glm-5-2-260617GLM-5.2 面向项目级编程和长任务推理,可理解大段代码与文档,梳理模块关系,并在工具支持下推进跨文件修改和验证。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | ||
|---|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | — | $75 | $75 | ||
Volcengine 火山引擎官方接口 | 省8% | $69 | $69 | ||
火山引擎特价 火山引擎官方接口,高并发,活动特价 | 省55% | $33.75 | $33.75 |
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指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·GLM 5.2 260617
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基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
GLM-5.2 是面向长程任务的文本模型,适合需要理解多份代码、接口契约和工程约束的开发工作。它可以先梳理系统结构,再协助处理模块解耦、接口迁移、SDK 适配和跨语言重构,让后续修改有明确的项目背景。
百万级 Token 上下文有助于容纳较完整的工程材料。与其只贴出报错的一行,可以提供相关调用链、数据结构、测试和编码规范,让模型判断修改会影响哪些位置。长上下文仍需要组织:标清文件路径、当前版本和关键限制,能让分析更容易追踪。
先要求它列出模块职责、依赖和计划,再按阶段提交修改。每一阶段写清保留的接口行为、涉及文件和验证方式;对于迁移任务,尤其要检查旧调用方、配置与测试是否一起调整。让真实构建和测试结果驱动下一轮修正,比只阅读一份完整方案更有助于发现问题。
工具调用需要编程应用实际提供命令执行、文件访问等能力。模型给出命令或补丁时,表示已经形成操作内容;只有工具执行并返回结果,才能说明项目确实运行过。移动端和小程序任务也需要相应设备、平台工具和运行日志配合验证。
可以辅助把算法说明、数据流程和实验要求转化为工程实现。应把已知设计与待补充假设分开,并通过可运行代码和指标检查逐步验证,避免把“代码看起来完整”当作复现已经成功。
提交项目结构、相关源文件与工程要求,例如:“把当前通知模块从业务处理函数中解耦,保持消息内容、调用接口和失败重试行为一致。先画出调用关系,提出最小迁移步骤,再逐步修改;完成后检查原有测试,并验证重复发送和失败恢复。”
接入编程工具时明确文件范围、依赖限制和允许执行的命令。使用接口支持的思考设置,并给长任务留出足够输出预算。每阶段保留已完成、未验证和剩余事项,最终查看实际差异与运行结果,再决定是否合入。
/v1/chat/completions| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| official | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Volcengine | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| 火山引擎特价 | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
GLM-5.2 面向项目级编程和长任务推理,可理解大段代码与文档,梳理模块关系,并在工具支持下推进跨文件修改和验证。
Create an API key with access to glm-5-2-260617, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
The model catalog lists a context window of 1048576 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 131072 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
