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

Ja. GLM-5.2 støtter et kontekstvindu på 1,000,000 tokens, slik at mange repositorier, dokumentasjonssett og utviklingsartefakter får plass i én enkelt kontekst.

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

Den største oppgraderingen er utvidelsen fra omtrent 200K tokens til et 1M-token kontekstvindu, sammen med forbedret agentbasert koding og ytelse på oppgaver med lang horisont.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

Ja. GLM-5.2 er gitt ut med åpne vekter under MIT-lisens, noe som gjør det mulig for organisasjoner å distribuere og tilpasse modellen lokalt.

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

GLM-5.2 er særlig attraktiv for storskala kodearbeidsflyter, krav om selvhosting og analyse av repositorier med lang kontekst. Claude- og GPT-modeller kan fortsatt tilby sterkere validering i noen resonneringsbenchmarker.

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2 tilbyr resonnementmodusene High og Max. Max er ment for krevende kode- og agentoppgaver, mens High balanserer resonnementskvalitet og effektivitet.

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

Ja. Modellen er spesifikt posisjonert for agentbaserte kodearbeidsflyter og støtter populære økosystemer for kodeagenter som Claude Code, Cline, Roo Code og OpenCode.

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

GLM-5.2 skiller seg ut gjennom kombinasjonen av et 1M-token kontekstvindu, MIT-lisens, kodingsfokusert trening og støtte for langvarige agentarbeidsflyter.

Rimelig GLM 5.2 API | text-to-text

Tekniske spesifikasjoner for GLM-5.2

Element	GLM-5.2
Leverandør	Zhipu AI
Lanseringsdato	June 13, 2026
Modelltype	LLM med Mixture-of-Experts (MoE) og åpne vekter
Totalt antall parametere	~744B
Aktive parametere	~40B per token
Kontekstvindu	1,000,000 tokens
Maksimal utdata	131,072 tokens
Resonneringsmoduser	High, Max
Lisens	MIT
Primært fokus	Agentbasert koding, programvareutvikling, langsiktig resonnering
API-tilgjengelighet	Z.ai-plattformen og kompatible leverandører
Åpne vekter	Ja

GLM-5.2 er den nyeste flaggskipmodellen i Zhipu AIs GLM-familie. I motsetning til generelle toppmodeller er GLM-5.2 primært posisjonert som en koding-først og agentorientert modell designet for programvareutvikling i repo-skala, autonome arbeidsflyter og ekstremt langkontekst-resonnering. Dens fremste kapasitet er et innebygd kontekstvindu på 1 million tokens, noe som gjør den til et av de største offentlig tilgjengelige kontekstvinduene blant modeller med åpne vekter.

Hovedfunksjoner i GLM-5.2

1M-token kontekstvindu for hele repositorier, omfattende dokumentasjonssett og agentarbeidsflyter over flere økter.
Koding-først-optimalisering med fokus på refaktorering, feilsøking, kodegenerering og programvareingeniøroppgaver.
Støtte for agentbaserte arbeidsflyter for verktøy som Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode og lignende kodeagenter.
Utgivelse med åpne vekter under MIT-lisens, som muliggjør selvhosting og finjustering.
To resonneringsmoduser (High og Max) som lar deg avveie mellom latens og dybde i resonneringen.
Stor MoE-arkitektur med omtrent 744B totale parametere, samtidig som bare ~40B aktiveres per token for effektivitet.

Benchmark-ytelse for GLM-5.2

Zhipu publiserte ikke omfattende offisielle benchmark-resultater ved lansering, noe som gjør direkte benchmarking mer usikker enn for modeller som GPT-5 eller Claude. Flere bransjerapporter påpeker fraværet av uavhengig validerte benchmark-utgivelser.

