Adakah API GLM-5.2 menyokong hos kendiri?

Ya. GLM-5.2 dikeluarkan dengan pemberat terbuka berlesen MIT, membolehkan organisasi menggunakan dan menyesuaikan model secara setempat.

Apakah mod penaakulan yang tersedia dalam GLM-5.2?

GLM-5.2 menyediakan mod penaakulan High dan Max. Max ditujukan untuk tugasan pengkodan dan ejen yang sukar, manakala High mengimbangi kualiti penaakulan dengan kecekapan.

Apakah yang membezakan API GLM-5.2 daripada GLM-5.1?

Peningkatan terbesar ialah pengembangan daripada kira-kira 200K token kepada tetingkap konteks 1M token, berserta penambahbaikan pengkodan berasaskan ejen dan prestasi tugasan jangka panjang.

Adakah API GLM-5.2 sesuai untuk ejen pengkodan autonomi?

Ya. Model ini diletakkan khusus untuk aliran kerja pengkodan berasaskan ejen dan menyokong ekosistem ejen pengkodan popular seperti Claude Code, Cline, Roo Code dan OpenCode.

Bagaimanakah GLM-5.2 berbanding model pengkodan dengan pemberat terbuka lain?

GLM-5.2 menonjol melalui gabungan tetingkap konteks 1M token, lesen MIT, latihan berfokus pengkodan dan sokongan untuk aliran kerja ejen berjangka panjang.

Bilakah pembangun harus memilih GLM-5.2 dan bukannya model Claude atau GPT?

GLM-5.2 amat menarik untuk aliran kerja pengkodan berskala besar, keperluan hos kendiri dan analisis repositori berkonteks panjang. Model Claude dan GPT mungkin masih menawarkan pengesahan yang lebih kukuh dalam sesetengah penanda aras penaakulan.

Bolehkah API GLM-5.2 memproses keseluruhan repositori perisian dalam satu prompt?

Ya. GLM-5.2 menyokong tetingkap konteks 1,000,000 token, membolehkan banyak repositori, set dokumentasi dan artifak pembangunan dimuatkan dalam satu konteks.

Zhipu AI

API aktif Popular

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 ialah kemas kini penting daripada Zhipu dalam bidang model besar sumber terbuka dan pengaturcaraan AI.

Harga permulaan

$1.12 / 1J token input

Pengebilan berasaskan penggunaan

Kesihatan API

Beroperasi

Masa aktif 95.4% / 24j

Respons

2364 ms

Masa respons API yang diperhatikan

Dikeluarkan

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

Cuba GLM 5.2 dengan permintaan sebenar, semak parameternya dan sahkan output sebelum mengintegrasikan API.

Gambaran Keseluruhan

Gambaran keseluruhan praktikal tentang GLM 5.2, termasuk tingkah laku penting dan pertimbangan integrasi.

Spesifikasi Teknikal GLM-5.2

Item	GLM-5.2
Provider	Zhipu AI
Release Date	13 Jun 2026
Model Type	LLM Mixture-of-Experts (MoE) open-weight
Total Parameters	~744B
Active Parameters	~40B setiap token
Context Window	1,000,000 token
Maximum Output	131,072 token
Reasoning Modes	High, Max
License	MIT
Primary Focus	Pengekodan berasaskan ejen, kejuruteraan perisian, penaakulan jangka panjang
API Availability	Platform Z.ai dan penyedia serasi
Open Weights	Ya

GLM-5.2 ialah model perdana terkini daripada keluarga GLM oleh Zhipu AI. Tidak seperti model termaju tujuan umum, GLM-5.2 diposisikan terutamanya sebagai model berfokuskan pengekodan dan berorientasikan ejen, direka untuk kejuruteraan perisian skala repositori, aliran kerja autonomi, dan penaakulan konteks amat panjang. Keupayaan utamanya ialah tetingkap konteks asli 1 juta token, menjadikannya antara tetingkap konteks terbesar yang tersedia secara umum dalam kalangan model open-weight.

Ciri Utama GLM-5.2

Tetingkap konteks 1M token untuk keseluruhan repositori, set dokumentasi yang panjang, dan aliran kerja ejen berbilang sesi.
Pengoptimuman berfokuskan pengekodan tertumpu pada refactoring, penyahpepijatan, penjanaan kod, dan tugas kejuruteraan perisian.
Sokongan aliran kerja berasaskan ejen untuk alat seperti Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode, dan ejen pengekodan seumpamanya.
Pelepasan open-weight di bawah lesen MIT, membolehkan hos sendiri dan penalaan halus.
Dua mod penaakulan (High dan Max) yang membenarkan pertukaran antara kependaman dan kedalaman penaakulan.
Seni bina MoE berskala besar dengan kira-kira 744B jumlah parameter sambil mengaktifkan hanya ~40B setiap token untuk kecekapan.

