GLM 4.6V

GLM 4.6V 是什么？

GLM-4.6V 是一款大型多模态模型，专为高保真视觉理解和跨图像、文档及混合媒体的长上下文推理而设计。

每 1M 输入 / 输出 token

$0.30 / $0.90

起步价

上下文窗口

131K

每次回复最多输出 33K

输入

图像 + 文本 + 视频

输出：文本

GLM 4.6V 能做什么

• 多步推理

• 工具型智能体

• 图像理解

• 视频理解

GLM 4.6V 与同类模型价格对比

GLM 4.6V 和最接近的模型实际付多少：同一类用途、来自我们主推的系列、价格相差不超过约 3 倍。

• GLM 4.6V 对比 DeepSeek V4.1 Flash (1017)

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) 价格为 $0.525，比 GLM 4.6V 低 12%。

  最高档 6 折

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) API 

• GLM 4.6V 对比 Qwen3.8 Flash

  Qwen3.8 Flash 价格为 $0.295，比 GLM 4.6V 低 51%。

  最高档 7.5 折

  Qwen3.8 Flash API 

• GLM 4.6V 对比 GPT-6 Luna

  GPT-6 Luna 价格为 $0.27，比 GLM 4.6V 低 55%。

  最高档 9 折

  GPT-6 Luna API 

• GLM 4.6V 对比 MiniMax M3

  MiniMax M3 价格为 $0.75，是 GLM 4.6V 的 1.3 倍。

  MiniMax M3 API 

• GLM 4.6V 对比 Gemini 3.1 Flash Lite

  Gemini 3.1 Flash Lite 价格为 $0.788，是 GLM 4.6V 的 1.3 倍。

  最高档 9 折

  Gemini 3.1 Flash Lite API 

GLM 4.6V 规格

GLM 4.6V 的技术参数，取自 OceanToken 模型目录。

上下文窗口

131K tokens

131,072

最大输出

33K tokens

32,768

输入

图像, 文本, 视频

输出

文本

推理

支持

工具调用

支持

tool_choice

结构化输出

暂未公布

response_format

提示缓存

读取 $0.05

官方价，所有档位相同

GLM 4.6V 模型 ID 与接口

OceanToken 模型 ID

z-ai/glm-4.6v已复制

OpenAI 兼容 Base URL

https://api.oceantoken.ai/v1已复制

接口

POST /v1/chat/completions已复制

GLM 4.6V API 价格

价格取自截至 2026年11月5日 的 OceanToken 模型目录。按用量从预付余额扣费，无需订阅。

GLM 4.6V 费用计算器

选一个典型请求，或填入自己的 token 数。计算器按本页起步价计算，并给出上面对比的模型在同样用量下的费用。

按起步价（第 1 档）计算。缓存命中的输入按缓存读取价计费；缓存写入未计入，因为它取决于提示前缀变化的频率。控制台显示你所在档位的价格。

单次请求费用

按上面的起步价计算输入和输出 token，不含缓存。

如何在 OceanToken 上使用 GLM 4.6V

三步从没有账户到发出可用的请求。同一个 key 和余额可用于目录中的所有模型。

1. 1

   创建账户并获取 API Key

   注册 OceanToken 账户，然后创建一个 key。一个 key 可调用你账户能用的所有模型。

   获取 API Key 

2. 2

   充值

   OceanToken 采用预付费：充值后，每次请求从余额扣费。控制台显示你所在档位的价格。

   充值 

3. 3

   在代码中调用 GLM 4.6V

   把 OpenAI SDK 指向 https://api.oceantoken.ai/v1，模型 ID 填 z-ai/glm-4.6v。下面的代码发送一次请求。

   from openai import OpenAI
   # 在 OceanToken 控制台创建 API Key
   client = OpenAI(base_url="https://api.oceantoken.ai/v1",
                   api_key="YOUR_API_KEY")
   reply = client.chat.completions.create(
       model="z-ai/glm-4.6v",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   文档：参数、请求示例与同类模型