM 5 Turbo läuft in Rechenzentren in der EU (TensorX).

Anbieter.

GLM 5 Turbo bieten wir über diese Anbieter an.

Anbieter § 203 model=
€ · 1M Token Input Cache Read Cache Write Output
TensorX EU EU-Rechenzentren (Irland, Finnland)
§ 203 vereinbart
z-ai/glm-5-turbo
Input 1,08 Cache Read 0,27 Output 3,60

Weitere Modelle.

Zhipu AI, heute Z.ai, entwickelt die GLM-Reihe mit offenen Modellen für Reasoning und agentische Aufgaben.

Alle GLM-Modelle →
Modell
€ · 1M Token Input Cache Read Cache Write Output
GLM 5V Turbo Tools Vision Reasoning JSON Nativ multimodales GLM-Agentenmodell — für bildgestütztes Programmieren und Planung über viele Schritte. TensorX Logo TensorX · EU
Input 1,08 Cache Read 0,27 Output 3,60

Jetzt loslegen.

Mit 5 € Startguthaben ausgewählte Modelle direkt testen — alle Modelle ab der ersten Aufladung. Fragen vorab klärt der Vertrieb im Gespräch.

Anmelden →
python · openai sdk api.noirdoc.de/v1 
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # eine Zeile — mehr nicht
    base_url="https://api.noirdoc.de/v1",
    api_key=os.environ["NOIRDOC_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5-turbo",  # Anbieter & Modell
    messages=[{"role": "user", "content": "Hallo"}],
)