Prestasi Penanda Aras GLM-5.2

Zhipu tidak menerbitkan keputusan penanda aras rasmi yang menyeluruh semasa pelancaran, yang menjadikan penanda aras terus lebih tidak pasti berbanding model seperti GPT-5 atau Claude. Pelbagai laporan industri menyatakan ketiadaan keluaran penanda aras yang disahkan secara bebas.

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

Specification	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Release Date	2026-06-13	2026	2026
Context Window	1,000,000	~200,000	1,000,000
Open Weights	Yes (MIT)	Yes	No
Reasoning Modes	High, Max	Standard	Extended Thinking
Total Parameters	744B	744B	Not disclosed
Active Parameters	40B	40B	Not disclosed
Official Benchmark Data	Not published	Published at launch	Published

Peningkatan didokumentasikan utama GLM-5.2 berbanding GLM-5.1 ialah peluasan kepada tetingkap konteks 1M token dan pengenalan mod penaakulan boleh dipilih High dan Max. Semasa pelancaran, Z.ai tidak menerbitkan keputusan rasmi untuk SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval atau penanda aras serupa, maka perbandingan prestasi dengan Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek atau model Qwen kekal belum disahkan.

Berbanding model terbuka lain, pembeza utama GLM-5.2 ialah gabungan tetingkap konteks yang sangat besar, pengkhususan pengekodan, dan pelesenan MIT. Tarikan terkuatnya adalah untuk kejuruteraan perisian skala repositori dan bukannya aplikasi sembang umum.

Mengapa Menggunakan GLM-5.2 Melalui CometAPI?

CometAPI membolehkan pembangun mengintegrasikan GLM-5.2 menggunakan antara muka yang sama seperti untuk puluhan model AI terkemuka.

Faedah termasuk:

Pengesahan bersatu merentas pelbagai penyedia
Integrasi API serasi OpenAI
Pengurusan pengebilan dan penggunaan yang dipermudah
Percubaan pantas dengan model alternatif
Pertukaran mudah antara model pengekodan, penaakulan, imej, audio dan video
Mengurangkan penguncian vendor untuk sistem produksi

Sama ada anda membina IDE AI, pembantu kejuruteraan dalaman, atau platform automasi perusahaan, CometAPI meminimumkan usaha integrasi sambil mengekalkan fleksibiliti.

Cara Mengakses API GLM-5.2 di CometAPI

Mulakan dengan produk kami dalam beberapa langkah mudah...

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API GLM-5.2 Anda

Cipta akaun di CometAPI dan navigasi ke papan pemuka API untuk menjana kunci API GLM-5.2 anda. Kunci ini mengesahkan semua permintaan anda dan memberi anda akses segera kepada keupayaan penuh API GLM-5.2, termasuk tetingkap konteks 1M token dan 128k token output.

Langkah 2: Hantar Permintaan ke API GLM-5.2

Gunakan kunci API GLM-5.2 anda untuk menghantar permintaan POST ke endpoint CometAPI. Hantarkan prompt anda, tetapkan parameter model seperti tahap usaha dan token maksimum, dan API GLM-5.2 memproses permintaan anda — mengendalikan segala-galanya daripada penjanaan kod kepada analisis dokumen hingga penggunaan alat berasaskan ejen.

Langkah 3: Dapatkan Keputusan dan Integrasikan API GLM-5.2

API GLM-5.2 menghantar respons berstruktur, termasuk teks pelengkapan, arahan panggilan alat, dan metadata penggunaan token. Ia menyokong respons segerak standard dan penstriman masa nyata melalui Server-Sent Events (SSE) apabila stream: true dikonfigurasi. Endpoint boleh diintegrasikan dengan mudah ke dalam aliran kerja sedia ada anda menggunakan klien HTTP standard atau SDK serasi OpenAI dengan menghala permintaan melalui url(//api.cometapi.com/v1) menggunakan Bearer Token anda.

Soalan Lazim

Harga

Gunakan anggaran pantas di atas untuk satu larian, kemudian semak perbandingan penuh antara CometAPI dan harga rasmi.

Permintaan pertama

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Sepuluh permintaan

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Lima belas permintaan

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Harga untuk GLM 5.2

Terokai harga yang kompetitif untuk GLM 5.2, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana GLM 5.2 boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.

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 kod yang berfungsi, kemudian buka rujukan API penuh apabila anda memerlukan semua parameter.

Satu API, akses model sedia untuk pengeluaran

Sahkan sekali sahaja, panggil endpoint model dan kekalkan aliran kerja pengebilan serta pemerhatian yang sama merentas penyedia.

