Can the GLM-5.2 API process an entire software repository in one prompt?

نعم. يدعم GLM-5.2 نافذة سياق بسعة 1,000,000 رمز، ممّا يسمح باحتواء العديد من المستودعات ومجموعات الوثائق وأصول التطوير ضمن سياق واحد.

What makes the GLM-5.2 API different from GLM-5.1?

أكبر ترقية هي التوسعة من نحو 200K رمز إلى نافذة سياق بسعة 1M رمز، إلى جانب تحسين البرمجة الوكيلية وأداء المهام طويلة الأفق.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

نعم. يُطرح GLM-5.2 بأوزان مفتوحة مرخّصة بترخيص MIT، ما يتيح للمؤسسات نشر النموذج محليًا وتخصيصه.

When should developers choose GLM-5.2 instead of Claude or GPT models?

يُعد GLM-5.2 جذابًا بشكل خاص لتدفّقات العمل البرمجية واسعة النطاق، ومتطلبات الاستضافة الذاتية، وتحليل المستودعات ضمن سياق طويل. قد تظل نماذج Claude وGPT تقدّم تحقّقًا أقوى في بعض معايير الاستدلال.

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

يوفّر GLM-5.2 وضعي تفكير High وMax. وMax موجّه للمهام البرمجية والوكيلية الصعبة، بينما يوازن High بين جودة الاستدلال والكفاءة.

Is the GLM-5.2 API suitable for autonomous coding agents?

نعم. وُضع النموذج تحديدًا لتدفّقات البرمجة الوكيلية ويدعم الأنظمة البيئية الشائعة لوكلاء البرمجة مثل Claude Code وCline وRoo Code وOpenCode.

How does GLM-5.2 compare with other open-weight coding models?

يتميّز GLM-5.2 بفضل جمعه بين نافذة سياق بسعة 1M رمز، وترخيص MIT، وتدريب مُركّز على البرمجة، ودعم تدفّقات عمل الوكلاء طويلة الأمد.

Zhipu AI

واجهة برمجة تطبيقات نشطة شائع

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 يُعد تحديثًا مهمًا من Zhipu في مجالي النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر والبرمجة بالذكاء الاصطناعي.

السعر الابتدائي

$1.12 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

تعمل بشكل طبيعي

نسبة التشغيل 95.9% / 24 ساعة

زمن الاستجابة

2690 ms

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

جرّب GLM 5.2 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على GLM 5.2، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

المواصفات التقنية لـ GLM-5.2

العنصر	GLM-5.2
المزوّد	Zhipu AI
تاريخ الإصدار	13 يونيو 2026
نوع النموذج	نموذج لغوي كبير مفتوح الأوزان قائم على مزيج الخبراء (MoE)
إجمالي المعلمات	~744B
المعلمات النشطة	~40B لكل رمز
نافذة السياق	1,000,000 رمز
الحد الأقصى للمخرجات	131,072 رمز
أوضاع الاستدلال	High, Max
الترخيص	MIT
التركيز الأساسي	البرمجة الوكيلية، هندسة البرمجيات، الاستدلال طويل الأمد
إتاحة API	منصة Z.ai ومزوّدون متوافقون
الأوزان المفتوحة	نعم

GLM-5.2 هو أحدث نموذج رائد من عائلة GLM التابعة لـ Zhipu AI. وبخلاف نماذج الحدود العامة الغرض، يتموضع GLM-5.2 أساسًا كنموذج موجّه أولًا للبرمجة ومتمحور حول الوكلاء، ومصمم لهندسة البرمجيات على مستوى المستودعات، وسير العمل المستقل، والاستدلال بسياق طويل للغاية. وتتمثل قدرته الأبرز في نافذة سياق أصلية تبلغ 1 مليون رمز، مما يجعله واحدًا من أكبر نوافذ السياق المتاحة علنًا بين النماذج مفتوحة الأوزان.

