Z.ai (Zhipu) · modelo de lenguaje
GLM 4.6V: precio, contexto y benchmarks
GLM 4.6V es un modelo de lenguaje de Z.ai (Zhipu) lanzado el 8 de diciembre de 2025. Cuesta 0,3 US$ por millón de tokens de entrada y 0,9 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 4.6V
GLM 4.6V fue publicado por Z.ai (Zhipu) (China) el 8 de diciembre de 2025. Acepta imágenes, texto y vídeo 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 32.768 tokens de una vez.
Está disponible desde hace unos 11 meses, lo suficiente para que sus precios y puntuaciones se hayan estabilizado.
Precio de GLM 4.6V
En OpenRouter, GLM 4.6V cuesta 0,3 US$ por millón de tokens de entrada y 0,9 US$ de salida. Contando tres tokens leídos por cada token escrito, su precio medio es de 0,45 US$ por millón, más caro que el 39 % de los modelos de pago (1,7 veces menos que la mediana de 0,76 US$).
Un ejemplo concreto: una tarea que envía 2.000 tokens (unas 1.500 palabras) y recibe 500 tokens de respuesta cuesta 0,0011 US$. Con 1.000 tareas al día, cuente 32 US$ al mes. La calculadora de precios rehace este cálculo con sus propios volúmenes.
Los tokens ya enviados y en caché se facturan a 0,055 US$ por millón.
Rendimiento y benchmarks
Epoch AI aún no publica un índice de capacidades para GLM 4.6V. 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.
- Puede responder en un formato JSON impuesto (salidas estructuradas).
- Es un modelo de razonamiento: «piensa» antes de responder, lo que ayuda en tareas difíciles pero consume más tokens de salida.
Sus pesos son abiertos y se pueden descargar en Hugging Face: puede ejecutarlo en sus propias máquinas sin enviar sus datos a terceros.
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 4.6V obtiene 62/100 según nuestra tabla, que solo usa cifras publicadas.
Puntos fuertes
- Pesos abiertos: autoalojable, sus datos se quedan con usted.
- Listo para agentes: llamada a herramientas y salidas JSON estructuradas.
Limitaciones
- Ninguna puntuación independiente publicada: rendimiento no verificable.
Alternativas
- DeepSeek V30,45 US$
- DeepSeek V3.1 Terminus0,45 US$
- DeepSeek V3 03240,5 US$
- Muse Glimmer 30B0,53 US$
- DeepSeek V3.10,43 US$
- Llama 3.1 70B Instruct0,4 US$
Comparativas y herramientas
Entender
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta GLM 4.6V?
0,3 US$ por millón de tokens de entrada y 0,9 US$ de salida en OpenRouter (dato del 25 de octubre de 2026). Una tarea de 2.000 tokens leídos y 500 escritos cuesta 0,0011 US$.
¿Qué tamaño tiene el contexto de GLM 4.6V?
131.072 tokens, unas 98.000 palabras, con un máximo de 32.768 tokens de salida.
¿Se puede usar GLM 4.6V en local?
Sí, sus pesos están publicados.
¿Sirve GLM 4.6V para un agente IA?
Técnicamente sí: admite llamada a herramientas y salidas estructuradas. Compruebe después su coste para su volumen.
¿Qué alternativas hay a GLM 4.6V?
Los modelos más cercanos en precio y rendimiento son DeepSeek V3, DeepSeek V3.1 Terminus y DeepSeek V3 0324.
Artículos relacionados
- Mistral AI: modelos, precios y agentes25 de octubre de 2026
- Benchmark LLM: cómo interpretar las clasificaciones de modelos24 de octubre de 2026
- Ejecutar un LLM en local: hardware, software y límites24 de octubre de 2026
- ¿Modelos de código abierto o cerrados para sus agentes?5 de octubre de 2026
Neutralidad. Ningún enlace de afiliación. Ningún editor paga por ser evaluado, puntuado o clasificado. Las evaluaciones las dirige François Chollet, neutrales y factuales, y cada dato está fechado y con su fuente. Cómo puntuamos