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

ใช่ GLM-5.2 รองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเคน ทำให้รีโพซิทอรี ชุดเอกสาร และอาร์ติแฟกต์การพัฒนาจำนวนมากอยู่ภายในบริบทเดียวได้.

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

การอัปเกรดที่ใหญ่ที่สุดคือการขยายจากประมาณ 200K โทเคนเป็นหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเคน พร้อมทั้งปรับปรุงความสามารถด้านการโค้ดแบบเอเจนต์และประสิทธิภาพงานระยะยาว.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

ใช่ GLM-5.2 เผยแพร่พร้อม open weights ที่ได้รับอนุญาตภายใต้ MIT ทำให้องค์กรสามารถปรับใช้และปรับแต่งโมเดลได้ภายในเครื่อง.

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

GLM-5.2 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโฟลว์การโค้ดขนาดใหญ่ ความต้องการแบบ self-hosting และการวิเคราะห์รีโพซิทอรีที่ใช้บริบทยาว โมเดล Claude และ GPT อาจยังคงให้การตรวจสอบความถูกต้องที่แข็งแกร่งกว่าในบางเบนช์มาร์กด้านการให้เหตุผล.

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2 มีโหมดการให้เหตุผล High และ Max โดย Max มุ่งสำหรับงานโค้ดและงานเอเจนต์ที่ยาก ในขณะที่ High ให้สมดุลระหว่างคุณภาพการให้เหตุผลกับประสิทธิภาพ.

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

ใช่ โมเดลนี้ถูกวางตำแหน่งมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์การโค้ดแบบเอเจนต์ และรองรับระบบนิเวศของเอเจนต์โค้ดยอดนิยม เช่น Claude Code, Cline, Roo Code และ OpenCode.

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

GLM-5.2 โดดเด่นด้วยการผสานหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเคน ใบอนุญาต MIT การฝึกที่เน้นการโค้ด และการรองรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ทำงานต่อเนื่องยาวนาน.

Zhipu AI

API ทำงานอยู่ ยอดนิยม

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 เป็นการอัปเดตครั้งสำคัญจาก Zhipu ในด้านโมเดลขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สและการเขียนโค้ดด้วยปัญญาประดิษฐ์

ราคาเริ่มต้น

$1.12 / อินพุต 1 ล้านโทเคน

คิดค่าบริการตามการใช้งาน

สถานะ API

ทำงานปกติ

อัปไทม์ 95.9% / 24 ชม.

เวลาตอบสนอง

2690 ms

เวลาตอบสนอง API ที่วัดได้จริง

วันที่เผยแพร่

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

ลองใช้ GLM 5.2 ด้วยคำขอจริง ตรวจสอบพารามิเตอร์ และตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนเชื่อมต่อ API

ภาพรวม

ภาพรวมการใช้งานจริงของ GLM 5.2 รวมถึงพฤติกรรมสำคัญและข้อควรพิจารณาในการเชื่อมต่อ

ข้อกำหนดทางเทคนิคของ GLM-5.2

รายการ	GLM-5.2
ผู้ให้บริการ	Zhipu AI
วันที่เปิดตัว	13 มิถุนายน 2026
ประเภทโมเดล	LLM แบบ Mixture-of-Experts (MoE) น้ำหนักเปิด
จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด	~744B
พารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่	~40B ต่อโทเค็น
หน้าต่างบริบท	1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด	131,072 tokens
โหมดการให้เหตุผล	High, Max
สัญญาอนุญาต	MIT
จุดเน้นหลัก	การเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์, วิศวกรรมซอฟต์แวร์, การให้เหตุผลระยะยาว
ความพร้อมใช้งานของ API	แพลตฟอร์ม Z.ai และผู้ให้บริการที่เข้ากันได้
น้ำหนักเปิด	ใช่

GLM-5.2 เป็นโมเดลเรือธงล่าสุดจากตระกูล GLM ของ Zhipu AI แตกต่างจากโมเดลแนวหน้าสำหรับงานทั่วไป GLM-5.2 ถูกวางตำแหน่งหลักให้เป็นโมเดลที่เน้นการเขียนโค้ดก่อนและเชิงเอเจนต์ ออกแบบมาสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับรีโพสิทอรี เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และการให้เหตุผลที่มีบริบทยาวมาก ความสามารถเด่นคือหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟขนาด 1 ล้านโทเค็น ทำให้เป็นหนึ่งในหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุดที่เปิดเผยสู่สาธารณะในบรรดาโมเดลน้ำหนักเปิด