الميزات الرئيسية لـ GLM-5.2

نافذة سياق بـ 1M رمز للمستودعات الكاملة، ومجموعات الوثائق الطويلة، وسير عمل الوكلاء متعدد الجلسات.
تحسين موجّه أولًا للبرمجة يركّز على إعادة الهيكلة، وتصحيح الأخطاء، وتوليد الكود، ومهام هندسة البرمجيات.
دعم سير العمل الوكيلي لأدوات مثل Claude Code وCline وRoo Code وOpenCode ووكلاء البرمجة المشابهين.
إصدار مفتوح الأوزان بموجب ترخيص MIT يتيح الاستضافة الذاتية والضبط الدقيق.
وضعا استدلال (High وMax) يتيحان الموازنة بين زمن الاستجابة وعمق الاستدلال.
بنية MoE كبيرة تضم نحو 744B من إجمالي المعلمات، مع تفعيل ~40B فقط لكل رمز لتحقيق الكفاءة.

أداء GLM-5.2 في المقاييس المرجعية

لم تنشر Zhipu نتائج مقاييس مرجعية رسمية شاملة عند الإطلاق، مما يجعل المقارنة المباشرة أكثر عدم يقين مقارنة بنماذج مثل GPT-5 أو Claude. وتشير تقارير صناعية متعددة إلى غياب إصدارات مقاييس مرجعية محققة بشكل مستقل.

المقياس المرجعي	الدرجة المعلنة
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 مقابل GLM-5.1 مقابل Claude Opus 4.8

المواصفة	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
تاريخ الإصدار	2026-06-13	2026	2026
نافذة السياق	1,000,000	~200,000	1,000,000
الأوزان المفتوحة	نعم (MIT)	نعم	لا
أوضاع الاستدلال	High, Max	Standard	Extended Thinking
إجمالي المعلمات	744B	744B	غير مفصح عنه
المعلمات النشطة	40B	40B	غير مفصح عنه
بيانات المقاييس المرجعية الرسمية	غير منشورة	نُشرت عند الإطلاق	منشورة

الترقية الأساسية الموثقة في GLM-5.2 مقارنة بـ GLM-5.1 هي توسيعه إلى نافذة سياق تبلغ 1M رمز وإدخال أوضاع الاستدلال القابلة للاختيار High وMax. عند الإطلاق، لم تنشر Z.ai نتائج رسمية لـ SWE-Bench أو LiveCodeBench أو HumanEval أو مقاييس مرجعية مشابهة، لذا تظل مقارنات الأداء مع Claude Opus 4.8 أو GPT-5 أو DeepSeek أو نماذج Qwen غير محققة.

مقارنةً بالنماذج المفتوحة الأخرى، يتمثل عامل التميّز الأساسي لـ GLM-5.2 في جمعه بين نافذة سياق كبيرة جدًا، وتخصصه في البرمجة، وترخيص MIT. وتكمن جاذبيته الأقوى في هندسة البرمجيات على مستوى المستودعات بدلًا من تطبيقات المحادثة العامة.

لماذا تستخدم GLM-5.2 عبر CometAPI؟

تتيح CometAPI للمطورين دمج GLM-5.2 باستخدام الواجهة نفسها المستخدمة لعشرات من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة.

تشمل الفوائد:

مصادقة موحدة عبر عدة مزوّدين
تكامل API متوافق مع OpenAI
تبسيط الفوترة وإدارة الاستخدام
تجربة سريعة مع نماذج بديلة
سهولة التبديل بين نماذج البرمجة والاستدلال والصور والصوت والفيديو
تقليل الارتباط بالمورّد في أنظمة الإنتاج

سواء كنت تبني بيئة تطوير متكاملة بالذكاء الاصطناعي، أو مساعدًا هندسيًا داخليًا، أو منصة أتمتة مؤسسية، فإن CometAPI تقلل جهد التكامل مع الحفاظ على المرونة.

