GLM-5.1 sur Novita AI : Guide de lancement et tarifs

GLM-5.1 est disponible sur Novita AI en tant que LLM de texte serverless avec un accès aux complétions de chat compatible OpenAI. L’ID du modèle est zai-org/glm-5.1 ; la fenêtre de contexte indiquée est de 204 800 tokens ; et les tarifs étaient de 1,38 $ par million de tokens en entrée et 4,4 $ par million de tokens en sortie lors de la vérification du 12 juin 2026.

Ce guide présente l’ID exact du modèle, l’endpoint, les champs de tarification et une première requête que vous pouvez copier dans un environnement de test.

Points clés à retenir

• Novita AI répertorie GLM-5.1 comme un modèle de Chat serverless avec entrée et sortie textuelles.
• Utilisez zai-org/glm-5.1 pour les requêtes de complétion de chat compatibles OpenAI.
• La page du modèle indique une fenêtre de contexte de 204 800 tokens, un maximum de 131 072 tokens en sortie, 1,38 $/M tokens en entrée, 4,4 $/M tokens en sortie et 0,26 $/M tokens en entrée de cache en lecture.
• Commencez à le tester sur des prompts qui nécessitent réellement un contexte long, comme des paquets de revue de code, des plans de migration ou des historiques de tâches agent.

Qu’est-ce que GLM-5.1 ?

GLM-5.1 est un modèle de texte de la famille GLM de Z.AI répertorié sur Novita AI pour les tâches à long horizon, le travail d’ingénierie et les cas d’utilisation d’assistant de codage. La page du modèle le décrit comme un modèle pour l’exécution soutenue, la planification, l’optimisation itérative et la réalisation de tâches de qualité production.

Pour le travail d’intégration, les détails clés sont l’ID du modèle, le chemin de l’endpoint, les limites de contexte et de sortie, ainsi que les tarifs pour les prompts longs ou les réponses longues. Sur Novita AI, ces détails sont liés à la fiche du modèle zai-org/glm-5.1 et à la documentation de l’API LLM.

GLM-5.1 est distinct de l’ancienne entrée GLM-5 dans le catalogue Novita AI. GLM-5.1 possède son propre ID de modèle, sa page de détails, ses tarifs et sa taille de contexte. Si votre intégration existante utilise zai-org/glm-5, ne remplacez pas silencieusement les ID de modèle. Exécutez une petite évaluation avec des prompts représentatifs, le format de sortie attendu et un suivi du coût en tokens avant de modifier le trafic de production.

Accès à l’API GLM-5.1 sur Novita AI

Partez de la page du modèle GLM-5.1 sur Novita AI pour confirmer la fiche actuelle du modèle, les tarifs, la taille du contexte, les fonctionnalités et les options d’endpoint avant le déploiement. Le modèle est répertorié comme un modèle de Chat avec accès serverless, entrée textuelle et sortie textuelle.

Pour le code client compatible OpenAI, utilisez la documentation de l’API de complétion de chat Novita AI. Le chemin de la requête est :

POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions

Si vous utilisez le SDK Python OpenAI, configurez le client avec :

https://api.novita.ai/openai

Appelez ensuite client.chat.completions.create(...) avec model="zai-org/glm-5.1".

L’entrée du modèle répertorie également une option d’endpoint Anthropic. Ce guide se concentre sur le chemin des complétions de chat compatible OpenAI car c’est le point de départ le plus direct pour les équipes qui adaptent le code existant du SDK OpenAI.

Résumé des spécifications et tarifs de GLM-5.1

Les valeurs ci-dessous ont été vérifiées sur la page du modèle Novita et la documentation API en direct le 12 juin 2026.

Champ	Détails
Nom d’affichage	GLM-5.1
ID du modèle	zai-org/glm-5.1
Type de modèle	Chat
Mode d’accès	Serverless
Modalité entrée / sortie	Texte entrée / texte sortie
URL de base compatible OpenAI	https://api.novita.ai/openai
Endpoint de chat	POST /v1/chat/completions
Endpoints listés	chat/completions, anthropic
Fenêtre de contexte	204 800 tokens
Maximum de tokens en sortie	131 072 tokens
Tarif entrée	1,38 $ par million de tokens
Tarif sortie	4,4 $ par million de tokens
Tarif entrée cache en lecture	0,26 $ par million de tokens
Étiquettes de fonctionnalités listées	Appel de fonction, sorties structurées, raisonnement, serverless

Les tarifs et les limites peuvent changer. Avant d’estimer les coûts ou d’acheminer du trafic de production, revérifiez la page en direct du modèle GLM-5.1 et utilisez les dernières valeurs dans votre propre calculateur.

