Zhipu: glm-4.7
GLM-4.7 is Zhipu AI's 2026 flagship model, featuring a 355B parameter Mixture-of-Experts (MoE) architecture. Its signature innovation is the "Interleaved Thinking" system, which enables the model to reason before every response and tool call, ensuring unparalleled instruction adherence. It has gained fame as the premier engine for "Vibe Coding," capable of translating vague creative descriptions into aesthetically superior, production-ready UI/UX. Ranking top among open-weight models on SWE-bench, it rivals proprietary giants like Claude 3.5 Sonnet in autonomous software engineering and complex agentic workflows.
Precios
Estadísticas rápidas
Rendimiento
Parámetros compatibles
Todos los proveedores = compatible en todos los upstreams que sirven este modelo. Algunos proveedores = depende del upstream que atienda la solicitud. Predeterminado = el valor enviado cuando no lo configuras.
| Parámetro | Proveedores | Predeterminado |
|---|---|---|
| frequency_penalty | Algunos proveedores | No se envía por defecto |
| include_reasoning | Todos los proveedores | - |
| logit_bias | Algunos proveedores | - |
| logprobs | Algunos proveedores | - |
| max_tokens | Todos los proveedores | - |
| min_p | Algunos proveedores | - |
| presence_penalty | Algunos proveedores | - |
| reasoning | Todos los proveedores | - |
| repetition_penalty | Algunos proveedores | - |
| response_format | Todos los proveedores | - |
| seed | Algunos proveedores | - |
| stop | Algunos proveedores | - |
| structured_outputs | Algunos proveedores | - |
| temperature | Todos los proveedores | 1 |
| tool_choice | Todos los proveedores | - |
| tools | Todos los proveedores | - |
| top_k | Algunos proveedores | - |
| top_logprobs | Algunos proveedores | - |
| top_p | Todos los proveedores | 0.95 |
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta glm-4.7 por 1M tokens?
La entrada se cobra a $0.17 por 1M tokens, la salida a $0.63 por 1M tokens. La facturación es por token, sin redondeo a tamaños de lote.
¿Cómo accedo a glm-4.7 vía API?
Envía solicitudes al endpoint /v1/chat/completions de UnoRouter con model=glm-4.7. Cualquier biblioteca cliente compatible con OpenAI funciona. La autenticación usa un token Bearer estándar.
¿Cuál es la ventana de contexto de glm-4.7?
glm-4.7 soporta una ventana de contexto de 204.8K tokens, compartida entre tu prompt y la respuesta del modelo.
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