Benchmark	Rapportert poengsum
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

Spesifikasjon	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Lanseringsdato	2026-06-13	2026	2026
Kontekstvindu	1,000,000	~200,000	1,000,000
Åpne vekter	Ja (MIT)	Ja	Nei
Resonneringsmoduser	High, Max	Standard	Extended Thinking
Totalt antall parametere	744B	744B	Ikke oppgitt
Aktive parametere	40B	40B	Ikke oppgitt
Offisielle benchmark-data	Ikke publisert	Publisert ved lansering	Publisert

GLM-5.2s primære dokumenterte oppgradering over GLM-5.1 er utvidelsen til et 1M-token kontekstvindu og introduksjonen av valgbare High- og Max-resonneringsmoduser. Ved lansering publiserte ikke Z.ai offisielle SWE-Bench-, LiveCodeBench-, HumanEval- eller lignende benchmark-resultater, så ytelsessammenligninger mot Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek eller Qwen-modeller er fortsatt ubekreftet.

Sammenlignet med andre åpne modeller er GLM-5.2s primære differensieringspunkt kombinasjonen av et svært stort kontekstvindu, spesialisering for koding og MIT-lisensiering. Dens sterkeste appell er for programvareutvikling i repo-skala snarere enn generelle chat-applikasjoner.

Hvorfor bruke GLM-5.2 via CometAPI?

CometAPI lar utviklere integrere GLM-5.2 ved å bruke samme grensesnitt som benyttes for dusinvis av ledende AI-modeller.

Fordeler inkluderer:

Enhetlig autentisering på tvers av flere leverandører
OpenAI-kompatibel API-integrasjon
Forenklet fakturering og bruksadministrasjon
Rask eksperimentering med alternative modeller
Enkel veksling mellom kode-, resonnerings-, bilde-, lyd- og videomodeller
Redusert leverandørlåsing for produksjonssystemer

Enten du bygger en AI-IDE, en intern ingeniørassistent eller en plattform for virksomhetsautomatisering, minimerer CometAPI integrasjonsarbeidet samtidig som fleksibiliteten bevares.

Slik får du tilgang til GLM-5.2 API på CometAPI

Kom i gang med produktet vårt i noen få enkle trinn...

Trinn 1: Registrer deg for din GLM-5.2 API-nøkkel

Opprett en konto på Kie.ai og gå til API-dashbordet for å generere din GLM-5.2 API-nøkkel. Denne nøkkelen autentiserer alle forespørslene dine og gir deg umiddelbar tilgang til hele funksjonaliteten i GLM-5.2 API, inkludert 1M token-kontekstvinduet og 128k output tokens.

Trinn 2: Send forespørsler til GLM-5.2 API

Bruk din GLM-5.2 API-nøkkel til å sende POST-forespørsler til Kie.ai-endepunktet. Send inn prompten din, sett modellparametere som innsatsnivå og maks antall tokens, og GLM-5.2 API behandler forespørselen din — og håndterer alt fra kodegenerering til dokumentanalyse til agentbasert verktøybruk.

Trinn 3: Hent resultater og integrer GLM-5.2 API

GLM-5.2 API leverer strukturerte svar, inkludert ferdigstillingstekst, instruksjoner for verktøykall og metadata om token-bruk. Den støtter både standard synkrone svar og sanntidsstrømming via Server-Sent Events (SSE) når stream: true er konfigurert. Endepunktet kan enkelt integreres i dine eksisterende arbeidsflyter ved å bruke standard HTTP-klienter eller OpenAI-kompatible SDK-er ved å rute forespørsler gjennom url(//api.cometapi.com/v1) med din Bearer Token.

Priser for GLM 5.2

Utforsk konkurransedyktige priser for GLM 5.2, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan GLM 5.2 kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.

Komet-pris (USD / M Tokens)	Offisiell pris (USD / M Tokens)	Rabatt
Inndata:$1.12/M Utdata:$3.528/M	Inndata:$1.4/M Utdata:$4.41/M	-20%

Eksempelkode og API for GLM 5.2

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for GLM 5.2 for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til GLM 5.2 i prosjektene dine.

Python
JavaScript
Curl

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)

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);

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)'