คุณสมบัติหลักของ GLM-5.2

หน้าต่างบริบท 1M โทเค็น สำหรับทั้งรีโพสิทอรี ชุดเอกสารยาว และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายเซสชัน
การปรับแต่งให้เน้นการเขียนโค้ดก่อน มุ่งที่การปรับโครงสร้าง แก้บั๊ก สร้างโค้ด และงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์
รองรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์สำหรับเครื่องมืออย่าง Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode และเอเจนต์โค้ดที่คล้ายกัน
ปล่อยน้ำหนักเปิดภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ทำให้โฮสต์เองและปรับแต่งได้
มีสองโหมดการให้เหตุผล (High และ Max) เพื่อเลือกสมดุลระหว่างเวลาแฝงและความลึกในการให้เหตุผล
สถาปัตยกรรม MoE ขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์รวมประมาณ 744B ในขณะที่เปิดใช้งานเพียง ~40B ต่อโทเค็นเพื่อประสิทธิภาพ

ผลการทดสอบมาตรฐานของ GLM-5.2

Zhipu ไม่ได้เผยแพร่ผลการทดสอบมาตรฐานอย่างครอบคลุม ณ เวลาเปิดตัว ทำให้การเปรียบเทียบโดยตรงไม่แน่นอนเท่ากับโมเดลอย่าง GPT-5 หรือ Claude รายงานอุตสาหกรรมหลายแหล่งระบุถึงการขาดผลการทดสอบที่ตรวจสอบโดยอิสระ

เกณฑ์มาตรฐาน	คะแนนที่รายงาน
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 เทียบกับ GLM-5.1 และ Claude Opus 4.8

สเปก	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
วันที่เปิดตัว	2026-06-13	2026	2026
หน้าต่างบริบท	1,000,000	~200,000	1,000,000
น้ำหนักเปิด	ใช่ (MIT)	ใช่	ไม่
โหมดการให้เหตุผล	High, Max	มาตรฐาน	Extended Thinking
จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด	744B	744B	ไม่เปิดเผย
พารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่	40B	40B	ไม่เปิดเผย
ข้อมูลเกณฑ์มาตรฐานอย่างเป็นทางการ	ไม่เผยแพร่	เผยแพร่ตอนเปิดตัว	เผยแพร่

การอัปเกรดหลักที่มีการบันทึกของ GLM-5.2 เมื่อเทียบกับ GLM-5.1 คือการขยายหน้าต่างบริบทเป็น 1M โทเค็น และการเพิ่มโหมดการให้เหตุผลที่เลือกได้ระหว่าง High และ Max ขณะเปิดตัว Z.ai ไม่ได้เผยแพร่ผลทางการของ SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval หรือเกณฑ์มาตรฐานที่คล้ายกัน ดังนั้นการเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับ Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek หรือ Qwen จึงยังไม่ได้รับการยืนยัน

เมื่อเทียบกับโมเดลเปิดอื่นๆ GLM-5.2 มีจุดเด่นที่รวมหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มาก การเชี่ยวชาญด้านโค้ด และสัญญาอนุญาตแบบ MIT จุดแข็งที่สุดคือการทำงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับรีโพสิทอรี มากกว่าการสนทนาทั่วไป

ทำไมจึงควรใช้ GLM-5.2 ผ่าน CometAPI?

CometAPI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถผสาน GLM-5.2 ด้วยอินเทอร์เฟซเดียวกับที่ใช้กับโมเดล AI ชั้นนำหลายสิบรุ่น

ประโยชน์ประกอบด้วย:

การยืนยันตัวตนแบบรวมศูนย์ข้ามผู้ให้บริการหลายราย
การผสาน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
การจัดการการเรียกเก็บเงินและการใช้งานที่ง่ายขึ้น
การทดลองอย่างรวดเร็วกับโมเดลทางเลือกต่างๆ
สลับใช้งานระหว่างโมเดลด้านโค้ด การให้เหตุผล ภาพ เสียง และวิดีโอได้อย่างง่ายดาย
ลดการยึดติดกับผู้ให้บริการรายเดียวสำหรับระบบในสภาพแวดล้อมการผลิต

ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้าง AI IDE ผู้ช่วยวิศวกรรมภายใน หรือแพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติสำหรับองค์กร CometAPI จะช่วยลดความพยายามในการผสานรวมโดยยังคงความยืดหยุ่นไว้

วิธีเข้าถึง GLM-5.2 API บน CometAPI

เริ่มต้นใช้งานผลิตภัณฑ์ของเราได้ในไม่กี่ขั้นตอนง่ายๆ...

