GLM AI i Whizi: en rad på Pro, resten på Powerhouse

Det korta svaret

Ja, GLM finns i Whizis katalog. Z.ai-raderna är prissatta över generationerna GLM 4 och GLM 5, en rad öppnas på Pro-planen för 2 krediter per meddelande, och varje annan GLM-rad kräver Powerhouse.

Modell	Kontextfönster	Krediter per meddelande	Plan som krävs
GLM 4.6	205K	1	Powerhouse
GLM 4.7	205K	2	Powerhouse
GLM 5	205K	2	Pro
GLM 5.1	inte i prisindexet	3	Powerhouse
GLM 5.2	1M	3	Powerhouse
GLM 5.3	1M	5	Powerhouse
GLM 5 Turbo	inte i prisindexet	5	Powerhouse
GLM 5V Turbo	inte i prisindexet	5	Powerhouse

En GLM-identifierare som inte listas här debiteras fortfarande en nivå och kräver fortfarande Powerhouse.

Gratiskonton är modellspärrade till två rader, Whizi AI och Auto, så ingen GLM-rad är nåbar på ett sådant konto. Den fria tilldelningen är i sig 7 meddelanden den första dagen och 3 om dagen därefter, spenderade på dessa två rader. Detta ändrades 2026-09-02: chattvägen brukade svara för gratisnivån innan modellspärren kördes, och nu körs spärren först.

Den enda raden på Pro är inte den billigaste raden

Pro landar på exakt en Z.ai-identifierare, GLM 5, för 2 krediter per meddelande. Kureringsregeln som Pro-listan bygger på beskrivs i modellreferensen, och för den här familjen landar den på en enda rad, vilket är hela anledningen till att resten av generationen ligger en nivå upp.

Den enda raden är inte den billiga. Den billigaste GLM-raden i krediter kostar 1 kredit per meddelande och kräver Powerhouse, medan Pro-raden kostar dubbelt så mycket. Kreditkostnad och plannivå är två separata beslut i Whizi, och ingen av dem förutsäger den andra.

Starter inkluderar ingen GLM-modell. Starter når exakt fyra poster i väljaren: Auto, husmodellen, en OpenAI-modell och en Google-modell. Var och en av dem är en 1x- eller 2x-rad, vilket är varför Starters kredittilldelning och Starters meddelandetilldelning är samma siffra.

Powerhouse täcker resten, i ett fall genom namn och i alla andra genom fallback. Frontier-resoneringsraden i GLM 5-generationen nämns explicit bland de modeller som hålls tillbaka för Powerhouse, tillsammans med en Grok-rad, Qwen-tänkraden, Kimi-tänkraden och andra. Varje återstående GLM-rad landar på den högsta nivån eftersom varje identifierare som inte finns i Starter-uppsättningen och inte finns i den explicita Pro-listan hamnar där.

Spärren tillämpas på servern, inte i gränssnittet. Att välja en modell över din nivå ger HTTP 403 med koden tier_upgrade_required och meddelandet "Upgrade your plan to use this model." Om du stöter på det på en GLM-rad, se varför en modell visas som otillgänglig.

GLM 4-paret, där nivån och driftskostnaden är oense

I GLM 4-paret är de två kolumnerna oeniga. Raden som är billigare per standardsvar har den högre nivån, och dess syskonrad har den lägre. En nivå mäts på en referensomgång av 3,000 inmatnings- och 800 utmatningstoken, indexsiffran på ett standardsvar på 1,000 plus 500, och två rader vars in- och utmatningspriser viktas olika kan byta plats mellan dessa två blandningar. Nivåmetoden finns i kreditreferensen.

Modell	Kostnad per standardsvar	Kostnad per tusen svar	Krediter per meddelande
GLM 4.7	$0.001275	$1.275	2
GLM 4.6	$0.0015	$1.50	1
GLM 5	$0.00156	$1.56	2
GLM 5.2	$0.002484	$2.484	3
GLM 5.3	$0.0036	$3.60	5

Whizis kostnadsindex prissätter 100 OpenRouter-rader med en identisk enhet så att leverantörer kan jämföras: ett standardsvar på 1,000 inmatningstoken plus 500 utmatningstoken. Källpriserna hämtades från OpenRouter 2026-08-20, från 29 leverantörer.

Som jämförelse: medianraden i indexet kostar $0.00185 per standardsvar, den billigaste är $0.000053 och den dyraste är $0.105, en spridning på ungefär 2000x. Tre av de fem prissatta GLM-raderna ligger under den medianen, och två ligger över den.

Rader märkta "inte i prisindexet" i tabellen längst upp har en kreditkostnad i produkten men ingår inte i de 100 rader som kostnadsindexet prissätter, så det finns ingen per-svar-siffra att publicera för dem.