كيفية الوصول إلى GLM-5.2 API على CometAPI

ابدأ استخدام منتجنا في بضع خطوات بسيطة فقط...

الخطوة 1: سجّل للحصول على مفتاح GLM-5.2 API الخاص بك

أنشئ حسابًا على CometAPI وانتقل إلى لوحة معلومات API لإنشاء مفتاح GLM-5.2 API الخاص بك. يصادق هذا المفتاح على جميع طلباتك ويمنحك وصولًا فوريًا إلى الإمكانات الكاملة لـ GLM-5.2 API، بما في ذلك نافذة السياق ذات 1M رمز و128k رمز للمخرجات.

الخطوة 2: أرسل الطلبات إلى GLM-5.2 API

استخدم مفتاح GLM-5.2 API الخاص بك لإرسال طلبات POST إلى نقطة نهاية CometAPI. مرّر المطالبة، واضبط معلمات النموذج مثل مستوى الجهد والحد الأقصى للرموز، وسيعالج GLM-5.2 API طلبك — متوليًا كل شيء من توليد الكود إلى تحليل المستندات إلى استخدام الأدوات الوكيلية.

الخطوة 3: استرجع النتائج وادمج GLM-5.2 API

يوفر GLM-5.2 API استجابات منظمة، تشمل نص الإكمال، وتعليمات استدعاء الأدوات، وبيانات تعريف استخدام الرموز. ويدعم كلًا من الاستجابات المتزامنة القياسية والبث الفوري عبر Server-Sent Events (SSE) عند تكوين stream: true. ويمكن دمج نقطة النهاية بسهولة في سير العمل الحالي لديك باستخدام عملاء HTTP القياسيين أو حزم SDK المتوافقة مع openAI من خلال توجيه الطلبات عبر url(//api.cometapi.com/v1) باستخدام Bearer Token الخاص بك.

الأسئلة الشائعة

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

التسعير لـ GLM 5.2

استكشف الأسعار التنافسية لـ GLM 5.2، المصمم ليناسب الميزانيات المختلفة واحتياجات الاستخدام المتنوعة. تضمن خططنا المرنة أن تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يجعل من السهل التوسع مع نمو متطلباتك. اكتشف كيف يمكن لـ GLM 5.2 تحسين مشاريعك مع الحفاظ على التكاليف قابلة للإدارة.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
مدخل:$1.12/M الإخراج:$3.528/M	مدخل:$1.4/M الإخراج:$4.41/M	-20%

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

قم بالمصادقة مرة واحدة، واستدعِ نقطة نهاية النموذج، وحافظ على نفس سير عمل الفوترة والمراقبة عبر جميع المزودين.

POST/v1/chat/completions

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GLM 5.2

احصل على أكواد نماذجية شاملة وموارد API لـ GLM 5.2 لتبسيط عملية التكامل الخاصة بك. توفر وثائقنا التفصيلية إرشادات خطوة بخطوة، مما يساعدك على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ GLM 5.2 في مشاريعك.

POST

/v1/chat/completions

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s
' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at "
                "frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and implement a personal blog website with a home page, "
                "article list, and article detail page using React and Node.js."
            ),
        },
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=65536,
    reasoning_effort="max",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js.",
    },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "max",
  max_tokens: 65536,
  temperature: 1.0,
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

الإمكانيات

راجع أهم بيانات النموذج قبل اختيار البنية أو تقدير حِمل الإنتاج.

الإمكانيات المدعومة

الميزات التي تُعيدها واجهة برمجة تطبيقات النموذج الحالية.

text-to-text

الإدخال والإخراج

المدخلات

text

المخرجات

text

ملف تعريف الإنتاج

المزود: Zhipu AI
سياق: يعتمد على النموذج
الاستخدام التجاري: مدعوم

حالات الاستخدام

استخدم GLM 5.2 في سير عمل إنتاجي يناسب إمكانياته في text، ثم قارن البدائل قبل الالتزام بتكامل طويل الأمد.

