GLM-5.1 on VM0. Long-context agents
Z.AIのフラッグシップモデル。強力なコード生成と長文再現力をミッドレンジ価格で — VM0で×0.4クレジット。
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
GLM-5.1はZ.AIのフラッグシップモデルで、Claude Sonnet 4.6のコスト効率の良い代替として位置付けられています。1Mトークンコンテキスト、プロンプトキャッシュ、安定したコード生成能力を備え、VM0では×0.4クレジットです。
定価$1.40/$4.40/1Mトークン、キャッシュ入力$0.26/1M。Claude製品ラインより大幅に安価ですが、モダリティは制限されています（テキストとコード、画像入力なし）。
GLM-5.1とは？
2026年4月 · Z.AIのGLMファミリーのフラッグシップ。
GLM-5.1はZhipu AIのGLMシリーズのフラッグシップで、Z.AI経由で提供されます。強い汎用能力を持つ推論モデルで、最大1Mトークンという非常に大きなコンテキストウィンドウを備え、同じ価格帯のAnthropicやMoonshotのデフォルトより数倍大きいです。
VM0ではGLM-5.1を2つの方法で提供します。VM0 ManagedではOpenRouter経由で上流ID z-ai/glm-5.1 にルーティングし、もう一方は直接のZ.AI APIキーです。現在のZ.AIデフォルトはGLM-5.2で、GLM-5.1は互換性のために残っています。
GLM-5.1は、Feature Flagが削除された2026年4月（PR #10497）にVM0で広く利用可能になりました。カタログ内のコスト効率の良いロングコンテキスト選択肢で、×0.4クレジットに位置し、Sonnet 4.6の半分未満です。
GLM-5.1の注目ポイント
アーキテクチャと機能の主な特徴。
GLM-5.1はAnthropic互換のAPI表面を通じて最大1Mトークンのコンテキストウィンドウ（Built-inラインアップ最大）を提供するため、Claudeスタイルのエージェントは変更なしで利用できます。上流は api.z.ai でプロンプトキャッシュをサポートします。
スペック概要
GLM-5.1のベンチマーク
独立レビューでは、GLM-5.1 は長文コンテキストタスク向けのオープンウェイトモデルの上位層に位置付けられています。サードパーティの leaderboard は週ごとに変動するため、ここでは意図的に正確な割合を固定していません。
GLM-5.1の価格
プロバイダー定価、100万トークンあたり。
GLM-5.1の実践的な挙動
本番エージェント実行で観測された動作。
長文コンテキスト再現
GLM-5.1 の 1M トークンウィンドウは実用的です。古い 200K モデルの Anthropic ファミリーを制限していた 200K 境界を大きく超えても一貫性を保ちます。リポジトリ全体や文書コーパス全体を扱うエージェントに有用です。
推論
一般的な推論は堅実です。最難関の英語マルチツールルーティングでは Sonnet 4.6 を下回りますが、コスト差に比べれば差は小さいです。
ツール利用
Slack、GitHub、Notion、Linear など一般的な VM0 ツール面では信頼できます。深くネストしたツール呼び出しの一部のエッジケースでは、Claude Sonnet 4.6 ほど明瞭には処理しません。
GLM-5.1に最適なエージェントタスク
1つのプロンプトに収まるリポジトリ全体リファクタ
500K トークン規模の中規模コードベースを1回の GLM-5.1 呼び出しに入れ、ファイル横断のリネーム、アーキテクチャレビュー、セキュリティ確認を依頼します。小さいウィンドウのモデルではリポジトリを分割して結果をつなぐ必要があり、そこにバグが入り込みます。GLM-5.1 は各ファイルを作業メモリに保持し、出力で正しいパスを参照します。
数百の文書をまたぐ調査実行
Wiki、RFC、契約書、昨年のサポートチケットをまとめて読み込み、文書横断のパターンを尋ねます。低いベンダー価格により実行あたりのコストが管理しやすく、この「全部読んで一度で要約する」ワークフローを単発の実験ではなく本番で使えるものにします。
10分以上かかる思考ジョブ
深い調査、複数文書分析、長い計画パスなど、一部のエージェントステップは本当に5分から30分かかります。VM0 は Z.AI プロバイダーに 50 分の API タイムアウトを設定しているため、長い思考ステップが途中で切れません。デフォルトタイムアウトが短いプロバイダー経由のモデルより、GLM-5.1 を安全に選べます。
