En línea

GLM-5.2

Z.ai · API compatible con OpenAI

z-ai/glm-5.2

Crear cuenta →Inicio rápido ↓

USD / 1 millón de tokens

Entrada$0.53

Lectura de caché$0.12

Escritura en caché—

Salida$1.72

Contexto: 1M
Salida máxima: 128K
Llamada de herramientas: ✓
Razonamiento: ✓
Visión: ✗
Transmisión: ✓

API compatible con OpenAI

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
    api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.iteracompute.com/v1",
  apiKey: process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-5.2",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

curl https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

z-ai/glm-5.2Ver documentos →

Catálogo actualizado: 2026-10-19.

Descripción general

GLM-5.2 está disponible a través de la API compatible con IteraCompute OpenAI, con contexto, transmisión y razonamiento de 1M.

Tareas y compensaciones de selección.

Planificación de tareas de ingeniería.

Proporcione un problema acotado y solicite un plan de implementación ordenado.

Comparación de documentos

Compare las versiones suministradas y cite los pasajes detrás de cada cambio.

Sugerencias de tareas basadas en las características y el precio del catálogo, no en puntos de referencia de calidad del modelo.

Elige tu herramienta

OpenAI SDKLlamar desde Python o JavaScript Vercel AI SDKConstruya una aplicación TypeScript

Elige un modelo y herramienta para tu tarea →

Capacidades del modelo

Funciones disponibles a través de la interfaz de este modelo.Actualizado el 16 de octubre de 2026.

Capacidad	Documentación del desarrollador de modelos	Nuestra interfaz	Prueba de ruta
Llamada de herramientas	Apoyado	Apoyado	Verificado · ver registro
Razonamiento	Apoyado	Apoyado	Verificado · ver registro
Entrada de imagen	Sólo texto	Sólo texto	Declaración de catálogo
Transmisión	Apoyado	Apoyado	Verificado · ver registro
Modo JSON (json_object)	Apoyado	Apoyado	Verificado · ver registro

Contexto: 1M · Límite de salida: 128K

Documentación del desarrollador de modelos

Registro de aceptación de ruta

2026-10-16 · z-ai/glm-5.2 · POST /v1/chat/completions

Comprobaciones de puerta de enlace retenidas, resumidas sin credenciales ni registros sin procesar.Sólo los controles a continuación están etiquetados como verificados;otras entradas siguen siendo declaraciones de catálogo.

Campos de solicitud
model, messages (17 × 19), temperature=0, max_tokens=768, max_completion_tokens=768, stream=true, stream_options.include_usage=true

Campos de respuesta clave
HTTP 200; choices[].delta.content → 323; [DONE]; usage.prompt_tokens=25; usage.completion_tokens=121; choices[].delta.reasoning_content: 302 chars

Criterio de aprobación
Completó SSE con una respuesta que contiene 323 y el uso final.reasoning_content no vacío verifica únicamente la salida del razonamiento.

Campos de solicitud
model, messages, tools=[lookup_receipt]; then role=tool + tool_call_id

Campos de respuesta clave
HTTP 200 × 2; message.tool_calls[].id; function.name=lookup_receipt; function.arguments={"order_id":"A17"}; message.content → R68-Z9

Criterio de aprobación
Función correcta y argumentos analizables, seguidos de una respuesta final que contiene el resultado de la herramienta proporcionada.Un solo ciclo de herramienta.

Campos de solicitud
model, messages (17 × 19 as JSON), response_format.type=json_object

Campos de respuesta clave
HTTP 200; choices[0].message.content → {"answer":323}

Criterio de aprobación
json.loads(contenido) es igual a {"respuesta":323}.Este mensaje cooperativo no establece la aplicación arbitraria del esquema.

Pequeñas muestras de aceptación en la fecha indicada.El contexto completo y los límites de salida son declaraciones de catálogo;Estas comprobaciones no establecieron la calidad del contexto prolongado, los flujos de trabajo de codificación completos y la estabilidad sostenida.

Establezca controles de pensamiento por modelo.Utilice un estilo de control por solicitud.

El razonamiento permanece habilitado en esta interfaz.

Para respuestas JSON, valide el esquema de su aplicación antes de usarla.Los insumos y los resultados solicitados comparten el presupuesto contextual.

Precios

Precios en USD por 1 millón de tokens.