POST/v1/chat/completions

Kod contoh dan API untuk GLM 5.2

Akses kod sampel yang komprehensif dan sumber API untuk GLM 5.2 bagi memperlancar proses integrasi anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu anda memanfaatkan potensi penuh GLM 5.2 dalam projek 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);

Keupayaan

Semak fakta model yang penting sebelum memilih senibina atau menganggarkan beban kerja pengeluaran.

Keupayaan yang disokong

Ciri yang dikembalikan oleh API model sedia ada.

text-to-text

Input dan output

Input

text

Output

text

Profil pengeluaran

Penyedia: Zhipu AI
Konteks: Bergantung pada model
Kegunaan komersial: Disokong

Kes penggunaan

Gunakan GLM 5.2 untuk aliran kerja pengeluaran yang sepadan dengan keupayaan text, kemudian bandingkan alternatif sebelum komited kepada integrasi jangka panjang.

Sembang pengeluaran dan aliran kerja ejen

Pengekodan, analisis dan penjanaan berstruktur

Automasi volum tinggi melalui satu API

Model lain

Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualiti, kependaman, keupayaan dan harga.

Buka perbandingan model →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flash membawakan penambahbaikan yang ketara merentas kejuruteraan perisian, kerja berasaskan pengetahuan, dan aliran kerja pembangunan web — dengan harga pengenalan pada separuh daripada kos asal 3.6 Flash bagi setiap sejuta token.

Lihat model

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash-Vision

Model deepseek-v4-flash-vision-exp menerima imej di samping teks, jadi anda boleh meminta model tersebut untuk menghuraikan imej, membaca teks daripada tangkapan skrin, menganalisis carta, dan banyak lagi. Format imej yang disokong: JPEG, PNG, GIF dan WebP. Format dikesan daripada kandungan fail sebenar, bukan daripada nama fail atau jenis MIME yang dinyatakan.

Lihat model

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro ialah model Mixture-of-Experts berskala besar daripada DeepSeek dengan 1.6T parameter keseluruhan dan 49B parameter diaktifkan, serta menyokong tetingkap konteks 1M token. Ia direka untuk penaakulan lanjutan, pengaturcaraan, dan aliran kerja ejen jangka panjang, dengan prestasi kukuh merentas penanda aras pengetahuan, matematik, dan kejuruteraan perisian.

Lihat model

xAI

Grok 4.6

Model perdana untuk kod dan segala perkara lain: pemanggilan alat berasaskan agen, halusinasi minimum, penaakulan boleh dikonfigurasi.

Lihat model

Zhipu AI

GLM 5.3

GLM-5.3 ialah model bahasa besar sumber terbuka generasi seterusnya yang dioptimumkan untuk pengaturcaraan kompleks, tugas jangka panjang dan senario keselamatan siber. Ia memberikan peningkatan yang ketara dalam keupayaan pengaturcaraan dan prestasi ejen berbanding GLM-5.2.

Lihat model

Anthropic

Claude Fable 5

Akses kepada Claude Fable 5 telah dipulihkan. Ia membawa kecerdasan generasi ke-5 kepada kerja pengekodan dan kerja profesional anda yang paling bercita-cita tinggi.

Lihat model

Uptime

Semak data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint dan masa respons yang diperhatikan sebelum ke pengeluaran.

Uptime

Kadar kejayaan permintaan selama 30 hari yang lalu, mencerminkan kebolehpercayaan setiap penyedia model. CometAPI memantau semua penyedia yang disambungkan secara masa nyata, 24/7.

RespondLIVE

2364msAvg. Response

UptimeLIVE

95.4%Avg. Uptime

Terus terokai

Bandingkan model dan teruskan penyelidikan anda

Zhipu AI

API aktif Popular

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 ialah kemas kini penting daripada Zhipu dalam bidang model besar sumber terbuka dan pengaturcaraan AI.

Harga permulaan

$1.12 / 1J token input

Pengebilan berasaskan penggunaan

Kesihatan API

Beroperasi

Masa aktif 95.4% / 24j

Respons

2364 ms

Masa respons API yang diperhatikan

Dikeluarkan

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

Cuba GLM 5.2 dengan permintaan sebenar, semak parameternya dan sahkan output sebelum mengintegrasikan API.

Gambaran Keseluruhan

Gambaran keseluruhan praktikal tentang GLM 5.2, termasuk tingkah laku penting dan pertimbangan integrasi.