GLM-5.1を避けるべきケース
最難関の英語推論ではSonnet 4.6やOpus 4.7がまだ優位であり、低レイテンシのチャット応答ではKimi K2.7 Codeの方が大幅に高速なため、GLM-5.1は避けてください。
GLM-5.1 vs 他のモデル
GLM-5.1 vs Kimi K2.7 Code
どちらもロングコンテキストの選択肢です。クレジットコストは近く（×0.4 vs ×0.3）、内部評価ではKimiのロングコンテキスト再現率が強く、GLM-5.1は純粋なコンテキストサイズ（1M vs 256K）で勝ります。長いトランスクリプトにはKimi、コードベース全体を1つのプロンプトに入れる必要がある場合はGLM-5.1を選びます。
GLM-5.1 vs Claude Sonnet 4.6
Sonnet 4.6（×1）はツールルーティング精度と英語推論で優れています。GLM-5.1（×0.4）はコンテキストウィンドウで優れ、コストやコンテキストサイズが意思決定を支配する場合に適しています。
GLM-5.1 vs DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro（×0.1）はより安く、サードパーティレビューでは Code Arena でより高いベンチマークを出しています。GLM-5.1 はコンテキストサイズでまだ勝ります。コスト重視の標準コンテキスト作業には DeepSeek、コンテキストサイズが制約なら GLM-5.1 を選びます。
結論: GLM-5.1を使うべきか？
GLM-5.1はテキストとコードベースのタスクに堅実なコスト効率の選択肢です。画像入力不要で、Claude Sonnet 4.6のより安価な代替を探している場合に検討してください。
よくある質問
VM0 での GLM-5.1 のコンテキストウィンドウはどれくらいですか？
最大 100 万トークンです。Built-in ラインアップで最大で、中規模リポジトリや数百の文書を1つのプロンプトに収められます。
GLM-5.1 にはどのプロバイダーを使うべきですか？
VM0 Managed が最も簡単です。ベンダー直接課金が必要なら、Z.AI API キーを接続してください。
GLM-5.1 はオープンウェイトですか？
Z.AI は GLM シリーズのオープンウェイト版を公開しています。VM0 で公開されているバージョンは、本番信頼性のため Z.AI のホスト API にルーティングされます。
GLM-5.1 は画像入力をサポートしますか？
VM0のGLM-5.1はテキストとコード向けです。マルチモーダル入力（画像/動画）にはClaude Sonnet 4.6またはKimi K2.7 Codeを選んでください。
代替モデル
VM0でGLM-5.1を使う
VM0でGLM-5.1にアクセスする2つの方法
VM0はGLM-5.1を、VM0クレジットで課金されるBuilt-inモデル、およびZ.AI API keyを使用したBring-your-ownの2通りでサポートしています。Built-inパスではVM0 Managedルーティングと後述のクレジット倍率が適用され、Bring-your-ownパスでは上流プロバイダーに直接課金され、VM0クレジットへの変換は行われません。
VM0の推奨
VM0はGLM-5.1をコアエージェントモデルではなく、コスト削減オプションとして位置付けています。一括分類、プレフィルター、レイテンシが重要な短い返信、固定のレガシーエージェントなど、非コア作業の単価最適化に使用し、実行を左右するステップにはClaude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、またはClaude Sonnet 4.6を維持します。
クレジットと×0.4倍率
VM0のすべてのBuilt-inモデルは、×1クレジット基準となるClaude Sonnet 4.6の倍数で価格設定されています。GLM-5.1は×0.4クレジットで課金されます。倍率はVM0の請求書に表示されるもので、上記の価格表のベンダー定価はVM0がクレジットに変換する前に上流プロバイダーが請求する金額です。
GLM-5.1は×0.4で課金されます。つまり、1ステップのコストはSonnet 4.6（×1基準）の同等ステップのわずか0.4倍です。これはクレジット基準を大きく下回り、ピーク時の推論品質よりもステップあたりのコストが重視される高ボリュームのバックグラウンドワークに自然な選択肢です。
VM0でApril 2026から利用可能。