Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
guide / งานวิจัย CometAPI
วิธีใช้ GLM-5.1 API GLM-5.1 เป็นโมเดลโอเพนซอร์สเรือธงของ Z.ai (เปิดตัวเมื่อวันที่ 7 เมษายน 2026) ที่ได้รับการปรับแต่งเพื่อรองรับงานแบบเอเจนต์ระยะยาว เช่น การเขียนโค้ดแบบอัตโนมัติและการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน。To use the GLM-5.1 API, use CometAPI for cheaper unified access, get your API key
Anna ทีมวิจัยโมเดล AI และ API GLM-5.1 เป็นโมเดลโอเพนซอร์สเรือธงของ Z.ai (เปิดตัวเมื่อวันที่ 7 เมษายน 2026) ที่ได้รับการปรับแต่งเพื่อรองรับงานแบบเอเจนต์ระยะยาว เช่น การเขียนโค้ดแบบอัตโนมัติและการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน。To use the GLM-5.1 API, use CometAPI for cheaper unified access, get your API key
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)ในเดือนเมษายน 2026 Z.ai (เดิม Zhipu AI) เปิดตัว GLM-5.1 — โมเดลโอเพ่นซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ซึ่งขึ้นอันดับหนึ่งบน SWE-Bench Pro ทันทีด้วยคะแนน 58.4% แซง GPT-5.4 (57.7%) และ Claude Opus 4.6 (57.3%) ด้วยหน้าต่างบริบท 200K ความสามารถเชิงตัวแทนแบบระยะยาวโดยกำเนิด (ทำงานอัตโนมัติได้นานสูงสุด 8 ชั่วโมง) และประสิทธิภาพการเขียนโค้ดระดับพร้อมผลิตที่ทัดเทียมโมเดลปิดระดับท็อป GLM-5.1 จึงกลายเป็นตัวเลือกหลักสำหรับนักพัฒนาที่สร้าง AI agents ผู้ช่วยเขียนโค้ด และเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน
GLM-5.1 คืออะไร? ข่าวล่าสุด ความสามารถ และเหตุผลที่สำคัญในปี 2026
เมื่อวันที่ 7 เมษายน 2026 Z.ai เปิดโอเพ่นเวทเต็มของ GLM-5.1 บน Hugging Face (zai-org/GLM-5.1) ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT อนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ ปรับแต่ง และรันแบบโลคัล โมเดลนี้ขึ้นอันดับหนึ่งใน SWE-Bench Pro ทันทีด้วยคะแนน 58.4 แซง GPT-5.4 (57.7), Claude Opus 4.6 (57.3) และ Gemini 3.1 Pro (54.2)
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ เผยแพร่เมื่อ Apr 19, 2026 ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
การปรับปรุงสำคัญเมื่อเทียบกับ GLM-5
การดำเนินการระยะยาว (Long-horizon execution) : รักษาความสอดคล้องได้ตลอดการเรียกใช้เครื่องมือจำนวนมากและลูปการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงวนซ้ำAgentic coding : โดดเด่นในวงจร วางแผน → ดำเนินการ → ประเมินตนเอง → ปรับปรุงลดการหลุดลอยของกลยุทธ์ : ปรับแทคติกเชิงรุกในงานจริงอย่าง terminal การสร้าง repository และการเพิ่มประสิทธิภาพ kernel
หน้าต่างบริบท: 200K โทเค็น (สูงสุด 202K ในบางการประเมิน)
เอาต์พุตสูงสุด: 128K–163K โทเค็น
