Z AI (Zhipu AI)

Z AI (ehemals Zhipu AI) bietet die wegweisende GLM-4.5-Serie mit Hybrid Reasoning-Funktionen und agentischem AI-Design. Diese im Juli 2025 veröffentlichten Modelle zeichnen sich durch Unified Reasoning, Coding und intelligente Agenten-Anwendungen aus, während sie unter der MIT-Lizenz Open-Source-zugänglich bleiben.

Website: https://z.ai/model-api (International) | https://open.bigmodel.cn/ (China)

API Key erhalten

Internationale Nutzer

1. Registrieren/Anmelden: Gehen Sie zu https://z.ai/model-api. Erstellen Sie ein Konto oder melden Sie sich an.
2. Zu den API Keys navigieren: Rufen Sie Ihr Account-Dashboard auf und suchen Sie den Bereich für API Keys.
3. Key erstellen: Generieren Sie einen neuen API Key für Ihre Anwendung.
4. Key kopieren: Kopieren Sie den API Key sofort und bewahren Sie ihn sicher auf.

Nutzer in Festlandchina

1. Registrieren/Anmelden: Gehen Sie zu https://open.bigmodel.cn/. Erstellen Sie ein Konto oder melden Sie sich an.
2. Zu den API Keys navigieren: Rufen Sie Ihr Account-Dashboard auf und suchen Sie den Bereich für API Keys.
3. Key erstellen: Generieren Sie einen neuen API Key für Ihre Anwendung.
4. Key kopieren: Kopieren Sie den API Key sofort und bewahren Sie ihn sicher auf.

Unterstützte Modelle

Z AI bietet verschiedene Modellkataloge basierend auf Ihrer gewählten Region an:

GLM-4.5-Serie

• GLM-4.5 – Flaggschiff-Modell mit insgesamt 355 Mrd. Parametern, 32 Mrd. aktiven Parametern
• GLM-4.5-Air – Kompaktes Modell mit insgesamt 106 Mrd. Parametern, 12 Mrd. aktiven Parametern

GLM-4.5 Hybrid Reasoning Modelle

• GLM-4.5 (Thinking Mode) – Fortgeschrittenes Reasoning mit Schritt-für-Schritt-Analyse
• GLM-4.5-Air (Thinking Mode) – Effizientes Reasoning für Mainstream-Hardware

Alle Modelle bieten:

• 128.000 Token Context Window für die Verarbeitung umfangreicher Dokumente
• Mixture of Experts (MoE) Architektur für optimale Performance
• Agent-native Design, das Reasoning, Coding und Tool-Nutzung integriert
• Open-Source-Verfügbarkeit unter der MIT-Lizenz

Konfiguration in Careti

1. Careti-Einstellungen öffnen: Klicken Sie auf das Zahnrad-Symbol (⚙️) im Careti-Panel.
2. Provider auswählen: Wählen Sie „Z AI“ aus dem Dropdown-Menü „API Provider“.
3. Region auswählen: Wählen Sie Ihre Region:
   • „International“ für globalen Zugriff
   • „China“ für Zugriff aus Festlandchina
4. API Key eingeben: Fügen Sie Ihren Z AI API Key in das Feld „Z AI API Key“ ein.
5. Modell auswählen: Wählen Sie Ihr gewünschtes Modell aus dem Dropdown-Menü „Model“.

GLM Coding-Pläne

Z AI bietet Abonnement-Pläne an, die speziell für Coding-Anwendungen entwickelt wurden. Diese Pläne ermöglichen einen kostengünstigen Zugriff auf GLM-4.5-Modelle über eine Prompt-basierte Struktur anstelle der herkömmlichen API-Nutzungsabrechnung.

Plan-Optionen

GLM Coding Lite – 3 $/Monat

• 120 Prompts pro 5-Stunden-Zyklus
• Zugriff auf das GLM-4.5-Modell
• Funktioniert ausschließlich über Coding-Tools wie Careti

GLM Coding Pro – 15 $/Monat

• 600 Prompts pro 5-Stunden-Zyklus
• Zugriff auf das GLM-4.5-Modell
• Funktioniert ausschließlich über Coding-Tools wie Careti

Beide Pläne bieten Aktionspreise für den ersten Monat an: Lite sinkt von 6 $ auf 3 $, Pro von 30 $ auf 15 $.

Einrichtung der GLM Coding-Pläne

Um die GLM Coding-Pläne mit Careti zu nutzen:

1. Abonnieren: Gehen Sie zu https://z.ai/subscribe und wählen Sie Ihren Plan.

2. API Key erstellen: Melden Sie sich nach dem Abonnieren in Ihrem zAI-Dashboard an und erstellen Sie einen API Key für Ihren Coding-Plan.

3. In Careti konfigurieren: Öffnen Sie die Careti-Einstellungen, wählen Sie „Z AI“ als Provider und fügen Sie Ihren API Key in das Feld „Z AI API Key“ ein.

Die Einrichtung verbindet Ihr Abonnement direkt mit Careti und gibt Ihnen Zugriff auf die Tool-Calling-Fähigkeiten von GLM-4.5, die für Coding-Workflows optimiert sind.

