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

Ya. GLM-5.2 mendukung jendela konteks 1,000,000 token, memungkinkan banyak repositori, kumpulan dokumentasi, dan artefak pengembangan muat dalam satu konteks.

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

Peningkatan terbesar adalah perluasan dari sekitar 200K token menjadi jendela konteks 1M-token, disertai peningkatan pengodean berbasis agen dan kinerja tugas jangka panjang.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

Ya. GLM-5.2 dirilis dengan bobot terbuka berlisensi MIT, memungkinkan organisasi menerapkan dan menyesuaikan model secara lokal.

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

GLM-5.2 sangat menarik untuk alur kerja pengodean skala besar, kebutuhan hosting mandiri, dan analisis repositori berkonteks panjang. Model Claude dan GPT mungkin tetap menawarkan validasi yang lebih kuat pada beberapa tolok ukur penalaran.

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2 menyediakan mode penalaran High dan Max. Max ditujukan untuk tugas pengodean dan tugas agen yang sulit, sementara High menyeimbangkan kualitas penalaran dengan efisiensi.

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

Ya. Model ini secara khusus diposisikan untuk alur kerja pengodean berbasis agen dan mendukung ekosistem agen pengodean populer seperti Claude Code, Cline, Roo Code, dan OpenCode.

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

GLM-5.2 menonjol melalui kombinasi jendela konteks 1M-token, lisensi MIT, pelatihan berfokus pada pengodean, dan dukungan untuk alur kerja agen jangka panjang.

Zhipu AI

API aktif Populer

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 adalah pembaruan signifikan dari Zhipu dalam bidang model besar sumber terbuka dan pemrograman AI.

Harga mulai dari

$1.12 / 1 juta token input

Penagihan berbasis penggunaan

Kesehatan API

Beroperasi normal

Uptime 95.8% / 24 jam

Waktu respons

2464 ms

Waktu respons API teramati

Dirilis

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

Coba GLM 5.2 dengan permintaan nyata, tinjau parameternya, dan validasi output sebelum mengintegrasikan API.

Ikhtisar

Gambaran praktis tentang GLM 5.2, termasuk perilaku penting dan pertimbangan integrasi.

Spesifikasi Teknis GLM-5.2

Item	GLM-5.2
Penyedia	Zhipu AI
Tanggal Rilis	June 13, 2026
Tipe Model	LLM Mixture-of-Experts (MoE) berbobot terbuka
Total Parameter	~744B
Parameter Aktif	~40B per token
Jendela Konteks	1,000,000 tokens
Output Maksimum	131,072 tokens
Mode Penalaran	High, Max
Lisensi	MIT
Fokus Utama	Pengodean berbasis agen, rekayasa perangkat lunak, penalaran jangka panjang
Ketersediaan API	Platform Z.ai dan penyedia yang kompatibel
Bobot Terbuka	Ya

GLM-5.2 adalah model andalan terbaru dari keluarga GLM milik Zhipu AI. Berbeda dari model frontier serbaguna, GLM-5.2 diposisikan terutama sebagai model berorientasi pengodean dan agen yang dirancang untuk rekayasa perangkat lunak skala repositori, alur kerja otonom, dan penalaran konteks yang sangat panjang. Kemampuan unggulannya adalah jendela konteks 1 juta token bawaan, menjadikannya salah satu jendela konteks terbesar yang tersedia secara publik di antara model berbobot terbuka.

Fitur Utama GLM-5.2

Jendela konteks 1M token untuk seluruh repositori, set dokumentasi panjang, dan alur kerja agen multi-sesi.
Pengoptimalan berfokus pada pengodean untuk refactoring, debugging, pembuatan kode, dan tugas rekayasa perangkat lunak.
Dukungan alur kerja berbasis agen untuk alat seperti Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode, dan agen pengodean serupa.
Rilis bobot terbuka di bawah lisensi MIT, memungkinkan self-hosting dan fine-tuning.
Dua mode penalaran (High dan Max) memungkinkan kompromi antara latensi dan kedalaman penalaran.
Arsitektur MoE besar dengan sekitar 744B total parameter sambil hanya mengaktifkan ~40B per token untuk efisiensi.

Performa Benchmark GLM-5.2

Zhipu tidak menerbitkan hasil benchmark resmi yang komprehensif saat peluncuran, yang membuat perbandingan langsung lebih tidak pasti dibandingkan model seperti GPT-5 atau Claude. Beberapa laporan industri mencatat ketiadaan rilis benchmark yang divalidasi secara independen.