Quand utiliser GLM-5.1

Utilisez GLM-5.1 lorsque la requête est principalement textuelle et que le modèle a besoin de suffisamment de contexte pour raisonner sur plusieurs fichiers, logs, exigences ou messages précédents. Les tests typiques incluent des paquets de revue de code, des plans de migration, des résumés de dépôt, la synthèse de documentation et les historiques de tâches agent.

La fenêtre de contexte de 204 800 tokens et le maximum de 131 072 tokens en sortie laissent de la place pour l’historique des problèmes, des extraits de source, des logs, des résultats de tests, des notes architecturales et un schéma de réponse. Utilisez cet espace pour le matériel dont dépend la réponse, pas comme un endroit où déverser tous les fichiers.

Pour les tests de production, gardez le prompt organisé : séparez les exigences des extraits de source, étiquetez clairement les logs et les fichiers, et enregistrez les comptes de tokens d’entrée et de sortie. Cela facilite la comparaison des coûts et de la qualité entre les exécutions du modèle.

Quand ne pas utiliser GLM-5.1

Pour la classification courte, l’extraction simple, le routage ou la réécriture d’une seule ligne, commencez par un modèle plus petit, à moins que vos propres tests ne montrent que GLM-5.1 apporte un gain de qualité évident. Ces tâches n’ont généralement pas besoin d’une grande fenêtre de contexte.

GLM-5.1 est répertorié comme un modèle texte-entrée, texte-sortie sur Novita AI. Si votre application nécessite la compréhension d’images, la parole, la génération d’images ou la génération vidéo, choisissez une page de modèle et une famille d’API qui prennent explicitement en charge cette modalité.

Si vous comparez GLM-5.1 entre différents fournisseurs, vérifiez la page du modèle Novita AI avant de copier les paramètres d’une autre source. L’ID du modèle, le chemin de l’endpoint, les limites de contexte et les tarifs dans votre intégration Novita AI doivent correspondre à la fiche Novita AI et à la documentation API.

Étape 1 : Obtenez votre clé API Novita

Créez ou ouvrez votre compte Novita AI, puis générez une clé API depuis la console Novita AI. Stockez-la dans une variable d’environnement plutôt que de l’encoder en dur dans les fichiers source :

export NOVITA_API_KEY="votre_clé_api_ici"

Pour les applications de production, conservez la clé API dans votre gestionnaire de secrets, votre magasin de secrets CI, ou les paramètres d’environnement chiffrés de votre plateforme de déploiement. Ne commettez pas la clé dans un dépôt et ne la collez pas dans du code côté navigateur.

Étape 2 : Confirmez l’ID du modèle et l’endpoint

Utilisez cet ID de modèle :

zai-org/glm-5.1

Utilisez cette URL de base compatible OpenAI dans les clients SDK :

https://api.novita.ai/openai

Utilisez ce chemin d’endpoint complet pour les requêtes HTTP directes :

https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions

Avant un déploiement en production, effectuez une dernière vérification par rapport à l’endpoint de liste des modèles Novita AI ou à la page du modèle GLM-5.1. Cette vérification confirme que l’ID du modèle est toujours disponible et que les métadonnées du modèle correspondent toujours à votre code et à vos notes de tarification.

Étape 3 : Envoyez votre première requête GLM-5.1

Voici un exemple minimal en Python utilisant le style du SDK OpenAI :

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/glm-5.1",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Vous examinez des plans de migration backend. Retournez une liste de contrôle avec les risques, la couverture de test et les étapes de rollback.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Créez une liste de contrôle de migration pour déplacer un service Python de workers synchrones vers des workers asynchrones.",
        },
    ],
    max_tokens=1200,
    temperature=0.2,
)

print(response.choices[0].message.content)

Et voici la même première requête avec cURL :

curl "https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${NOVITA_API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "zai-org/glm-5.1",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "Vous examinez des plans de migration backend. Retournez une liste de contrôle avec les risques, la couverture de test et les étapes de rollback."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Créez une liste de contrôle de migration pour déplacer un service Python de workers synchrones vers des workers asynchrones."
      }
    ],
    "max_tokens": 1200,
    "temperature": 0.2
  }'

Ces exemples utilisent les champs courants de complétion de chat couverts par la documentation de l’API LLM Novita AI : model, messages, max_tokens et temperature.