โมดาลิตีอินพุต/เอาต์พุต: ข้อความเท่านั้น (โฟกัสหนักที่โค้ด เอกสาร และผลลัพธ์เชิงโครงสร้าง)
รองรับการอนุมาน: vLLM, SGLang สำหรับการรันโลคัล; API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แบบเต็ม
เคสการใช้งานที่เน้นในรุ่นนี้ รวมถึงการสร้างระบบเดสก์ท็อป Linux แบบครบชุดจากศูนย์ การทำให้คิวรีฐานข้อมูลเวกเตอร์เร็วขึ้น 6.9× หลังผ่าน 655+ รอบ และความเร็วเฉลี่ยเชิงเรขาคณิตดีขึ้น 3.6× บน KernelBench ระดับ 3 เดโมในโลกจริงเหล่านี้ยืนยันความได้เปรียบของ GLM-5.1 ในการรักษาประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
สำหรับนักพัฒนาบน CometAPI GLM-5.1 พร้อมใช้งานแล้วเคียงข้าง GLM-5 Turbo ตระกูล GLM-4 และโมเดลอีก 500+ ตัวภายใต้คีย์ API เดียว—ไม่ต้องสลับแดชบอร์ดผู้ให้บริการหลายเจ้า
GLM-5.1 โดดเด่นใน 4 ด้าน:
Agentic Coding & งานระยะยาว — เหมาะอย่างยิ่งกับ OpenClaw, Claude Code, Cline และเอเจนต์แบบปรับแต่งปัญญาทั่วไป — ทำตามคำสั่งได้แข็งแกร่ง งานเขียนเชิงสร้างสรรค์ และงานออฟฟิศ (สร้าง PDF/Excel)การใช้เครื่องมือ & การผสาน MCP — รองรับเครื่องมือภายนอกและการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนโดยกำเนิดArtifacts & การสร้าง Front-End — โปรโตไทป์เว็บแบบโต้ตอบคุณภาพสูง สแน็ปช็อตเบนช์มาร์ก (บางส่วนจากข้อมูลทางการ):
SWE-Bench Pro 58.4 55.1 57.3 57.7 54.2 NL2Repo 42.7 35.9 49.8 41.3 33.4 Terminal-Bench 2.0 63.5 56.2 65.4 - 68.5 CyberGym 68.7 48.3 66.6 66.3 38.8
ผลลัพธ์เหล่านี้ทำให้ GLM-5.1 อยู่ในตำแหน่งโมเดลเปิดเวทอันดับต้นสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริง พร้อมความคุ้มค่าเชิงต้นทุน
การยืนยันในโลกจริง : บน VectorDBBench GLM-5.1 ทำได้ 21.5k QPS หลัง 655 รอบ (6× จากก่อนหน้า) ในการรันอัตโนมัติ 8 ชั่วโมง มันสร้างเว็บแอปสไตล์เดสก์ท็อป Linux ที่ใช้งานได้ครบถ้วน
ตารางเปรียบเทียบ: GLM-5.1 เทียบคู่แข่งชั้นนำ (เมษายน 2026) SWE-Bench Pro 58.4% 57.3% 57.7% โอเพ่นซอร์ส + ราคาถูกกว่า ความเป็นอิสระระยะยาว 8+ ชั่วโมง แข็งแกร่ง ดี การดำเนินงานต่อเนื่องดีที่สุด หน้าต่างบริบท 200K 200K 128K–200K ใช้ได้จริงมีประสิทธิภาพมากกว่า น้ำหนักโมเดลเปิด Yes (MIT) No No ควบคุมได้เต็มที่ & ดีพลอยโลคัล ราคา API (อินพุต/เอาต์พุต ต่อ 1M) ~$0.95–$1.40 / $3.15–$4.40 $5–$25+ Higher ถูกกว่า 3–8× เฟรมเวิร์กเอเจนต์ Native (Claude Code, OpenClaw) Excellent Good ผสานใช้งานได้ลื่นไหล
คุณสมบัติหลักของ GLM-5.1
โมเดลเชิงเอเจนต์สำหรับงานระยะยาว GLM-5.1 ไม่ได้วางตำแหน่งเป็นโมเดลสนทนาทั่วไป แต่เป็นระบบเอเจนต์สำหรับการดำเนินงานต่อเนื่องระยะยาว ใกล้เคียงกับเอเจนต์อัจฉริยะที่เข้าร่วมทั้งเวิร์กโฟลว์ มากกว่าการโต้ตอบแบบคำถาม-คำตอบครั้งเดียว การออกแบบมุ่งเน้นการจัดการเป้าหมายที่ซับซ้อน: แยกย่อยงาน จากนั้นขับเคลื่อนการดำเนินการอย่างก้าวหน้า และปรับกลยุทธ์อย่างต่อเนื่อง เหมาะสำหรับฝังในสภาพแวดล้อมโปรดักชันจริง เช่น กระบวนการพัฒนาอัตโนมัติ การจัดตารางงานที่ซับซ้อน หรือระบบตัดสินใจหลายขั้นตอน
