API GLM-4.6

CometAPI
AnnaOct 16, 2025
API GLM-4.6

GLM-4.6 adalah rilis utama terbaru dalam keluarga GLM Z.ai (sebelumnya Zhipu AI): generasi ke-4, bahasa besar Model MoE (Campuran Ahli) disetel untuk alur kerja agen, penalaran konteks panjang, dan pengkodean dunia nyataRilis ini menekankan integrasi agen/alat praktis, yang sangat besar jendela konteks, dan ketersediaan bobot terbuka untuk penerapan lokal.

Fitur Utama

  • Konteks panjang - warga asli tokennya 200k jendela konteks (diperluas dari 128K). ()
  • Kemampuan pengkodean & agen — memasarkan peningkatan pada tugas pengkodean dunia nyata dan pemanggilan alat yang lebih baik untuk agen.
  • Efisiensi — dilaporkan ~30% konsumsi token lebih rendah vs GLM-4.5 pada pengujian Z.ai.
  • Penerapan & kuantisasi — pertama kali mengumumkan integrasi FP8 dan Int4 untuk chip Cambricon; dukungan FP8 asli pada Moore Threads melalui vLLM.
  • Ukuran model & jenis tensor — artefak yang dipublikasikan menunjukkan ~357B-parameter model (tensor BF16 / F32) pada Hugging Face.

Detail teknis

Modalitas & format. GLM-4.6 adalah hanya teks LLM (modalitas masukan dan keluaran: teks). Panjang konteks = 200K token; output maksimal = 128K token.

Kuantisasi & dukungan perangkat keras. Tim melaporkan Kuantisasi FP8/Int4 pada chip Cambricon dan FP8 asli eksekusi pada GPU Moore Threads menggunakan vLLM untuk inferensi — penting untuk menurunkan biaya inferensi dan memungkinkan penerapan cloud lokal dan domestik.

Perkakas & integrasi. GLM-4.6 didistribusikan melalui API Z.ai, jaringan penyedia pihak ketiga (misalnya, CometAPI), dan diintegrasikan ke dalam agen pengkodean (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Detail teknis

Modalitas & format. GLM-4.6 adalah hanya teks LLM (modalitas masukan dan keluaran: teks). Panjang konteks = 200K token; output maksimal = 128K token.

Kuantisasi & dukungan perangkat keras. Tim melaporkan Kuantisasi FP8/Int4 pada chip Cambricon dan FP8 asli eksekusi pada GPU Moore Threads menggunakan vLLM untuk inferensi — penting untuk menurunkan biaya inferensi dan memungkinkan penerapan cloud lokal dan domestik.

Perkakas & integrasi. GLM-4.6 didistribusikan melalui API Z.ai, jaringan penyedia pihak ketiga (misalnya, CometAPI), dan diintegrasikan ke dalam agen pengkodean (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Kinerja tolok ukur

  • Evaluasi yang dipublikasikan: GLM-4.6 diuji pada delapan tolok ukur publik yang mencakup agen, penalaran dan pengkodean dan menunjukkan keuntungan yang jelas atas GLM-4.5Pada pengujian pengkodean dunia nyata yang dievaluasi manusia (CC-Bench yang diperluas), GLM-4.6 menggunakan ~15% lebih sedikit token vs GLM-4.5 dan posting ~Tingkat kemenangan 48.6% vs Antropik Claude Soneta 4 (hampir setara di banyak papan peringkat).
  • positioning: hasilnya mengklaim GLM-4.6 kompetitif dengan model domestik dan internasional terkemuka (contoh yang dikutip termasuk DeepSeek-V3.1 dan Claude Sonnet 4).

API GLM-4.6

Keterbatasan & risiko

  • Halusinasi & kesalahan: Seperti semua LLM saat ini, GLM-4.6 dapat dan memang membuat kesalahan faktual — dokumen Z.ai secara eksplisit memperingatkan bahwa keluaran mungkin mengandung kesalahan. Pengguna harus menerapkan verifikasi & pengambilan/RAG untuk konten kritis.
  • Kompleksitas model & biaya penyajian: Konteks 200K dan keluaran yang sangat besar secara dramatis meningkatkan tuntutan memori & latensi dan dapat meningkatkan biaya inferensi; rekayasa kuantisasi/inferensi diperlukan untuk berjalan dalam skala besar.
  • Kesenjangan domain: meskipun GLM-4.6 melaporkan kinerja agen/pengkodean yang kuat, beberapa laporan publik mencatat hal itu masih tertinggal versi tertentu model yang bersaing dalam mikrobenchmark tertentu (misalnya, beberapa metrik pengkodean vs Sonnet 4.5). Lakukan penilaian per tugas sebelum mengganti model produksi.
  • Keamanan & kebijakan: bobot terbuka meningkatkan aksesibilitas tetapi juga menimbulkan pertanyaan pengelolaan (mitigasi, pagar pembatas, dan tim merah tetap menjadi tanggung jawab pengguna).

