GLM-5 存取指南：2026 年 API、網頁、自托管方法

什麼是 GLM-5？
1\. 官方 API 存取（Z.AI）
2\. 第三方 API 供應商
3\. 本地部署現況分析

希望運用 GLM-5 的開發者往往在選擇最實用的存取方式時面臨不小的困惑。GLM-5 是擁有 7540 億參數的前沿級代理編碼與推理模型，能處理複雜的多步驟編碼任務，並具備多檔案項目感知能力。目前存取選項涵盖官方 Z.AI API 與編碼訂閱方案、第三方供應商（如 Novita AI），以及對硬體要求極高的本地部署。本文將針對開發者的核心痛點：成本效益、整合複雜度、延遲與硬體可行性，從三個維度解析 GLM-5 的存取方式：官方 API 與編碼方案對比、第三方 OpenAI 相容供應商、本地部署現況，提供可落地的選擇建議。

什麼是 GLM-5？

GLM-5 是 Z.AI 推出的 7540 億參數混合專家（MoE）模型，每次前向傳播僅激活 400 億參數，專注於複雜系統工程與長期代理任務。相較於 GLM-4.5 的 3550 億參數與 23 兆訓練標記，GLM-5 透過 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）技術將訓練標記提升至 28.5 兆，實現 20 萬上下文視窗的同時降低了部署成本。儘管總參數達 7540 億，其 MoE 架構會將每個 token 路由至 256 個專家中的 8 個加上 1 個共享專家，因此首 token 延遲與 300-700 億參數的密集模型相近。

資料來源：Huggingface

GLM-5 在涵蓋推理、編碼與代理導向任務的廣泛基準測試中表現始終優異，在 HLE、HLE（含工具調用） 與 2025 年 11 月 HMMT 等測試中均位列前茅，展現了扎實的分析推理能力與高效的工具增強問題解決能力。

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1. 官方 API 存取（Z.AI）

Z.AI 透過其平台提供官方 GLM-5 API。

設定步驟

前往 Z.ai 建立帳號，並進入 API 設定頁面
在開發者儀表板生成 API 金鑰
安裝 OpenAI 相容客戶端：pip install openai

程式碼範例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-Z.AI-api-key",
    base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4/",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a smart and creative novelist"},
        {
            "role": "user",
            "content": "Please write a short fairy tale story as a fairy tale master",
        },
    ],
)

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

計費方案

Z.AI 的計費方案以訂閱制為主。每月 10 美元的編碼方案可透過其 OpenClaw 介面存取 GLM-5，適合個人開發者與小型團隊使用。

用途	Z.AI API	Z.AI 編碼方案
用途	透過 REST API 進行通用模型存取	專注於編碼/程式碼輔助場景的訂閱套件
計費模式	按使用量付費（依 token/呼叫次數計費）	按月訂閱，附有配額限制
使用範圍	可用於任何應用場景（聊天、文字生成、推理）	僅能在支援的編碼工具/IDE 中使用（例如 Cline、Claude Code、OpenCode 等）
端點	通用 API 端點（`/api/paas/v4`）（Z.ai）	專用編碼端點（`/api/coding/paas/v4`）
配額	依請求/token 計費，無固定提示詞配額	依方案等級而定，每個時間窗口（例如每 5 小時循環）有固定提示詞配額
成本可預測性	依實際使用量付費，成本可能浮動	每月固定費用，配額限制可預測
整合方式	可透過 SDK/REST 從自有應用/服務直接呼叫	僅能整合至相容的編碼環境/工具中
適用場景	通用 AI 需求（聊天機器人、助理、工作流程）	高頻編碼任務：程式碼生成、補全、除錯

2. 第三方 API 供應商

多家供應商透過 OpenAI 相容 API 提供 GLM-5 服務，以下根據 HuggingFace 推論供應商基準測試結果進行比較：

Novita AI（開發者最實惠的選擇）

Novita AI 提供具競爭力的計費方案：每 100 萬輸入/輸出 token 分別收費 1.00/3.20 美元，支援 20.28 萬上下文視窗，首 token 延遲僅 1.09 秒。其 OpenAI 相容 API 無需額外整合成本。

