GLM-5.2 API kendi barındırmayı destekliyor mu?

Evet. GLM-5.2, MIT lisanslı açık ağırlıklarla yayımlanmıştır; böylece kuruluşlar modeli yerelde dağıtıp özelleştirebilir.

GLM-5.2'de hangi akıl yürütme modları mevcut?

GLM-5.2, High ve Max akıl yürütme modları sağlar. Max, zorlu kodlama ve ajan görevleri için tasarlanmıştır; High ise akıl yürütme kalitesini verimlilikle dengeler.

GLM-5.2 API'yi GLM-5.1'den farklı kılan nedir?

En büyük yükseltme, yaklaşık 200K token'dan 1M-token bağlam penceresine genişlemenin yanı sıra, ajan odaklı kodlama ve uzun vadeli görev performansındaki iyileştirmelerdir.

GLM-5.2 API, otonom kodlama ajanları için uygun mu?

Evet. Model, özellikle ajan odaklı kodlama iş akışları için konumlandırılmıştır ve Claude Code, Cline, Roo Code ve OpenCode gibi popüler kodlama ajanı ekosistemlerini destekler.

GLM-5.2, diğer açık ağırlıklı kodlama modelleriyle nasıl karşılaştırılır?

GLM-5.2, 1M-token bağlam penceresi, MIT lisansı, kodlamaya odaklı eğitim ve uzun süreli ajan iş akışlarına desteğin birleşimi sayesinde öne çıkar.

Geliştiriciler, Claude veya GPT modelleri yerine GLM-5.2'yi ne zaman tercih etmeli?

GLM-5.2, özellikle büyük ölçekli kodlama iş akışları, kendi barındırma gereksinimleri ve uzun bağlamlı depo analizi için caziptir. Claude ve GPT modelleri, bazı akıl yürütme kıyaslamalarında hâlâ daha güçlü doğrulama sunabilir.

GLM-5.2 API, tek bir istemde bir yazılım deposunun tamamını işleyebilir mi?

Evet. GLM-5.2, 1,000,000-token bağlam penceresini destekler; bu da birçok depo, belgelendirme seti ve geliştirme artefaktının tek bir bağlam içine sığmasına olanak tanır.

Z.AI

Kullanılabilir Popüler

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2, Zhipu'nun açık kaynaklı büyük modeller ve yapay zekâ destekli kodlama alanlarında önemli bir güncellemesidir.

Başlangıç fiyatı

$1.12 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

Jun 16, 2026

Z.AI

Deneme Alanı

GLM 5.2 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Model özeti

Sayfanın temel SEO yapısını yeniden yazmaya gerek kalmadan değişebilen canlı katalog verileriyle birlikte, arama ve değerlendirme için sabit bir model kimliği.

Sabit kimlik

GLM 5.2 nedir?

GLM-5.2, Zhipu'nun açık kaynaklı büyük modeller ve yapay zekâ destekli kodlama alanlarında önemli bir güncellemesidir.

Fiyatlandırma ve limitler değişse de kanonik model kimliği sabit kalır.

Canlı model verileri

Güncel katalog görünümü

Kullanılabilirlik

Mevcut

Başlangıç fiyatı

$1.12 / 1M giriş token'ı

Bağlam

Yetenekleri görüntüle

Katalog tarihi

Jun 16, 2026

Playground 2.0 / Karar masası

Önce karar verin. Güvenle entegre edin.

Modelleri karşılaştırmak, istemleri optimize etmek, yönlendirmeyi incelemek, kodu taşımak ve test edilmiş bir başlangıç noktası sunmak için tek bir çalışma alanı.

Bağlantılı bölüm GLM 5.2

İş akışları

Karar vermeden önce karşılaştırın

Aynı istemi önde gelen modellerde çalıştırın ve kanıtlara dayalı bir öneri alın.

3 model · 1 çalıştırma

Değerlendirme istemi

kodlamasıcaklık 0.2JSON çıktısı

GPT-5

OpenAI

Kalite

91/100

Gecikme süresi

1.2s

Tahmini maliyet

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Yapay zekâ seçimi

Kalite

95/100

Gecikme süresi

1.8s

Tahmini maliyet

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Kalite

89/100

Gecikme süresi

0.9s

Tahmini maliyet

$0.011

Öneri: yüksek riskli kod incelemeleri için Claude Opus 5'i seçin; maliyeti yaklaşık %54 azaltmak için rutin kontrolleri Gemini 3 Pro'ya yönlendirin.

