Zhipu: glm-5.2
GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering, and complex multi-step automation. Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning. It is particularly strong at coding and tool use across long-running tasks, able to maintain engineering context and follow standards consistently through a full development workflow, from requirements to multi-platform deployment, in a single task.
मूल्य निर्धारण
त्वरित आंकड़े
प्रदर्शन
समर्थित पैरामीटर
सभी प्रोवाइडर = इस मॉडल को सर्व करने वाला हर अपस्ट्रीम इसे सपोर्ट करता है। कुछ प्रोवाइडर = अनुरोध संभालने वाले अपस्ट्रीम पर निर्भर करता है। डिफ़ॉल्ट = कुछ सेट न करने पर भेजा जाने वाला मान।
| पैरामीटर | प्रोवाइडर | डिफ़ॉल्ट |
|---|---|---|
| frequency_penalty | कुछ प्रोवाइडर | डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं भेजा जाता |
| include_reasoning | सभी प्रोवाइडर | - |
| logit_bias | कुछ प्रोवाइडर | - |
| logprobs | कुछ प्रोवाइडर | - |
| max_tokens | सभी प्रोवाइडर | - |
| min_p | कुछ प्रोवाइडर | - |
| parallel_tool_calls | कुछ प्रोवाइडर | - |
| presence_penalty | कुछ प्रोवाइडर | डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं भेजा जाता |
| reasoning | सभी प्रोवाइडर | - |
| reasoning_effort | कुछ प्रोवाइडर | - |
| repetition_penalty | कुछ प्रोवाइडर | डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं भेजा जाता |
| response_format | कुछ प्रोवाइडर | - |
| seed | कुछ प्रोवाइडर | - |
| stop | कुछ प्रोवाइडर | - |
| structured_outputs | कुछ प्रोवाइडर | - |
| temperature | सभी प्रोवाइडर | 1 |
| tool_choice | कुछ प्रोवाइडर | - |
| tools | सभी प्रोवाइडर | - |
| top_k | कुछ प्रोवाइडर | डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं भेजा जाता |
| top_logprobs | कुछ प्रोवाइडर | - |
| top_p | सभी प्रोवाइडर | 0.95 |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
glm-5.2 की 1M टोकन के लिए कितनी लागत है?
इनपुट की कीमत 1M टोकन के लिए $0.69 है, आउटपुट 1M टोकन के लिए $2.16। बिलिंग प्रति टोकन होती है, बैच आकारों के लिए कोई rounding नहीं।
मैं glm-5.2 को API के माध्यम से कैसे एक्सेस करूँ?
model=glm-5.2 के साथ UnoRouter /v1/chat/completions एंडपॉइंट पर अनुरोध भेजें। कोई भी OpenAI-संगत क्लाइंट लाइब्रेरी काम करती है। प्रमाणीकरण एक मानक Bearer टोकन का उपयोग करता है।