Benchmark	Skor Dilaporkan
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 vs GLM-5.1 vs Claude Opus 4.8

Spesifikasi	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Tanggal Rilis	2026-06-13	2026	2026
Jendela Konteks	1,000,000	~200,000	1,000,000
Bobot Terbuka	Ya (MIT)	Ya	Tidak
Mode Penalaran	High, Max	Standar	Extended Thinking
Total Parameter	744B	744B	Tidak diungkapkan
Parameter Aktif	40B	40B	Tidak diungkapkan
Data Benchmark Resmi	Tidak diterbitkan	Diterbitkan saat peluncuran	Diterbitkan

Peningkatan terdokumentasi utama GLM-5.2 dibandingkan GLM-5.1 adalah perluasan ke jendela konteks 1M token dan pengenalan mode penalaran High dan Max yang dapat dipilih. Saat peluncuran, Z.ai tidak menerbitkan hasil benchmark resmi untuk SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval, atau yang serupa, sehingga perbandingan performa terhadap Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek, atau model Qwen tetap belum terverifikasi.

Dibandingkan dengan model terbuka lainnya, pembedaan utama GLM-5.2 adalah kombinasi jendela konteks yang sangat besar, spesialisasi pengodean, dan lisensi MIT. Daya tarik terkuatnya adalah untuk rekayasa perangkat lunak skala repositori alih-alih aplikasi percakapan umum.

Mengapa Menggunakan GLM-5.2 melalui CometAPI?

CometAPI memungkinkan pengembang mengintegrasikan GLM-5.2 menggunakan antarmuka yang sama yang digunakan untuk puluhan model AI terkemuka.

Manfaat meliputi:

Autentikasi terpadu di berbagai penyedia
Integrasi API yang kompatibel dengan OpenAI
Penagihan dan manajemen penggunaan yang disederhanakan
Eksperimen cepat dengan model alternatif
Perpindahan mudah antara model pengodean, penalaran, gambar, audio, dan video
Mengurangi ketergantungan pada vendor untuk sistem produksi

Baik Anda sedang membangun AI IDE, asisten rekayasa internal, atau platform otomasi perusahaan, CometAPI meminimalkan upaya integrasi sambil menjaga fleksibilitas.

Cara Mengakses API GLM-5.2 di CometAPI

Mulai gunakan produk kami hanya dalam beberapa langkah sederhana...

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API GLM-5.2 Anda

Buat akun di CometAPI dan buka dasbor API untuk menghasilkan kunci API GLM-5.2 Anda. Kunci ini mengautentikasi semua permintaan Anda dan memberi Anda akses langsung ke seluruh kemampuan API GLM-5.2, termasuk jendela konteks 1M token dan 128k output tokens.

Langkah 2: Kirim Permintaan ke API GLM-5.2

Gunakan kunci API GLM-5.2 Anda untuk mengirim permintaan POST ke endpoint CometAPI. Sertakan prompt Anda, atur parameter model seperti effort level dan max tokens, dan API GLM-5.2 memproses permintaan Anda — menangani semuanya mulai dari pembuatan kode hingga analisis dokumen hingga penggunaan alat berbasis agen.

Langkah 3: Ambil Hasil dan Integrasikan API GLM-5.2

API GLM-5.2 memberikan respons terstruktur, termasuk teks completion, instruksi pemanggilan alat, dan metadata penggunaan token. API ini mendukung respons sinkron standar dan streaming waktu nyata melalui Server-Sent Events (SSE) saat stream: true dikonfigurasi. Endpoint dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam alur kerja Anda yang ada menggunakan klien HTTP standar atau SDK yang kompatibel dengan openAI dengan merutekan permintaan melalui url(//api.cometapi.com/v1) menggunakan Bearer Token Anda.

FAQ

Harga

Gunakan estimasi cepat di atas untuk satu kali eksekusi, lalu tinjau perbandingan lengkap antara CometAPI dan harga resmi.

Permintaan pertama

—

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Sepuluh permintaan

—

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Lima belas permintaan

—

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Harga untuk GLM 5.2

Jelajahi harga kompetitif untuk GLM 5.2, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana GLM 5.2 dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.

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

API

Salin endpoint dan contoh kode yang berfungsi, lalu buka referensi API lengkap saat Anda memerlukan semua parameter.

Satu API, akses model siap produksi

Autentikasi sekali, panggil endpoint model, dan pertahankan alur penagihan serta observabilitas yang sama di semua penyedia.

POST/v1/chat/completions

Kode contoh dan API untuk GLM 5.2

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk GLM 5.2 guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh GLM 5.2 dalam proyek Anda.

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);

Kemampuan

Tinjau fakta-fakta penting model sebelum memilih arsitektur atau memperkirakan beban produksi.