الدردشة الإنتاجية وسير عمل الوكلاء

البرمجة والتحليل والتوليد المنظم

الأتمتة عالية الحجم عبر واجهة واحدة

نماذج أخرى

قارن نماذج أخرى متاحة عبر CometAPI من حيث الجودة وزمن الاستجابة والإمكانيات والسعر.

فتح مقارنة النماذج →

Aliyun

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max-Preview هو إصدار تجريبي من نموذج لغوي كبير رائد لدى Alibaba، صدر في 19 يوليو 2026. يضم 2.4T من المعاملات، ويعتمد بنية MoE، ويدعم التبديل بين وضعي التفكير والاستدلال السريع، ويمكنه التعامل مع تنسيقات محتوى متنوعة، ويؤدي أداءً ممتازًا في سيناريوهات مثل هندسة البرمجيات والعمل المكتبي المهني والاستدلال المنطقي المعقد، ويأتي في المركز الثاني فقط بعد Fable 5 من Anthropic.

عرض النموذج

Anthropic

Claude Opus 5

Claude Opus 5 متاح اليوم. إنه نموذج مدروس واستباقي يقترب من مستوى الذكاء الطليعي لـClaude Fable 5 بنصف السعر.

عرض النموذج

OpenAI

GPT 5.6

ابدأ باستخدام GPT-5.6 Sol للاستدلال المعقد والبرمجة، واختر GPT-5.6 Terra للموازنة بين الذكاء والتكلفة، أو استخدم GPT-5.6 Luna لأعباء العمل ذات الحجم الكبير والحساسة للتكلفة.

عرض النموذج

Google

Gemini 3.6 Flash

يوفر Gemini 3.6 Flash ذكاءً بمستوى النماذج الرائدة بشكل مستدام، مُحسّنًا للمهام الواقعية بسرعة أعلى وتكلفة أقل. ومصمم لعصر الوكلاء، إذ يتفوّق في توليد الشيفرة، والتنفيذ القائم على الوكلاء، والاستدلال المكاني. ويُعدّ هذا النموذج فعّالًا بشكل خاص في الحلقات السريعة القائمة على الوكلاء التي تنطوي على دورات وتكرارات برمجية معقّدة.

عرض النموذج

Anthropic

Claude Sonnet 5

نموذج عالي الأداء للبرمجة والوكلاء

عرض النموذج

Anthropic

Claude Fable 5

تمت استعادة الوصول إلى Claude Fable 5. إنه يقدّم ذكاء الجيل الخامس لأكثر أعمالك البرمجية والمهنية طموحًا.

عرض النموذج

Uptime

راجع بيانات النبض الحي وتوفر نقطة النهاية وأزمنة الاستجابة المُلاحَظة قبل الانتقال إلى الإنتاج.

Uptime

معدل نجاح الطلبات خلال الـ 30 يومًا الماضية، يعكس موثوقية كل مزوّد نماذج. تراقب CometAPI جميع المزودين المتصلين في الوقت الفعلي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

RespondLIVE

2690msAvg. Response

UptimeLIVE

95.9%Avg. Uptime

واصل الاستكشاف

قارن النماذج وتابع بحثك

Zhipu AI

واجهة برمجة تطبيقات نشطة شائع

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 يُعد تحديثًا مهمًا من Zhipu في مجالي النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر والبرمجة بالذكاء الاصطناعي.