ขั้นตอนที่ 1: สมัครเพื่อรับคีย์ GLM-5.2 API ของคุณ

สร้างบัญชีบน CometAPI และไปที่แดชบอร์ด API เพื่อสร้างคีย์ GLM-5.2 API ของคุณ คีย์นี้ใช้ยืนยันคำขอทั้งหมดและเปิดให้คุณเข้าถึงความสามารถทั้งหมดของ GLM-5.2 API ได้ทันที รวมถึงหน้าต่างบริบท 1M โทเค็นและเอาต์พุต 128k โทเค็น

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง GLM-5.2 API

ใช้คีย์ GLM-5.2 API ของคุณเพื่อส่งคำขอแบบ POST ไปยังปลายทาง CometAPI ส่งพรอมป์ตของคุณ ตั้งค่าพารามิเตอร์ของโมเดล เช่น ระดับความพยายามและจำนวนโทเค็นสูงสุด จากนั้น GLM-5.2 API จะประมวลผลคำขอของคุณ ครอบคลุมตั้งแต่การสร้างโค้ด การวิเคราะห์เอกสาร ไปจนถึงการใช้เครื่องมือเชิงเอเจนต์

ขั้นตอนที่ 3: ดึงผลลัพธ์และผสาน GLM-5.2 API

GLM-5.2 API ส่งคืนผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง รวมถึงข้อความผลลัพธ์ คำสั่งเรียกใช้เครื่องมือ และข้อมูลเมตาการใช้โทเค็น รองรับทั้งการตอบสนองแบบซิงโครนัสมาตรฐานและการสตรีมแบบเรียลไทม์ผ่าน Server-Sent Events (SSE) เมื่อกำหนดค่า stream: true สามารถผสานปลายทางเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณได้อย่างง่ายดาย โดยใช้ไคลเอนต์ HTTP มาตรฐานหรือ openAI compatible SDKs โดยส่งคำขอผ่าน url(//api.cometapi.com/v1) พร้อม Bearer Token ของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

ราคา

ใช้การประเมินค่าใช้จ่ายอย่างรวดเร็วด้านบนสำหรับการรันครั้งเดียว จากนั้นดูการเปรียบเทียบราคาฉบับเต็มระหว่าง CometAPI และราคาทางการ

คำขอแรก

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบคำขอ

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบห้าคำขอ

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

ราคาสำหรับ GLM 5.2

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ GLM 5.2 ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า GLM 5.2 สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้

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

API

คัดลอกเอนด์พอยต์และตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง จากนั้นเปิดเอกสารอ้างอิง API ฉบับเต็มเมื่อต้องการพารามิเตอร์ทั้งหมด

API เดียว เข้าถึงโมเดลพร้อมใช้งานจริง

ยืนยันตัวตนเพียงครั้งเดียว เรียกใช้เอนด์พอยต์ของโมเดล และคงเวิร์กโฟลว์การเรียกเก็บเงินและการตรวจสอบแบบเดียวกันในทุกผู้ให้บริการ

POST/v1/chat/completions

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ GLM 5.2

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ GLM 5.2 เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ GLM 5.2 ในโครงการของคุณ

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);

ความสามารถ

ตรวจสอบข้อมูลสำคัญของโมเดลก่อนเลือกสถาปัตยกรรมหรือประเมินภาระงานในโปรดักชัน

ความสามารถที่รองรับ

ฟีเจอร์ที่ส่งกลับโดย API ของโมเดลปัจจุบัน

text-to-text

อินพุตและเอาต์พุต

อินพุต

text

เอาต์พุต

text

โปรไฟล์การใช้งานจริง

ผู้ให้บริการ: Zhipu AI
บริบท: ขึ้นอยู่กับโมเดล
การใช้งานเชิงพาณิชย์: รองรับ

กรณีการใช้งาน

ใช้ GLM 5.2 สำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับโปรดักชันที่เหมาะกับความสามารถด้าน text จากนั้นเปรียบเทียบทางเลือกอื่นก่อนตัดสินใจเชื่อมต่อระยะยาว

แชทระดับโปรดักชันและเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์

การเขียนโค้ด วิเคราะห์ และสร้างผลลัพธ์เชิงโครงสร้าง

การทำงานอัตโนมัติปริมาณสูงผ่าน API เดียว

โมเดลอื่น ๆ

เปรียบเทียบโมเดลอื่น ๆ ที่มีให้บริการผ่าน CometAPI ในด้านคุณภาพ ความหน่วง ความสามารถ และราคา

เปิดการเปรียบเทียบโมเดล →

Aliyun

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max-Preview เป็นเวอร์ชันพรีวิวของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับเรือธงของ Alibaba ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 19 กรกฎาคม 2026. มันมีพารามิเตอร์ 2.4T ใช้สถาปัตยกรรม MoE รองรับการสลับระหว่างโหมดการคิดและโหมดการอนุมานอย่างรวดเร็ว สามารถจัดการรูปแบบเนื้อหาที่หลากหลาย และทำผลงานได้ยอดเยี่ยมในสถานการณ์ต่างๆ เช่น วิศวกรรมโค้ด งานสำนักงานระดับมืออาชีพ และการให้เหตุผลเชิงตรรกะที่ซับซ้อน โดยเป็นรองเพียง Fable 5 ของ Anthropic เท่านั้น.