Vad ett GLM-meddelande kostar av din tilldelning

En kredit är ett meddelande på husmodellen, och kreditkostnaden är fast per meddelande utifrån den rad du valde snarare än längden. Metoden finns i kreditreferensen. Vad det betyder för den här familjen: GLM-raderna som listas längst upp på den här sidan spänner över ett enda band från 1 kredit till 5, så den dyraste av dem kostar exakt fem gånger den billigaste, och hela familjen ligger inom de fem lägsta nivåerna av en artonstegs stege.

Plan	Pris	Krediter per månad	Meddelanden på Pro-GLM-raden (2 krediter)	Meddelanden på den dyraste GLM-raden (5 krediter)
Starter	$15.99/månad, eller $10.99/mån vid årsfakturering, totalt $131.88	600	ingen GLM-rad på den här planen	ingen GLM-rad på den här planen
Pro	$29.99/månad, eller $19.99/mån vid årsfakturering, totalt $239.88	2,000	1,000	inte på den här planen
Powerhouse	$49.99/månad, eller $34.99/mån vid årsfakturering, totalt $419.88	8,000	4,000	1,600

På Powerhouse köper GLM-raden för 1 kredit 8,000 meddelanden från en tilldelning på 8,000 krediter, och raderna för 3 krediter köper 2,666. Krediter rullas inte över: användning summeras mot en periodnyckel, så ankomsten av en ny period är i sig återställningen.

En GLM-omgång som inte får plats inom det återstående saldot avslås helt i stället för att debiteras delvis. Det är avsiktligt, eftersom att debitera 3 krediter för en rad som kostar 5 skulle göra att en och samma modell kostade olika mycket beroende på när den skickades.

Kreditprissättning spärras per plattform av en tillåtelselista vars produktionsvärde i dag är webbklienten. Utanför den listan visar väljaren inga kreditmärken alls, och varje omgång kostar ett mot den äldre meddelandetilldelningen i stället för en nivå mot kredittilldelningen.

Varför 205K-raderna och 1M-raderna har samma storlek

En GLM-rad med ett 1M-fönster och en GLM-rad med ett 205K-fönster får identiskt utrymme i Whizi. Båda ligger över tröskeln på 93,000 token, och varje katalogmodell över den tröskeln får en fast budget på 40,000 inmatningstoken och 20,000 utmatningstoken per omgång, vilket gäller för varje GLM-rad som kostnadsindexet prissätter. Modeller under tröskeln får i stället en mindre proportionell budget, beskrivet i när en konversation blir för lång.

Att gå upp till det större fönstret köper alltså inte en längre prompt. Vad det köper är marginal på leverantörssidan, eftersom OpenRouter räknar inmatning plus begärd maximal utmatning mot fönstret snarare än inmatning ensam.

Att flytta en tråd till GLM och tillbaka igen

Auto tar dig inte in i GLM. Auto har ingen egen nivå, och dess stege är sex fasta vägar över fem modellrader: husmodellen för korta frågor, en snabb Google-rad för omskrivningar och för bilagor, en OpenAI-rad för långa texter, en Anthropic-rad för kod, och en OpenAI-resoneringsrad för flerstegsresonemang. Ingen GLM-rad finns på den stegen, så en omgång hamnar bara på GLM när du väljer den själv.

Varje modellrad som levereras till webbklienten bär sin kostnadssignal, så kreditpriset för en GLM-rad syns innan du skickar, inte efter.

En GLM-tråd du öppnade för månader sedan öppnas fortfarande i dag, eftersom en konversation behåller identifieraren den skapades med även efter att väljaren har gått vidare till nyare rader.

Oavsett hur du flyttar följer debiteringen den modell som faktiskt svarade på omgången, inte den modell konversationen startade med.

Var GLM inte förekommer

Mediegenerering använder inte GLM. Avsnittet för bildgenerering är fyra fasta rader, videogenerering är en enda rad, och ljudgenerering är en enda rad, alla hus- eller partnergeneratorer, så ingen GLM-rad är inblandad i att generera en bild, en video eller musik.

Det finns ingen per-modell-synflagga att ange. Whizi håller inte reda på vilka modeller som kan läsa bilder. Bilagor hanteras per förfrågan snarare än per modell, och på webbklienten extraheras texten i en PDF-, Word- eller kalkylbladsfil i webbläsaren innan något skickas. Se vilka filtyper som stöds för vad det innebär i praktiken.

Webbsökning är en inställning på förfrågningsnivå, inte en modellförmåga. Sökning körs i ett av tre lägen, och att slå på den påverkar förfrågan snarare än att välja en annan modell, så det finns ingen publicerad lista över GLM-rader som kan eller inte kan surfa.

Agentpersonor är inte GLM. De fyra agentpersonorna är en Pro-funktion snarare än en modellnivå, och alla körs på samma basmodell, så att välja en persona dirigerar aldrig en omgång till Z.ai.