Kemampuan yang didukung

Fitur yang dikembalikan oleh API model yang ada.

text-to-text

Input dan output

Input

text

Output

text

Profil produksi

Penyedia: Zhipu AI
Konteks: Tergantung model
Penggunaan komersial: Didukung

Kasus penggunaan

Gunakan GLM 5.2 untuk alur kerja produksi yang sesuai dengan kemampuan text-nya, lalu bandingkan alternatif sebelum berkomitmen pada integrasi jangka panjang.

Chat produksi dan alur kerja agen

Coding, analisis, dan pembuatan terstruktur

Otomatisasi volume tinggi melalui satu API

Model lainnya

Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualitas, latensi, kemampuan, dan harga.

Buka perbandingan model →

Aliyun

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max-Preview adalah versi pratinjau dari model bahasa besar unggulan Alibaba yang dirilis pada 19 Juli 2026. Model ini memiliki 2.4T parameter, mengadopsi arsitektur MoE, mendukung peralihan antara mode berpikir dan inferensi cepat, dapat menangani berbagai format konten, serta berkinerja sangat baik dalam skenario seperti rekayasa kode, pekerjaan kantor profesional, dan penalaran logis yang kompleks, hanya kalah dari Fable 5 milik Anthropic.

Lihat model

Anthropic

Claude Opus 5

Claude Opus 5 tersedia mulai hari ini. Model ini cermat dan proaktif, mendekati kecerdasan terdepan Claude Fable 5 dengan setengah harga.

Lihat model

OpenAI

GPT 5.6

Mulailah dengan GPT-5.6 Sol untuk penalaran kompleks dan pengodean, pilih GPT-5.6 Terra untuk menyeimbangkan kecerdasan dan biaya, atau gunakan GPT-5.6 Luna untuk beban kerja bervolume tinggi yang sensitif terhadap biaya.

Lihat model

Google

Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash menyediakan kecerdasan tingkat terdepan yang berkelanjutan, dioptimalkan untuk tugas dunia nyata dengan kecepatan lebih tinggi dan biaya lebih rendah. Dirancang untuk era agen, model ini unggul dalam pembuatan kode, eksekusi agen, dan penalaran spasial. Model ini sangat efektif untuk loop agen yang cepat yang melibatkan siklus dan iterasi pembuatan kode yang kompleks.

Lihat model

Anthropic

Claude Sonnet 5

Model berkinerja tinggi untuk pemrograman dan agen

Lihat model

Anthropic

Claude Fable 5

Akses ke Claude Fable 5 telah dipulihkan. Claude Fable 5 menghadirkan kecerdasan generasi ke-5 bagi pekerjaan pemrograman dan profesional Anda yang paling ambisius.

Lihat model

Uptime

Tinjau data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint, dan waktu respons teramati sebelum masuk ke produksi.

Uptime

Tingkat keberhasilan permintaan selama 30 hari terakhir, mencerminkan keandalan setiap penyedia model. CometAPI memantau semua penyedia yang terhubung secara real-time, 24/7.

RespondLIVE

2464msAvg. Response

UptimeLIVE

95.8%Avg. Uptime

Terus jelajahi

Bandingkan model dan lanjutkan riset Anda

Zhipu AI

API aktif Populer

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 adalah pembaruan signifikan dari Zhipu dalam bidang model besar sumber terbuka dan pemrograman AI.

Harga mulai dari

$1.12 / 1 juta token input

Penagihan berbasis penggunaan

Kesehatan API

Beroperasi normal

Uptime 95.8% / 24 jam

Waktu respons

2464 ms

Waktu respons API teramati

Dirilis

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

Coba GLM 5.2 dengan permintaan nyata, tinjau parameternya, dan validasi output sebelum mengintegrasikan API.

Ikhtisar

Gambaran praktis tentang GLM 5.2, termasuk perilaku penting dan pertimbangan integrasi.

Spesifikasi Teknis GLM-5.2

Item	GLM-5.2
Penyedia	Zhipu AI
Tanggal Rilis	June 13, 2026
Tipe Model	LLM Mixture-of-Experts (MoE) berbobot terbuka
Total Parameter	~744B
Parameter Aktif	~40B per token
Jendela Konteks	1,000,000 tokens
Output Maksimum	131,072 tokens
Mode Penalaran	High, Max
Lisensi	MIT
Fokus Utama	Pengodean berbasis agen, rekayasa perangkat lunak, penalaran jangka panjang
Ketersediaan API	Platform Z.ai dan penyedia yang kompatibel
Bobot Terbuka	Ya

Fitur Utama GLM-5.2

Jendela konteks 1M token untuk seluruh repositori, set dokumentasi panjang, dan alur kerja agen multi-sesi.
Pengoptimalan berfokus pada pengodean untuk refactoring, debugging, pembuatan kode, dan tugas rekayasa perangkat lunak.
Dukungan alur kerja berbasis agen untuk alat seperti Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode, dan agen pengodean serupa.
Rilis bobot terbuka di bawah lisensi MIT, memungkinkan self-hosting dan fine-tuning.
Dua mode penalaran (High dan Max) memungkinkan kompromi antara latensi dan kedalaman penalaran.
Arsitektur MoE besar dengan sekitar 744B total parameter sambil hanya mengaktifkan ~40B per token untuk efisiensi.