السعر الابتدائي

$1.12 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

تعمل بشكل طبيعي

نسبة التشغيل 95.9% / 24 ساعة

زمن الاستجابة

2690 ms

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

جرّب GLM 5.2 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على GLM 5.2، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

المواصفات التقنية لـ GLM-5.2

العنصر	GLM-5.2
المزوّد	Zhipu AI
تاريخ الإصدار	13 يونيو 2026
نوع النموذج	نموذج لغوي كبير مفتوح الأوزان قائم على مزيج الخبراء (MoE)
إجمالي المعلمات	~744B
المعلمات النشطة	~40B لكل رمز
نافذة السياق	1,000,000 رمز
الحد الأقصى للمخرجات	131,072 رمز
أوضاع الاستدلال	High, Max
الترخيص	MIT
التركيز الأساسي	البرمجة الوكيلية، هندسة البرمجيات، الاستدلال طويل الأمد
إتاحة API	منصة Z.ai ومزوّدون متوافقون
الأوزان المفتوحة	نعم

الميزات الرئيسية لـ GLM-5.2

نافذة سياق بـ 1M رمز للمستودعات الكاملة، ومجموعات الوثائق الطويلة، وسير عمل الوكلاء متعدد الجلسات.
تحسين موجّه أولًا للبرمجة يركّز على إعادة الهيكلة، وتصحيح الأخطاء، وتوليد الكود، ومهام هندسة البرمجيات.
دعم سير العمل الوكيلي لأدوات مثل Claude Code وCline وRoo Code وOpenCode ووكلاء البرمجة المشابهين.
إصدار مفتوح الأوزان بموجب ترخيص MIT يتيح الاستضافة الذاتية والضبط الدقيق.
وضعا استدلال (High وMax) يتيحان الموازنة بين زمن الاستجابة وعمق الاستدلال.
بنية MoE كبيرة تضم نحو 744B من إجمالي المعلمات، مع تفعيل ~40B فقط لكل رمز لتحقيق الكفاءة.

أداء GLM-5.2 في المقاييس المرجعية

المقياس المرجعي	الدرجة المعلنة
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 مقابل GLM-5.1 مقابل Claude Opus 4.8

المواصفة	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
تاريخ الإصدار	2026-06-13	2026	2026
نافذة السياق	1,000,000	~200,000	1,000,000
الأوزان المفتوحة	نعم (MIT)	نعم	لا
أوضاع الاستدلال	High, Max	Standard	Extended Thinking
إجمالي المعلمات	744B	744B	غير مفصح عنه
المعلمات النشطة	40B	40B	غير مفصح عنه
بيانات المقاييس المرجعية الرسمية	غير منشورة	نُشرت عند الإطلاق	منشورة

لماذا تستخدم GLM-5.2 عبر CometAPI؟

تتيح CometAPI للمطورين دمج GLM-5.2 باستخدام الواجهة نفسها المستخدمة لعشرات من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة.

تشمل الفوائد:

مصادقة موحدة عبر عدة مزوّدين
تكامل API متوافق مع OpenAI
تبسيط الفوترة وإدارة الاستخدام
تجربة سريعة مع نماذج بديلة
سهولة التبديل بين نماذج البرمجة والاستدلال والصور والصوت والفيديو
تقليل الارتباط بالمورّد في أنظمة الإنتاج

كيفية الوصول إلى GLM-5.2 API على CometAPI

ابدأ استخدام منتجنا في بضع خطوات بسيطة فقط...

الخطوة 1: سجّل للحصول على مفتاح GLM-5.2 API الخاص بك

الخطوة 2: أرسل الطلبات إلى GLM-5.2 API

الخطوة 3: استرجع النتائج وادمج GLM-5.2 API

الأسئلة الشائعة

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

—

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

التسعير لـ GLM 5.2

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
مدخل:$1.12/M الإخراج:$3.528/M	مدخل:$1.4/M الإخراج:$4.41/M	-20%

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

POST/v1/chat/completions

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ GLM 5.2

POST

/v1/chat/completions

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s
' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at "
                "frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and implement a personal blog website with a home page, "
                "article list, and article detail page using React and Node.js."
            ),
        },
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=65536,
    reasoning_effort="max",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js.",
    },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "max",
  max_tokens: 65536,
  temperature: 1.0,
});

console.log(completion.choices[0].message.content);