ความสามารถในการทำงานอัตโนมัติระยะยาว จุดเด่นคือสามารถทำงานรอบเป้าหมายเดียวต่อเนื่องยาวนาน (สูงสุด 8 ชั่วโมง) ระหว่างทางไม่เพียงสร้างผลลัพธ์ แต่ยังผ่านหลายสเตจ เช่น วางแผนเส้นทาง ขั้นตอนดำเนินการ ตรวจสอบผล ระบุปัญหา และแก้ไข ความสามารถแบบ “ปิดลูป” นี้ทำให้โมเดลมีลักษณะเหมือนระบบที่ทำงานต่อเนื่อง มากกว่าทูลที่ตอบครั้งเดียว มีคุณค่าอย่างยิ่งกับงานที่ต้องลองผิดลองถูกซ้ำๆ และไล่เข้าเป้าหมายทีละขั้น
เน้นสถานการณ์โค้ดและวิศวกรรม GLM-5.1 ถูกออกแบบชัดเจนสำหรับสถานการณ์ด้านวิศวกรรมและการพัฒนา โดยเฉพาะงานโค้ดที่ต้องใช้เวิร์กโฟลว์ยาว ไม่เพียงสร้างโค้ด แต่ยังวิเคราะห์ แก้ไข ดีบั๊ก และเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดที่มีอยู่ ผ่านหลายรอบ ทำให้เหมาะกับงานระดับโปรเจกต์ เช่น รีแฟกเตอร์โมดูล แก้บั๊กซับซ้อน หรือทำลอจิกหลายไฟล์ มากกว่าการสร้างฟังก์ชันหรือสไนเป็ตสั้นๆ
โหมดคิดและการเรียกใช้เครื่องมือ โมเดลรองรับโหมดให้เหตุผลเชิงลึก (มักเรียกว่าโหมดคิด) สำหรับการวิเคราะห์หลายขั้นตอนเมื่อเจอปัญหาซับซ้อน และสามารถเรียกเครื่องมือภายนอกหรืออินเทอร์เฟซฟังก์ชันเพื่อนำผลการให้เหตุผลไปสู่การปฏิบัติจริง เช่น เข้าถึง API รันสคริปต์ หรือคิวรีข้อมูลภายนอก ผสานกับการสตรีมผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ ผู้ใช้สามารถสังเกตขั้นตอนการทำงานของโมเดลได้ทันที ไม่ต้องรอผลลัพธ์ชุดใหญ่ในคราวเดียว ซึ่งสำคัญต่อการดีบั๊กและมอนิเตอร์การทำงาน
บริบทยาวและเอาต์พุตยาว GLM-5.1 มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (ประมาณ 200K โทเค็น) และขีดจำกัดเอาต์พุตสูง (ประมาณ 128K โทเค็น) หมายความว่าสามารถประมวลผลข้อมูลอินพุตปริมาณมากในคราวเดียว เช่น เอกสารยาว ฐานโค้ดหลายไฟล์ หรือประวัติการสนทนาที่ซับซ้อน และสร้างเอาต์พุตยาวที่มีโครงสร้างดี ความสามารถนี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับงานใหญ่ที่ต้องให้เหตุผลหรือผสานข้อมูลหลายส่วน ลดปัญหาข้อความสูญหายหรือบริบทขาดตอนอย่างมาก
ราคา Z.ai ทางการ (เมษายน 2026):
อินพุต: $1.40 / 1M โทเค็น
เอาต์พุต: $4.40 / 1M โทเค็น
อินพุตแคช: $0.26 / 1M (เก็บฟรีแบบจำกัดเวลาบางแพ็กเกจ)
ตัวคูณชั่วโมงพีคสำหรับ GLM Coding Plan: 3× (โปรโมชัน 1× นอกพีคตลอดเมษายน 2026)
ข้อได้เปรียบของ CometAPI.com (แนะนำสำหรับผู้อ่านบล็อกนี้):
ราคาต่ำกว่าทางการ 20–40%
คีย์ API เดียวสำหรับ 500+ โมเดล (OpenAI, Anthropic, Google, Zhipu ฯลฯ)
เอ็นด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI: https://api.cometapi.com/v1
แดชบอร์ดเรียลไทม์ แจ้งเตือนการใช้งาน ไม่มีล็อกอินเวนเดอร์
