Z.ai (Zhipu) · modelo de lenguaje
GLM 4.5 Air: precio, contexto y benchmarks
GLM 4.5 Air es un modelo de lenguaje de Z.ai (Zhipu) lanzado el 25 de julio de 2025. Cuesta 0,13 US$ por millón de tokens de entrada y 0,85 US$ de salida, con un contexto de 131,1 mil tokens. Por ahora no hay ninguna puntuación independiente publicada.
Lo que hay que saber de GLM 4.5 Air
GLM 4.5 Air fue publicado por Z.ai (Zhipu) (China) el 25 de julio de 2025. Acepta texto como entrada y produce texto. Su ventana de contexto alcanza 131.072 tokens, más que el 29 % de los modelos del registro, y puede escribir hasta 98.304 tokens de una vez.
Está disponible desde hace unos 15 meses, lo suficiente para que sus precios y puntuaciones se hayan estabilizado.
Precio de GLM 4.5 Air
En OpenRouter, GLM 4.5 Air cuesta 0,13 US$ por millón de tokens de entrada y 0,85 US$ de salida. Contando tres tokens leídos por cada token escrito, su precio medio es de 0,31 US$ por millón, más caro que el 30 % de los modelos de pago (2,5 veces menos que la mediana de 0,76 US$).
Un ejemplo concreto: una tarea que envía 2.000 tokens (unas 1.500 palabras) y recibe 500 tokens de respuesta cuesta 0,0007 US$. Con 1.000 tareas al día, cuente 21 US$ al mes. La calculadora de precios rehace este cálculo con sus propios volúmenes.
Los tokens ya enviados y en caché se facturan a 0,025 US$ por millón.
Rendimiento y benchmarks
Epoch AI aún no publica un índice de capacidades para GLM 4.5 Air. Por eso no mostramos ninguna nota de rendimiento inventada: solo el precio, el contexto y las funciones cuentan en su nota.
Funciones, privacidad y uso local
- Admite la llamada a herramientas: puede manejar un agente IA, llamar a API o a servidores MCP.
- Es un modelo de razonamiento: «piensa» antes de responder, lo que ayuda en tareas difíciles pero consume más tokens de salida.
- Sus conocimientos llegan hasta diciembre de 2024.
Sus pesos son abiertos y se pueden descargar en Hugging Face (licencia mit): puede ejecutarlo en sus propias máquinas sin enviar sus datos a terceros. Con 110.468.824.832 mil millones de parámetros, necesita unos 61.729.266.214 GB de memoria en cuantización de 4 bits. Comprobar con la calculadora de VRAM. Se descargó 943.281 veces en Hugging Face el mes pasado.
Otros modelos de Z.ai (Zhipu)
| Modelo | Lanzamiento | Precio medio | ECI |
|---|---|---|---|
| GLM 5.3 Prime | 23 sept 2026 | 4,3 US$ | — |
| GLM 5.3 FlashX | 18 sept 2026 | 0,59 US$ | — |
| GLM 5.3 Flash | 26 ago 2026 | 0,24 US$ | 153,1 |
| GLM 5.3 | 18 ago 2026 | 0,41 US$ | 156 |
| GLM 5.2 | 16 jun 2026 | 1,78 US$ | 151,9 |
| GLM 5.1 | 7 abr 2026 | 2,15 US$ | 149,8 |
| GLM 5V Turbo | 1 abr 2026 | 1,9 US$ | — |
| GLM 5 Turbo | 15 mar 2026 | 1,9 US$ | — |
Veredicto
GLM 4.5 Air obtiene 62/100 según nuestra tabla, que solo usa cifras publicadas.
Puntos fuertes
- Precio bajo: más barato que el 70 % de los modelos de pago.
- Pesos abiertos: autoalojable, sus datos se quedan con usted.
Limitaciones
- Ninguna puntuación independiente publicada: rendimiento no verificable.
- Solo texto: no lee imágenes ni archivos.
Evítelo si…
- quiere alojarlo en un solo ordenador doméstico (≈ 61.729.266.214 GB necesarios en 4 bits).
Alternativas
- Cydonia 24B V4.10,35 US$
- DeepSeek V3.20,32 US$
- DeepSeek V3.2 Exp0,31 US$
- Llama 3.1 70B Instruct0,4 US$
- gpt-oss-120b0,26 US$
- Solar Pro 30,26 US$
Comparativas y herramientas
Entender
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta GLM 4.5 Air?
0,13 US$ por millón de tokens de entrada y 0,85 US$ de salida en OpenRouter (dato del 25 de octubre de 2026). Una tarea de 2.000 tokens leídos y 500 escritos cuesta 0,0007 US$.
¿Qué tamaño tiene el contexto de GLM 4.5 Air?
131.072 tokens, unas 98.000 palabras, con un máximo de 98.304 tokens de salida.
¿Se puede usar GLM 4.5 Air en local?
Sí, sus pesos están publicados con licencia mit. Cuente unos 61.729.266.214 GB de memoria en 4 bits.
¿Sirve GLM 4.5 Air para un agente IA?
Técnicamente sí: admite llamada a herramientas. Compruebe después su coste para su volumen.
¿Qué alternativas hay a GLM 4.5 Air?
Los modelos más cercanos en precio y rendimiento son Cydonia 24B V4.1, DeepSeek V3.2 y DeepSeek V3.2 Exp.
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