Spesifikasi Teknikal GLM-5.2

Item	GLM-5.2
Provider	Zhipu AI
Release Date	13 Jun 2026
Model Type	LLM Mixture-of-Experts (MoE) open-weight
Total Parameters	~744B
Active Parameters	~40B setiap token
Context Window	1,000,000 token
Maximum Output	131,072 token
Reasoning Modes	High, Max
License	MIT
Primary Focus	Pengekodan berasaskan ejen, kejuruteraan perisian, penaakulan jangka panjang
API Availability	Platform Z.ai dan penyedia serasi
Open Weights	Ya

Ciri Utama GLM-5.2

Tetingkap konteks 1M token untuk keseluruhan repositori, set dokumentasi yang panjang, dan aliran kerja ejen berbilang sesi.
Pengoptimuman berfokuskan pengekodan tertumpu pada refactoring, penyahpepijatan, penjanaan kod, dan tugas kejuruteraan perisian.
Sokongan aliran kerja berasaskan ejen untuk alat seperti Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode, dan ejen pengekodan seumpamanya.
Pelepasan open-weight di bawah lesen MIT, membolehkan hos sendiri dan penalaan halus.
Dua mod penaakulan (High dan Max) yang membenarkan pertukaran antara kependaman dan kedalaman penaakulan.
Seni bina MoE berskala besar dengan kira-kira 744B jumlah parameter sambil mengaktifkan hanya ~40B setiap token untuk kecekapan.

Prestasi Penanda Aras 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

Specification	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Release Date	2026-06-13	2026	2026
Context Window	1,000,000	~200,000	1,000,000
Open Weights	Yes (MIT)	Yes	No
Reasoning Modes	High, Max	Standard	Extended Thinking
Total Parameters	744B	744B	Not disclosed
Active Parameters	40B	40B	Not disclosed
Official Benchmark Data	Not published	Published at launch	Published

Mengapa Menggunakan GLM-5.2 Melalui CometAPI?

CometAPI membolehkan pembangun mengintegrasikan GLM-5.2 menggunakan antara muka yang sama seperti untuk puluhan model AI terkemuka.

Faedah termasuk:

Pengesahan bersatu merentas pelbagai penyedia
Integrasi API serasi OpenAI
Pengurusan pengebilan dan penggunaan yang dipermudah
Percubaan pantas dengan model alternatif
Pertukaran mudah antara model pengekodan, penaakulan, imej, audio dan video
Mengurangkan penguncian vendor untuk sistem produksi

Sama ada anda membina IDE AI, pembantu kejuruteraan dalaman, atau platform automasi perusahaan, CometAPI meminimumkan usaha integrasi sambil mengekalkan fleksibiliti.

Cara Mengakses API GLM-5.2 di CometAPI

Mulakan dengan produk kami dalam beberapa langkah mudah...

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API GLM-5.2 Anda

Langkah 2: Hantar Permintaan ke API GLM-5.2

Langkah 3: Dapatkan Keputusan dan Integrasikan API GLM-5.2

Soalan Lazim

Harga

Gunakan anggaran pantas di atas untuk satu larian, kemudian semak perbandingan penuh antara CometAPI dan harga rasmi.

Permintaan pertama

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Sepuluh permintaan

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Lima belas permintaan

—

Anggaran kos 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 kod yang berfungsi, kemudian buka rujukan API penuh apabila anda memerlukan semua parameter.

Satu API, akses model sedia untuk pengeluaran

Sahkan sekali sahaja, panggil endpoint model dan kekalkan aliran kerja pengebilan serta pemerhatian yang sama merentas penyedia.

POST/v1/chat/completions

Kod 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);

Keupayaan

Semak fakta model yang penting sebelum memilih senibina atau menganggarkan beban kerja pengeluaran.

Keupayaan yang disokong

Ciri yang dikembalikan oleh API model sedia ada.

text-to-text

Input dan output

Input

text

Output

text

Profil pengeluaran

Penyedia: Zhipu AI
Konteks: Bergantung pada model
Kegunaan komersial: Disokong

Kes penggunaan

Gunakan GLM 5.2 untuk aliran kerja pengeluaran yang sepadan dengan keupayaan text, kemudian bandingkan alternatif sebelum komited kepada integrasi jangka panjang.

Sembang pengeluaran dan aliran kerja ejen

Pengekodan, analisis dan penjanaan berstruktur

Automasi volum tinggi melalui satu API

Model lain

Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualiti, kependaman, keupayaan dan harga.

Buka perbandingan model →

DeepSeek-V4-Flash-Vision

Model perdana untuk kod dan segala perkara lain: pemanggilan alat berasaskan agen, halusinasi minimum, penaakulan boleh dikonfigurasi.

Akses kepada Claude Fable 5 telah dipulihkan. Ia membawa kecerdasan generasi ke-5 kepada kerja pengekodan dan kerja profesional anda yang paling bercita-cita tinggi.

Lihat model

Uptime

Semak data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint dan masa respons yang diperhatikan sebelum ke pengeluaran.

Uptime

Kadar kejayaan permintaan selama 30 hari yang lalu, mencerminkan kebolehpercayaan setiap penyedia model. CometAPI memantau semua penyedia yang disambungkan secara masa nyata, 24/7.

RespondLIVE

2364msAvg. Response

UptimeLIVE

95.4%Avg. Uptime

Terus terokai