ชื่อโมเดลสำหรับ GLM-5.1: glm-5-1
เคล็ดลับโปร : สมัครที่ CometAPI สร้างคีย์ API ฟรี และสลับโมเดลได้ทันทีด้วยการเปลี่ยนโค้ดเพียงบรรทัดเดียว วิธีที่เร็วที่สุดสู่การใช้งาน GLM-5.1 ระดับโปรดักชันโดยไม่ต้องจัดการหลายคีย์หรือเผชิญข้อจำกัดภูมิภาค
เริ่มต้นใช้งาน: สมัคร คีย์ API และคำเรียกแรก (5 นาที)
ตัวเลือก A (ทางการ) : ไปที่ api.z.ai → สร้างบัญชี → สร้างโทเค็นตัวเลือก B (แนะนำ) : ไปที่ CometAPI → สมัคร → “Add Token” ในแดชบอร์ด → คัดลอกคีย์ CometAPI ของคุณ
เรียก API GLM-5.1 ครั้งแรกของคุณ
1. ตัวอย่าง cURL (ทดสอบเร็ว) curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_COMETAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain GLM-5.1 in one paragraph."}],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 512
}'
คำเรียกแบบ synchronous พื้นฐาน (ใช้ได้กับทั้งสองผู้ให้บริการ):
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("COMETAPI_KEY"), # or Z.ai key
base_url="https://api.cometapi.com/v1" # or "https://api.z.ai/api/paas/v4/"
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5-1",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a world-class AI engineering assistant."},
{"role": "user", "content": "Write a FastAPI endpoint that serves GLM-5.1 completions with rate limiting."}
],
temperature=0.8,
max_tokens=2048,
thinking={"type": "enabled"} # Enables visible reasoning_content
)
print(response.choices[0].message.content)
print("Reasoning:", getattr(response.choices[0].message, "reasoning_content", "None"))
print("Usage:", response.usage)
เวอร์ชันสตรีมมิง (เอาต์พุตเรียลไทม์):
stream = client.chat.completions.create(
model="glm-5-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Generate a complete React + Tailwind dashboard for a SaaS AI coding tool."}],
stream=True,
temperature=0.9
)
for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
ความสามารถขั้นสูง: การเรียกเครื่องมือ เอาต์พุต JSON แบบโครงสร้าง การผสาน MCP GLM-5.1 รองรับ การเรียกใช้เครื่องมือ (สูงสุด 128 ฟังก์ชัน) และ โหมด JSON
ตัวอย่าง: เรียกเครื่องมือแบบขนานสำหรับค้นคว้า + สร้างโค้ด tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "web_search",
"description": "Search the web for latest information",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"query": {"type": "string"}},
"required": ["query"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "generate_code",
"description": "Generate Python code for a given task",