Entrada$0.53

Lectura de caché$0.12

Escritura en caché—

Salida$1.72

Tarea de ejemplo: planificar un cambio de ingeniería

Supongamos 30 000 tokens de entrada agregados y 3000 tokens de salida facturables en todas las llamadas.No hay acierto en caché.

30,000 × $0.53 / 1M + 3,000 × $1.72 / 1M = $0.021060

Si el uso realmente informa que 22 500 de esos tokens de entrada están almacenados en caché, reemplace esa parte a la tasa de entrada en caché ($0,12/1 millón): $0,011835.Los tokens almacenados en caché son parte de la entrada total y nunca se agregan encima.

Cálculo ilustrativo basado en el catálogo del 2026-10-19. Incluye todas las llamadas y reintentos del agente, el historial repetido y la salida de razonamiento facturable; la liquidación se basa en el uso real y los precios actuales de Console.

Calcule su costo mensual

Utiliza el catálogo del 2026-10-19, independientemente de los precios en vivo de arriba. USD por 1M de tokens; es una estimación, no una factura.

La estimación solo incluye entrada de texto estándar, lecturas de caché y salida de texto. Excluye recargos por contexto largo, niveles de servicio, escrituras de caché, imágenes y herramientas.

modelo

Tokens de entrada/solicitud

Tokens de salida facturables/solicitud

Cuota de entrada almacenada en caché (%)

Solicitudes / mes

La entrada incluye tokens almacenados en caché;El resultado incluye razonamiento facturable.Cuente cada solicitud de API, incluidos los pasos y reintentos del agente.

Costo mensual estimado

—USD / mes

GLM-5.2

Entrada sin caché: —
lectura de caché: —
Salida facturable: —

Conecta este modelo →

Bases de cálculo y facturación

Costo mensual = solicitudes × [entrada × (1 − recurso compartido en caché) × tasa de entrada + entrada × recurso compartido en caché × tasa de lectura de caché + salida × tasa de salida] / 1.000.000.

Los tokens almacenados en caché son parte de la entrada total y nunca se agregan encima.Utilice aciertos de lectura de caché reales del uso;repetir un mensaje no garantiza un acierto.Las tarifas que faltan no están confirmadas, no son $0.Se excluyen las tarifas separadas de escritura en caché, almacenamiento y otras tarifas adicionales.Liquidar el uso real y los precios actuales de la consola.

Habilite JavaScript para usar la calculadora.El ejemplo trabajado anterior sigue estando disponible.

Límites de uso

Los insumos y el resultado máximo solicitado comparten el presupuesto del contexto.Mantenga ambos dentro de los límites del modelo.
Divida los flujos de trabajo largos en pasos acotados y controle los errores y reintentos de las herramientas en su aplicación.
Los tokens de razonamiento son resultados facturables.Reserve suficiente presupuesto de generación para obtener una respuesta de texto final.
Vea la disponibilidad y los precios actuales en la Consola.

Parámetros API

Campo de parámetro/protocolo	Uso
`model / messages`	Utilice el ID de modelo exacto y la lista de mensajes de chat
`stream=true / stream_options.include_usage=true`	Recibir fragmentos de SSE, [HECHO] y uso final
`tools / tool_calls / role=tool`	Define funciones en tools, ejecuta tool_calls y devuelve los resultados con role=tool
`response_format.type=json_object`	Solicitar JSON válido;validar la estructura requerida en su aplicación
`reasoning_content`	El resultado del razonamiento está separado de la respuesta final y cuenta para el uso del resultado.

API

URL básica: https://api.iteracompute.com/v1
Punto final: POST /v1/chat/completions
ID del modelo: z-ai/glm-5.2
Autenticación: Authorization: Bearer ITERACOMPUTE_API_KEY

Ver documentos

Preguntas frecuentes

¿Cómo uso GLM-5.2 con OpenAI SDK?

Establezca base_url en https://api.iteracompute.com/v1 y modelo en z-ai/glm-5.2.Autentíquese con su clave API de IteraCompute.

¿Cuánto cuesta el GLM-5.2?

Consulte la sección de precios para conocer las tasas actuales de entrada, entrada en caché y salida en USD por 1 millón de tokens.Verifique el tiempo de actualización antes de su uso.

¿Qué longitud de contexto está disponible?

Consulta el contexto y la salida máxima actuales en las especificaciones del modelo de arriba. La entrada y la salida máxima solicitada comparten el límite de contexto.

¿Listo para su primera solicitud?

Cree su clave, elija una herramienta y obtenga una primera respuesta que no esté vacía.

Crea una cuenta →Elige un tutorial