Gunakan kasus

  • Sistem agen & orkestrasi alat: jejak agen yang panjang, perencanaan multi-alat, pemanggilan alat yang dinamis; penyetelan agen model merupakan nilai jual utama.
  • Asisten pengkodean dunia nyata: pembuatan kode multi-giliran, tinjauan kode, dan asisten IDE interaktif (terintegrasi dalam Claude Code, Cline, Roo Code—per Z.ai). Peningkatan efisiensi token membuatnya menarik bagi rencana pengembang yang sering menggunakan.
  • Alur kerja dokumen panjang: ringkasan, sintesis multi-dokumen, tinjauan hukum/teknis yang panjang karena jendela 200K.
  • Pembuatan konten & karakter virtual: dialog yang diperluas, pemeliharaan persona yang konsisten dalam skenario multi-giliran.

Bagaimana GLM-4.6 dibandingkan dengan model lain

  • GLM-4.5 → GLM-4.6: perubahan langkah dalam ukuran konteks (128K → 200K) dan efisiensi token (~15% lebih sedikit token di CC-Bench); peningkatan penggunaan agen/alat.
  • GLM-4.6 vs Claude Soneta 4 / Soneta 4.5: Laporan Z.ai hampir paritas di beberapa papan peringkat dan tingkat kemenangan ~48.6% pada tugas pengkodean dunia nyata CC-Bench (yaitu, persaingan yang ketat, dengan beberapa mikrobenchmark di mana Sonnet masih unggul). Bagi banyak tim teknik, GLM-4.6 diposisikan sebagai alternatif yang hemat biaya.
  • GLM-4.6 vs model konteks panjang lainnya (DeepSeek, varian Gemini, keluarga GPT-4): GLM-4.6 menekankan konteks besar & alur kerja pengkodean agen; kekuatan relatif bergantung pada metrik (efisiensi token/integrasi agen vs. akurasi sintesis kode mentah atau jalur keamanan). Seleksi empiris harus berorientasi pada tugas.

Model unggulan terbaru Zhipu AI, GLM-4.6, dirilis: total parameter 355 miliar, aktif 32 miliar. Melampaui GLM-4.5 dalam semua kemampuan inti.

  • Pengkodean: Sejalan dengan Claude Soneta 4, terbaik di Cina.
  • Konteks: Diperluas menjadi 200K (dari 128K).
  • Penalaran: Ditingkatkan, mendukung pemanggilan alat selama inferensi.
  • Pencarian: Peningkatan pemanggilan alat dan kinerja agen.
  • Menulis: Lebih selaras dengan preferensi manusia dalam hal gaya, keterbacaan, dan permainan peran.
  • Multibahasa: Peningkatan penerjemahan lintas bahasa.

Bagaimana cara menelepon GLM-**4.**6 API dari CometAPI

GLM‑4.6 Harga API di CometAPI, diskon 20% dari harga resmi:

  • Token Masukan: $0.64 juta token
  • Token Keluaran: $2.56/M token

Langkah-langkah yang Diperlukan

  • Masuk ke cometapi.comJika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan mendaftar terlebih dahulu.
  • Masuk ke Anda Konsol CometAPI.
  • Dapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik “Tambahkan Token” pada token API di pusat personal, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.

API GLM-4.6

Gunakan Metode

  1. Pilih "glm-4.6” untuk mengirim permintaan API dan mengatur isi permintaan. Metode permintaan dan isi permintaan diperoleh dari dokumen API situs web kami. Situs web kami juga menyediakan pengujian Apifox demi kenyamanan Anda.
  2. Mengganti dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda.
  3. Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam kolom konten—inilah yang akan ditanggapi oleh model.
  4. Memproses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

CometAPI menyediakan REST API yang sepenuhnya kompatibel—untuk migrasi yang lancar. Detail penting untuk Dokumen API:

Integrasi API & Contoh

Di bawah ini adalah Ular sanca cuplikan yang menunjukkan cara memanggil GLM‑4.6 melalui API CometAPI. Ganti <API_KEY> dan <PROMPT> demikian:

import requests

API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer <API_KEY>",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "glm-4.6",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user",   "content": "<PROMPT>"}
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.7
}

response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

Key Parameters:

  • model: Menentukan varian GLM‑4.6
  • max_tokens: Mengontrol panjang keluaran
  • suhu: Menyesuaikan kreativitas vs. determinisme

Lihat juga Claude Soneta 4.5

Baca Selengkapnya

500+ Model dalam Satu API

Diskon hingga 20%