Performa Benchmark GLM-5.2

Benchmark	Skor Dilaporkan
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 vs GLM-5.1 vs Claude Opus 4.8

Spesifikasi	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Tanggal Rilis	2026-06-13	2026	2026
Jendela Konteks	1,000,000	~200,000	1,000,000
Bobot Terbuka	Ya (MIT)	Ya	Tidak
Mode Penalaran	High, Max	Standar	Extended Thinking
Total Parameter	744B	744B	Tidak diungkapkan
Parameter Aktif	40B	40B	Tidak diungkapkan
Data Benchmark Resmi	Tidak diterbitkan	Diterbitkan saat peluncuran	Diterbitkan

Mengapa Menggunakan GLM-5.2 melalui CometAPI?

CometAPI memungkinkan pengembang mengintegrasikan GLM-5.2 menggunakan antarmuka yang sama yang digunakan untuk puluhan model AI terkemuka.

Manfaat meliputi:

Autentikasi terpadu di berbagai penyedia
Integrasi API yang kompatibel dengan OpenAI
Penagihan dan manajemen penggunaan yang disederhanakan
Eksperimen cepat dengan model alternatif
Perpindahan mudah antara model pengodean, penalaran, gambar, audio, dan video
Mengurangi ketergantungan pada vendor untuk sistem produksi

Baik Anda sedang membangun AI IDE, asisten rekayasa internal, atau platform otomasi perusahaan, CometAPI meminimalkan upaya integrasi sambil menjaga fleksibilitas.

Cara Mengakses API GLM-5.2 di CometAPI

Mulai gunakan produk kami hanya dalam beberapa langkah sederhana...

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API GLM-5.2 Anda

Langkah 2: Kirim Permintaan ke API GLM-5.2

Langkah 3: Ambil Hasil dan Integrasikan API GLM-5.2

FAQ

Harga

Gunakan estimasi cepat di atas untuk satu kali eksekusi, lalu tinjau perbandingan lengkap antara CometAPI dan harga resmi.

Permintaan pertama

—

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Sepuluh permintaan

—

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Lima belas permintaan

—

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Harga untuk GLM 5.2

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

API

Salin endpoint dan contoh kode yang berfungsi, lalu buka referensi API lengkap saat Anda memerlukan semua parameter.

Satu API, akses model siap produksi

Autentikasi sekali, panggil endpoint model, dan pertahankan alur penagihan serta observabilitas yang sama di semua penyedia.

POST/v1/chat/completions

Kode contoh dan API untuk 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);

Kemampuan

Tinjau fakta-fakta penting model sebelum memilih arsitektur atau memperkirakan beban produksi.

Kemampuan yang didukung

Fitur yang dikembalikan oleh API model yang ada.

text-to-text

Input dan output

Input

text

Output

text

Profil produksi

Penyedia: Zhipu AI
Konteks: Tergantung model
Penggunaan komersial: Didukung

Kasus penggunaan

Gunakan GLM 5.2 untuk alur kerja produksi yang sesuai dengan kemampuan text-nya, lalu bandingkan alternatif sebelum berkomitmen pada integrasi jangka panjang.

Chat produksi dan alur kerja agen

Coding, analisis, dan pembuatan terstruktur

Otomatisasi volume tinggi melalui satu API

Model lainnya

Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualitas, latensi, kemampuan, dan harga.

Buka perbandingan model →

Claude Opus 5 tersedia mulai hari ini. Model ini cermat dan proaktif, mendekati kecerdasan terdepan Claude Fable 5 dengan setengah harga.

Model berkinerja tinggi untuk pemrograman dan agen

Lihat model

Anthropic

Claude Fable 5

Akses ke Claude Fable 5 telah dipulihkan. Claude Fable 5 menghadirkan kecerdasan generasi ke-5 bagi pekerjaan pemrograman dan profesional Anda yang paling ambisius.

Lihat model

Uptime

Tinjau data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint, dan waktu respons teramati sebelum masuk ke produksi.

Uptime

Tingkat keberhasilan permintaan selama 30 hari terakhir, mencerminkan keandalan setiap penyedia model. CometAPI memantau semua penyedia yang terhubung secara real-time, 24/7.

RespondLIVE

2464msAvg. Response

UptimeLIVE

95.8%Avg. Uptime

Terus jelajahi