Die Hybrid Intelligence von Z AI

Die GLM-4.5-Serie von Z AI führt revolutionäre Funktionen ein, die sie von herkömmlichen Sprachmodellen abheben:

Hybrid Reasoning Architektur

GLM-4.5 arbeitet in zwei verschiedenen Modi:

• Thinking Mode: Entwickelt für komplexe Reasoning-Aufgaben und Tool-Nutzung, mit tiefergehenden Analyseprozessen.
• Non-Thinking Mode: Liefert sofortige Antworten auf einfache Anfragen und optimiert so die Effizienz.

Diese Dual-Mode-Architektur repräsentiert eine „Agent-native“ Designphilosophie, die die Verarbeitungsintensität an die Komplexität der Anfrage anpasst.

Herausragende Performance

GLM-4.5 erreicht einen Gesamtwert von 63,2 in 12 Benchmarks, die agentische Aufgaben, Reasoning und Coding-Herausforderungen abdecken, und belegt damit den 3. Platz unter allen proprietären und Open-Source-Modellen. GLM-4.5-Air hält mit einem Wert von 59,8 eine wettbewerbsfähige Performance bei gleichzeitig höherer Effizienz.

Mixture of Experts Exzellenz

Die anspruchsvolle MoE-Architektur optimiert die Performance bei gleichzeitiger Wahrung der Recheneffizienz:

• GLM-4.5: 355 Mrd. Parameter insgesamt mit 32 Mrd. aktiven Parametern
• GLM-4.5-Air: 106 Mrd. Parameter insgesamt mit 12 Mrd. aktiven Parametern

Erweiterte Kontext-Fähigkeiten

Das 128.000-Token Context Window ermöglicht ein umfassendes Verständnis langer Dokumente und Codebases. Praxistests bestätigen die effektive Verarbeitung von Codebases mit fast 2.000 Zeilen bei bemerkenswerter Performance.

Führend in Open-Source

Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz, bietet GLM-4.5 Forschern und Entwicklern Zugang zu State-of-the-Art-Funktionen ohne proprietäre Einschränkungen, einschließlich Basismodellen, Hybrid-Reasoning-Versionen und optimierten FP8-Varianten.

Regionale Optimierung

API Endpoints

• International: Verwendet https://api.z.ai/api/paas/v4
• China: Verwendet https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4

Modellverfügbarkeit

Die Regionseinstellung bestimmt sowohl den API Endpoint als auch die verfügbaren Modelle, wobei eine automatische Filterung die Kompatibilität mit Ihrer gewählten Region sicherstellt.

Besondere Funktionen

Agentische Fähigkeiten

Die vereinheitlichte Architektur von GLM-4.5 macht es besonders geeignet für komplexe Anwendungen intelligenter Agenten, die integriertes Reasoning, Coding und Tool-Nutzung erfordern.

Umfassendes Benchmarking

Die Performance-Bewertung umfasst:

• 3 Benchmarks für agentische Aufgaben
• 7 Reasoning-Benchmarks
• 2 Coding-Benchmarks

Diese umfassende Bewertung demonstriert die Vielseitigkeit über verschiedene AI-Anwendungen hinweg.

Entwickler-Integration

Modelle unterstützen die Integration über mehrere Frameworks:

• transformers
• vLLM
• SGLang

Vollständig mit dediziertem Modell-Code, Tool-Parser und Reasoning-Parser-Implementierungen.

Performance-Vergleiche

vs. Claude 4 Sonnet

GLM-4.5 zeigt eine wettbewerbsfähige Performance bei agentischen Coding- und Reasoning-Aufgaben, wenngleich Claude Sonnet 4 Vorteile bei der Coding-Erfolgsrate und der autonomen Entwicklung von Multi-Feature-Anwendungen behält.

vs. GPT-4.5

GLM-4.5 rangiert bei Reasoning- und Agent-Benchmarks konkurrenzfähig, wobei GPT-4.5 in der Regel bei der reinen Aufgabengenauigkeit in professionellen Benchmarks wie MMLU und AIME führt.

Tipps und Hinweise

• Regionsauswahl: Wählen Sie die passende Region für optimale Performance und Einhaltung lokaler Vorschriften.
• Modellauswahl: GLM-4.5 für maximale Performance, GLM-4.5-Air für Effizienz und Kompatibilität mit gängiger Hardware.
• Kontext-Vorteil: Das große 128K Context Window ermöglicht die Verarbeitung umfangreicher Codebases und Dokumente.
• Open-Source-Vorteile: Die MIT-Lizenz erlaubt sowohl die kommerzielle Nutzung als auch die Weiterentwicklung.
• Agentische Anwendungen: Besonders stark für Anwendungen, die eine Integration von Reasoning, Coding und Tool-Nutzung erfordern.
• Hybrid Reasoning: Nutzen Sie den Thinking Mode für komplexe Probleme und den Non-Thinking Mode für einfache Anfragen.
• API-Kompatibilität: Die OpenAI-kompatible API bietet Streaming-Antworten und Nutzungsberichte.
• Framework-Unterstützung: Mehrere Integrationsoptionen für verschiedene Deployment-Szenarien verfügbar.