選擇 Novita AI 的原因

直接替換 OpenAI： 若從 OpenAI SDK 遷移，無需修改任何程式碼
透明計費： 標準方案無隱藏費用與速率限制
支援函數調用： 原生工具整合，適用於代理工作流程
豐富模型目錄： 透過統一 API 存取超過 100 款模型

設定步驟

步驟 1：登入並進入模型庫 登入帳號後，點擊 模型庫 按鈕。

步驟 2：選擇模型 瀏覽可用選項，選擇符合需求的模型。

步驟 3：開始免費試用 開始免費試用，體驗所選模型的能力。

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步驟 4：取得 API 金鑰 若要透過 API 進行身份驗證，我們會為你提供新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖中指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API 使用對應程式語言的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將所需庫匯入開發環境，使用 API 金鑰初始化 API 即可開始與 Novita AI 的大型語言模型互動。以下為 Python 使用者呼叫聊天補全 API 的範例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=131072,
    temperature=0.7
)

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

可透過 API 整合與逐步設定指南，輕鬆將 Novita AI 與合作平台串接，包含 Claude Code、Trae、Continue、Codex、OpenCode、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow 以及 OpenClaw。

3. 本地部署現況分析

GLM-5 的本地部署面臨極高的硬體門檻。模型在 BF16 精度下需要 1508GB 的 VRAM，即使使用 UD-IQ2_XXS 量化後，需求仍降至 241GB。即便是最激進的量化方案，也超過任何單款消費級或專業級 GPU 的承載能力。

各量化方案對應的 VRAM 需求

量化方案	所需 VRAM	GPU 配置
BF16（完整精度）	1508 GB	19 張 H100 80GB
Q8_0	801 GB	11 張 H100 80GB
Q6_K	619 GB	8 張 H100 80GB
Q4_K_M	456 GB	6 張 H100 80GB
Q3_K_M	360 GB	5 張 H100 80GB
Q2_K	276 GB	4 張 H100 80GB
UD-IQ2_XXS	241 GB	3 張 H100 80GB

雖然運行 GLM-5 需要大量 GPU，但你可以使用 Novita 提供的穩定且高性價比的 GPU 資源進行測試。Novita 同時支援 8 張 GPU 平行部署，可滿足更高算力需求的工作負載。

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GLM-5 在代理編碼與推理領域的表現無可比擬，但存取策略至關重要。對多數開發者而言，Novita AI API 是速度最快、成本最低的方案，且支援 OpenAI 相容整合；而 Z.AI 的官方編碼方案則適合追求固定月度配額的小型團隊。由於極高的 VRAM 需求，本地部署對多數使用者而言仍不切實際。了解這些取捨後，開發者即可在不過度投入資源的前提下，高效運用 GLM-5。

常見問題

什麼是 GLM-5？它為何適合編碼任務？ GLM-5 是 Z.AI 推出的 7540 億參數混合專家模型，每次前向傳播僅激活 400 億參數。它在自主程式碼規劃、多檔案上下文感知、將複雜需求拆解為可執行步驟方面表現優異，非常適合長期編碼任務。

使用 Z.AI 編碼方案存取 GLM-5 有哪些優勢？ Z.AI 編碼方案提供附有固定提示詞配額的訂閱套件，並配有專用編碼端點。它針對高頻編碼任務（如程式碼生成、補全、除錯）進行了優化，支援 OpenCode、Cline 等相容 IDE。

對多數團隊而言，本地部署 GLM-5 是否可行？ 本地部署 GLM-5 需要極高的 VRAM（BF16 精度下高達 1508GB），幾乎所有個人或小型團隊的配置都無法負荷。即便使用激進的量化方案，仍需要數百 GB 的 VRAM，大幅限制了可及性。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面，方便部署 AI 模型，同時也提供高性價比、可靠的 GPU 雲端服務，用於建構與擴展 AI 應用。

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