"parameters": {"type": "object", "properties": {"task": {"type": "string"}}}
}
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Research the latest SWE-Bench results and generate a benchmark comparison script."}],
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
# Handle tool_calls in response.choices[0].message.tool_calls
เอาต์พุต JSON แบบโครงสร้าง (เหมาะสำหรับเอเจนต์): response = client.chat.completions.create(
model="glm-5-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Extract name, price, and features from this product description as JSON."}],
response_format={"type": "json_object"}
)
เคสใช้งานจริง & โค้ดระดับโปรดักชัน 1. ลูปเอเจนต์โค้ดอัตโนมัติ (โค้ดพร้อมโปรดักชัน 200+ บรรทัด มีในตัวอย่างรีโปเต็มในเอกสาร CometAPI) ใช้ GLM-5.1 ภายใน LangGraph หรือ CrewAI เพื่อพัฒนาโค้ดเบสแบบ self-improving
2. RAG บริบทยาว + เอเจนต์ ป้อนเอกสาร 150K โทเค็นและให้โมเดลให้เหตุผลครอบคลุมทั้งโค้ดเบส
3. เวิร์กโฟลว์เชิงสร้างสรรค์ & ผลิตภาพ
การสร้าง Front-end (สไตล์ Artifacts)
อัตโนมัติสไลด์ PowerPoint หลายหน้า
เขียนนวนิยายที่คงเส้นคงวาเรื่องอาร์คตัวละคร
ดีพลอยโลคัล (ฟรี & เป็นส่วนตัว) เพื่อใช้งานไม่จำกัด: # Using vLLM (recommended)
pip install vllm
vllm serve zai-org/GLM-5.1 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 200000
แนวทางปฏิบัติที่ดี การเพิ่มประสิทธิภาพ & การแก้ปัญหา
ควบคุมต้นทุน : เปิดโหมดคิดเมื่อจำเป็นเท่านั้น (thinking={"type": "disabled"})เวลาแฝง : ใช้รุ่น glm-5-turbo สำหรับงานเบาผ่าน API เดียวกันขีดจำกัดอัตรา : มอนิเตอร์ผ่านแดชบอร์ด CometAPI; ใช้การถอยหลังแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลข้อผิดพลาดทั่วไป : model_context_window_exceeded → ลดบริบท; โทเค็นแคชช่วยประหยัดต้นทุนได้ 80%+ความปลอดภัย : อย่าบันทึกคีย์ API; ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อม เคล็ดลับ CometAPI ระดับโปร : ใช้ playground ในตัวและชุด Postman เพื่อทดสอบ GLM-5.1 เคียงข้าง GPT-5.4 หรือ Claude ก่อนคอมมิตโค้ด
บทสรุป & ขั้นตอนถัดไป GLM-5.1 ไม่ใช่แค่ LLM อีกตัว—มันคือโมเดลโอเพ่นซอร์สตัวแรกที่ท้าทาย (และในหลายสถานการณ์เชิงเอเจนต์ก็เหนือกว่า) โมเดลปิดระดับแนวหน้า ทำตามไกด์นี้แล้วคุณจะมีการผสาน GLM-5.1 ระดับโปรดักชันภายใน 15 นาที
ไปที่ CometAPI ตอนนี้
รับคีย์ API ฟรีของคุณ
แทนที่ base_url และ model="glm-5-1" ในตัวอย่าง Python ข้างต้น
เริ่มสร้าง AI agents เจเนอเรชันถัดไปวันนี้
พร้อมเผยแพร่บนไซต์ของคุณหรือยัง? คัดลอก ปรับแต่งใส่แบรนด์ของคุณ แล้วรอดูทราฟฟิกพุ่งเข้ามา มีคำถามไหม? คอมเมนต์ไว้ได้—หรือดียิ่งกว่านั้น ลองทดสอบ GLM-5.1 บน CometAPI แบบสดๆ แล้วแชร์ผลลัพธ์ของคุณ
