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glm-4.6v

novita · Chat model

glm-4.6v は novita の チャット モデルとして掲載されています。料金、上限、機能、ソースを比較しやすい形で確認できます。

正確性のため、プロバイダー名とモデル ID は原文のまま表示しています。

novita-novita-zai-org-glm-4-6v

入力
$0.3000 / 1M tokens
出力
$0.9000 / 1M tokens
キャッシュ入力
$0.0550 / 1M tokens
コンテキスト長
32.8K

カタログ生成日: 2026/07/13

要点

向いている確認

自分のワークロードで試す前に、料金、コンテキスト長、対応機能を短時間で確認したいときに使います。

公式側で確認すること

割引、キャッシュ料金、リージョン条件、公開メタデータに出ていないモデル上限は、必ずプロバイダーの公式ページで確認してください。

料金

項目 料金
入力
$0.3000 / 1M tokens
出力
$0.9000 / 1M tokens
キャッシュ入力
$0.0550 / 1M tokens
埋め込み
$0.3000 / 1M tokens

上限

コンテキスト長
32.8K
最大入力トークン
131.1K
最大出力トークン
32.8K
最大トークン
32.8K

機能

機能 対応
Vision 対応
Function calling 対応
Parallel function calling 対応
Tool choice 対応
Prompt caching -
Reasoning 対応
Response schema 対応
System messages 対応
Audio input -
Audio output -
Web search -
PDF input -
Video input -

ベンチマーク

多くのベンチマーク行は、このプロバイダールートそのものではなく、ベースモデル系列に紐づいています。 ベンチマーク一覧を開く

ベンチマーク スコア 指標 対象範囲 確認日 ソース
Artificial Analysis Intelligence Index 32.5 index score ベースモデル: GLM 4.6 (z-ai/glm-4.6) 2026-05-31 リンク
Artificial Analysis Coding Index 29.5 index score ベースモデル: GLM 4.6 (z-ai/glm-4.6) 2026-05-31 リンク
Artificial Analysis Agentic Index 41.6 index score ベースモデル: GLM 4.6 (z-ai/glm-4.6) 2026-05-31 リンク
GPQA Diamond 78.0% accuracy ベースモデル: GLM 4.6 (z-ai/glm-4.6) 2026-05-31 リンク
MMLU 74.7 score ベースモデル: GLM (GLM-4-9B) 2026-05-31 リンク
C-Eval 77.1 score ベースモデル: GLM (GLM-4-9B) 2026-05-31 リンク
GPQA 34.3 score ベースモデル: GLM (GLM-4-9B) 2026-05-31 リンク
GSM8K 84.0 score ベースモデル: GLM (GLM-4-9B) 2026-05-31 リンク
MATH 30.4 score ベースモデル: GLM (GLM-4-9B) 2026-05-31 リンク
HumanEval 70.1 score ベースモデル: GLM (GLM-4-9B) 2026-05-31 リンク
Artificial Analysis Intelligence Index 32.5 score ベースモデル: glm-4.6 (z-ai/glm-4.6) 2026-05-31 リンク
Artificial Analysis Coding Index 29.5 score ベースモデル: glm-4.6 (z-ai/glm-4.6) 2026-05-31 リンク
Artificial Analysis Agentic Index 41.6 score ベースモデル: glm-4.6 (z-ai/glm-4.6) 2026-05-31 リンク

ソース

料金とメタデータの出典は英語版と同じデータベースを使っています。公式の提供元の事実情報は翻訳や推測で補完していません。

カタログ生成日: 2026-07-13T14:21:55.110Z