Étape 4 : Lisez la réponse

Pour la réponse standard de complétion de chat, lisez le message de l’assistant depuis :

response.choices[0].message.content

Enregistrez l’utilisation des tokens lorsqu’elle est disponible dans la réponse du client. Les données d’utilisation vous aident à comparer les conceptions de prompts, à estimer le coût et à identifier les requêtes trop larges pour la tâche.

Gardez le format de la première réponse simple. Une fois que la requête de base fonctionne, ajoutez votre propre schéma de réponse, votre logique de routage, vos tentatives et vos contrôles d’évaluation. La page du modèle répertorie les sorties structurées et l’appel de fonction parmi les étiquettes de fonctionnalités prises en charge, mais vérifiez chaque paramètre avancé dans votre propre intégration avant d’en faire partie d’un contrat de production.

Étape 5 : Vérifiez les tarifs, les limites et les erreurs courantes

Les tarifs de GLM-5.1 sont basés sur les tokens. Comme vérifié le 12 juin 2026, la page du modèle Novita AI indique 1,38 $ par million de tokens en entrée, 4,4 $ par million de tokens en sortie et 0,26 $ par million de tokens en entrée de cache en lecture. Les coûts augmentent rapidement si les prompts incluent un contexte non pertinent ou si les sorties ne sont pas limitées.

Problèmes courants à vérifier lors de l’intégration :

• Erreur d’authentification : confirmez que NOVITA_API_KEY est définie et envoyée sous la forme Authorization: Bearer ${NOVITA_API_KEY}.
• Modèle introuvable : confirmez que l’ID exact du modèle est zai-org/glm-5.1.
• Mauvaise URL de base : les clients SDK doivent utiliser https://api.novita.ai/openai, tandis que les requêtes HTTP directes doivent appeler https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions.
• Contexte trop long : réduisez les documents récupérés, les logs ou les fichiers source avant de réessayer.
• Sortie trop longue : définissez une valeur pratique pour max_tokens en fonction de la tâche et demandez un format de réponse borné.
• Dérive d’automatisation : évaluez sur des tâches réelles, ajoutez des validateurs déterministes lorsque c’est possible et exigez une relecture humaine pour les modifications à fort impact.

Recommandation finale

Utilisez GLM-5.1 sur Novita AI lorsque votre cas de test dépend d’un contexte textuel long et que vous souhaitez un chemin de complétion de chat compatible OpenAI. Commencez par un petit ensemble d’évaluation, appelez zai-org/glm-5.1, enregistrez l’utilisation des tokens et comparez les réponses avec le modèle que vous utilisez déjà.

Pour les prompts courts, l’extraction simple ou les charges de travail non textuelles, choisissez d’abord un modèle plus petit ou spécifique à une modalité. GLM-5.1 a le plus de sens lorsque la tâche dépend d’une fenêtre de contexte plus large ou d’un budget de sortie plus long.

FAQ

GLM-5.1 est-il disponible sur Novita AI ?

Oui. Comme vérifié le 12 juin 2026, GLM-5.1 est répertorié dans la bibliothèque de modèles Novita AI en tant que modèle de Chat serverless.

Quel ID de modèle dois-je utiliser pour GLM-5.1 ?

Utilisez zai-org/glm-5.1.

Quel endpoint dois-je appeler ?

Pour les complétions de chat compatibles OpenAI, appelez POST https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions. Dans les clients SDK OpenAI, définissez l’URL de base sur https://api.novita.ai/openai.

Combien coûte GLM-5.1 sur Novita AI ?

Comme vérifié le 12 juin 2026, Novita AI répertorie GLM-5.1 à 1,38 $ par million de tokens en entrée et 4,4 $ par million de tokens en sortie. La page du modèle indique également un tarif d’entrée de cache en lecture à 0,26 $ par million de tokens.

Quelles sont les limites de contexte et de sortie de GLM-5.1 ?

La page du modèle Novita AI indique une fenêtre de contexte de 204 800 tokens et un maximum de 131 072 tokens en sortie pour GLM-5.1.

GLM-5.1 prend-il en charge l’appel de fonction ou les sorties structurées ?

La page du modèle Novita AI répertorie l’appel de fonction et les sorties structurées parmi les étiquettes de fonctionnalités de GLM-5.1. Vérifiez les champs exacts de la requête dans votre propre intégration avant de dépendre d’un comportement avancé en production.

Quelle est la différence entre GLM-5.1 et GLM-5 sur Novita AI ?

GLM-5.1 et GLM-5 sont des entrées distinctes du catalogue Novita AI avec des ID de modèle, des prix, des valeurs de contexte et un statut de catalogue différents. Utilisez zai-org/glm-5.1 pour GLM-5.1 et zai-org/glm-5 pour GLM-5.