ดูโมเดล

Anthropic

Claude Opus 5

Claude Opus 5 พร้อมใช้งานแล้ววันนี้. เป็นโมเดลที่รอบคอบและเชิงรุก ซึ่งมีความสามารถใกล้เคียงกับปัญญาระดับแนวหน้าของ Claude Fable 5 ในราคาเพียงครึ่งเดียว.

ดูโมเดล

OpenAI

GPT 5.6

เริ่มต้นด้วย GPT-5.6 Sol สำหรับการให้เหตุผลเชิงซับซ้อนและการเขียนโค้ด, เลือก GPT-5.6 Terra เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความสามารถและต้นทุน, หรือใช้ GPT-5.6 Luna สำหรับเวิร์กโหลดปริมาณมากที่อ่อนไหวต่อค่าใช้จ่าย.

ดูโมเดล

Google

Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash มอบความฉลาดระดับแนวหน้าที่ต่อเนื่อง ปรับให้เหมาะกับงานในโลกจริง ด้วยความเร็วที่สูงขึ้นและต้นทุนที่ต่ำลง ออกแบบมาสำหรับยุคเชิงเอเยนต์ จึงโดดเด่นด้านการสร้างโค้ด การดำเนินการเชิงเอเยนต์ และการให้เหตุผลเชิงพื้นที่ โมเดลนี้มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับลูปเชิงเอเยนต์แบบรวดเร็วที่เกี่ยวข้องกับวงจรการเขียนโค้ดและการวนซ้ำที่ซับซ้อน

ดูโมเดล

Anthropic

Claude Sonnet 5

โมเดลประสิทธิภาพสูงสำหรับการเขียนโค้ดและเอเจนต์

ดูโมเดล

Anthropic

Claude Fable 5

การเข้าถึง Claude Fable 5 ได้รับการกู้คืนแล้ว Claude Fable 5 มอบความฉลาดเจเนอเรชันที่ 5 ให้กับงานเขียนโค้ดและงานระดับมืออาชีพที่ทะเยอทะยานที่สุดของคุณ

ดูโมเดล

Uptime

ตรวจสอบข้อมูล heartbeat แบบเรียลไทม์ ความพร้อมใช้งานของเอนด์พอยต์ และเวลาตอบสนองที่วัดได้จริงก่อนใช้งานจริง

Uptime

อัตราความสำเร็จของคำขอในช่วง 30 วันที่ผ่านมา สะท้อนถึงความน่าเชื่อถือของผู้ให้บริการแต่ละราย CometAPI ตรวจสอบผู้ให้บริการที่เชื่อมต่อทั้งหมดแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง

RespondLIVE

2690msAvg. Response

UptimeLIVE

95.9%Avg. Uptime

สำรวจต่อ

เปรียบเทียบโมเดลและค้นคว้าต่อ

Zhipu AI

API ทำงานอยู่ ยอดนิยม

glm-5.2

GLM 5.2 API

ราคาเริ่มต้น

$1.12 / อินพุต 1 ล้านโทเคน

คิดค่าบริการตามการใช้งาน

สถานะ API

ทำงานปกติ

อัปไทม์ 95.9% / 24 ชม.

เวลาตอบสนอง

2690 ms

เวลาตอบสนอง API ที่วัดได้จริง

วันที่เผยแพร่

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

ภาพรวม

ข้อกำหนดทางเทคนิคของ GLM-5.2

รายการ	GLM-5.2
ผู้ให้บริการ	Zhipu AI
วันที่เปิดตัว	13 มิถุนายน 2026
ประเภทโมเดล	LLM แบบ Mixture-of-Experts (MoE) น้ำหนักเปิด
จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด	~744B
พารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่	~40B ต่อโทเค็น
หน้าต่างบริบท	1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด	131,072 tokens
โหมดการให้เหตุผล	High, Max
สัญญาอนุญาต	MIT
จุดเน้นหลัก	การเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์, วิศวกรรมซอฟต์แวร์, การให้เหตุผลระยะยาว
ความพร้อมใช้งานของ API	แพลตฟอร์ม Z.ai และผู้ให้บริการที่เข้ากันได้
น้ำหนักเปิด	ใช่

คุณสมบัติหลักของ GLM-5.2

หน้าต่างบริบท 1M โทเค็น สำหรับทั้งรีโพสิทอรี ชุดเอกสารยาว และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายเซสชัน
การปรับแต่งให้เน้นการเขียนโค้ดก่อน มุ่งที่การปรับโครงสร้าง แก้บั๊ก สร้างโค้ด และงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์
รองรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์สำหรับเครื่องมืออย่าง Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode และเอเจนต์โค้ดที่คล้ายกัน
ปล่อยน้ำหนักเปิดภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ทำให้โฮสต์เองและปรับแต่งได้
มีสองโหมดการให้เหตุผล (High และ Max) เพื่อเลือกสมดุลระหว่างเวลาแฝงและความลึกในการให้เหตุผล
สถาปัตยกรรม MoE ขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์รวมประมาณ 744B ในขณะที่เปิดใช้งานเพียง ~40B ต่อโทเค็นเพื่อประสิทธิภาพ

ผลการทดสอบมาตรฐานของ GLM-5.2

เกณฑ์มาตรฐาน	คะแนนที่รายงาน
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 เทียบกับ GLM-5.1 และ Claude Opus 4.8

สเปก	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
วันที่เปิดตัว	2026-06-13	2026	2026
หน้าต่างบริบท	1,000,000	~200,000	1,000,000
น้ำหนักเปิด	ใช่ (MIT)	ใช่	ไม่
โหมดการให้เหตุผล	High, Max	มาตรฐาน	Extended Thinking
จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด	744B	744B	ไม่เปิดเผย
พารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่	40B	40B	ไม่เปิดเผย
ข้อมูลเกณฑ์มาตรฐานอย่างเป็นทางการ	ไม่เผยแพร่	เผยแพร่ตอนเปิดตัว	เผยแพร่

ทำไมจึงควรใช้ GLM-5.2 ผ่าน CometAPI?

ประโยชน์ประกอบด้วย:

การยืนยันตัวตนแบบรวมศูนย์ข้ามผู้ให้บริการหลายราย
การผสาน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
การจัดการการเรียกเก็บเงินและการใช้งานที่ง่ายขึ้น
การทดลองอย่างรวดเร็วกับโมเดลทางเลือกต่างๆ
สลับใช้งานระหว่างโมเดลด้านโค้ด การให้เหตุผล ภาพ เสียง และวิดีโอได้อย่างง่ายดาย
ลดการยึดติดกับผู้ให้บริการรายเดียวสำหรับระบบในสภาพแวดล้อมการผลิต

วิธีเข้าถึง GLM-5.2 API บน CometAPI

เริ่มต้นใช้งานผลิตภัณฑ์ของเราได้ในไม่กี่ขั้นตอนง่ายๆ...

ขั้นตอนที่ 1: สมัครเพื่อรับคีย์ GLM-5.2 API ของคุณ

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง GLM-5.2 API

ขั้นตอนที่ 3: ดึงผลลัพธ์และผสาน GLM-5.2 API

คำถามที่พบบ่อย

ราคา

คำขอแรก

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบคำขอ

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบห้าคำขอ

—

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

ราคาสำหรับ GLM 5.2

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

API

API เดียว เข้าถึงโมเดลพร้อมใช้งานจริง

POST/v1/chat/completions

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ 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);

ความสามารถ

ความสามารถที่รองรับ

ฟีเจอร์ที่ส่งกลับโดย API ของโมเดลปัจจุบัน

text-to-text

อินพุตและเอาต์พุต

อินพุต

text

เอาต์พุต

text

โปรไฟล์การใช้งานจริง

ผู้ให้บริการ: Zhipu AI
บริบท: ขึ้นอยู่กับโมเดล
การใช้งานเชิงพาณิชย์: รองรับ

กรณีการใช้งาน

แชทระดับโปรดักชันและเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์

การเขียนโค้ด วิเคราะห์ และสร้างผลลัพธ์เชิงโครงสร้าง

การทำงานอัตโนมัติปริมาณสูงผ่าน API เดียว

โมเดลอื่น ๆ

เปิดการเปรียบเทียบโมเดล →

โมเดลประสิทธิภาพสูงสำหรับการเขียนโค้ดและเอเจนต์

Uptime

RespondLIVE

2690msAvg. Response

UptimeLIVE

95.9%Avg. Uptime

สำรวจต่อ