Genel Bakış

GLM 5.2 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

GLM-5.2'nin Teknik Özellikleri

Öğeler	GLM-5.2
Sağlayıcı	Zhipu AI
Yayın Tarihi	13 Haziran 2026
Model Türü	Açık ağırlıklı Uzman Karışımı (MoE) LLM
Toplam Parametre	~744B
Aktif Parametreler	belirteç başına ~40B
Bağlam Penceresi	1.000.000 belirteç
Maksimum Çıktı	131.072 belirteç
Akıl Yürütme Kipleri	High, Max
Lisans	MIT
Birincil Odak	ajan odaklı kodlama, yazılım mühendisliği, uzun ufuklu akıl yürütme
API Erişilebilirliği	Z.ai platformu ve uyumlu sağlayıcılar
Açık Ağırlıklar	Evet

GLM-5.2, Zhipu AI'nin GLM ailesinin en yeni amiral gemisi modelidir. Genel amaçlı öncü modellere kıyasla, GLM-5.2 öncelikle depo ölçeğinde yazılım mühendisliği, otonom iş akışları ve son derece uzun bağlamlı akıl yürütme için tasarlanmış, kodlama öncelikli ve ajan odaklı bir model olarak konumlandırılmıştır. Öne çıkan yeteneği, yerel 1 milyon belirteçlik bağlam penceresidir; bu da onu açık ağırlıklı modeller arasında halka açık en büyük bağlam pencerelerinden birine sahip kılar.

GLM-5.2'nin Başlıca Özellikleri

Tüm depolar, kapsamlı dokümantasyon setleri ve çok oturumlu ajan iş akışları için 1M belirteçlik bağlam penceresi.
Yeniden düzenleme, hata ayıklama, kod üretimi ve yazılım mühendisliği görevlerine odaklanan kodlama öncelikli optimizasyon.
Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode ve benzeri kodlama ajanları gibi araçlar için ajan iş akışı desteği.
MIT lisansı altında açık ağırlık sürümü, öz barındırma ve ince ayar yapmayı mümkün kılar.
Gecikme ile akıl yürütme derinliği arasında denge kurmaya olanak tanıyan iki akıl yürütme kipi (High ve Max).
Yaklaşık 744B toplam parametreli büyük MoE mimarisi; verimlilik için belirteç başına yalnızca ~40B etkinleştirme.

GLM-5.2'nin Kıyaslama Performansı

Zhipu, çıkışta kapsamlı resmi kıyaslama sonuçları yayımlamadı; bu da GPT-5 veya Claude gibi modellere kıyasla doğrudan kıyaslamayı daha belirsiz kılıyor. Sektördeki birden fazla rapor, bağımsız olarak doğrulanmış kıyaslama yayınlarının bulunmadığına dikkat çekiyor.

Kıyaslama	Bildirilen Puan
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

Spesifikasyon	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Yayın Tarihi	2026-06-13	2026	2026
Bağlam Penceresi	1.000.000	~200.000	1.000.000
Açık Ağırlıklar	Evet (MIT)	Evet	Hayır
Akıl Yürütme Kipleri	High, Max	Standart	Extended Thinking
Toplam Parametre	744B	744B	Açıklanmadı
Aktif Parametreler	40B	40B	Açıklanmadı
Resmi Kıyaslama Verileri	Yayımlanmadı	Çıkışta yayımlandı	Yayımlandı

GLM-5.2'nin GLM-5.1'e göre başlıca belgelenmiş yükseltmesi, bağlam penceresinin 1M belirtece genişletilmesi ve seçilebilir High ile Max akıl yürütme kiplerinin eklenmesidir. Çıkışta, Z.ai resmi SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval veya benzeri kıyaslama sonuçlarını yayımlamadı; bu nedenle Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek veya Qwen modellerine karşı performans karşılaştırmaları doğrulanmamıştır.

Diğer açık modellere kıyasla GLM-5.2'nin temel ayrıştırıcısı, çok büyük bağlam penceresini, kodlamaya özel uzmanlaşmayı ve MIT lisanslamasını birleştirmesidir. En güçlü çekiciliği, genel sohbet uygulamalarından ziyade depo ölçeğinde yazılım mühendisliğidir.

Neden GLM-5.2'yi CometAPI Üzerinden Kullanın?

CometAPI, geliştiricilerin GLM-5.2'yi onlarca önde gelen AI modelinde kullanılan aynı arayüzle entegre etmelerini sağlar.

Avantajlar şunlardır:

Birden fazla sağlayıcı arasında birleşik kimlik doğrulama
OpenAI uyumlu API entegrasyonu
Basitleştirilmiş faturalandırma ve kullanım yönetimi
Alternatif modellerle hızlı deney yapma
Kodlama, akıl yürütme, görüntü, ses ve video modelleri arasında kolay geçiş
Üretim sistemleri için tedarikçi bağımlılığını azaltma

Bir AI IDE, dahili mühendislik asistanı veya kurumsal otomasyon platformu oluşturuyor olun, CometAPI esnekliği korurken entegrasyon çabasını en aza indirir.

CometAPI Üzerinden GLM-5.2 API Erişimi Nasıl Sağlanır

Yalnızca birkaç basit adımda ürünümüzle çalışmaya başlayın...

Adım 1: GLM-5.2 API Anahtarınız için Kaydolun

CometAPI üzerinde bir hesap oluşturun ve API panosuna giderek GLM-5.2 API anahtarınızı oluşturun. Bu anahtar tüm isteklerinizi kimlik doğrular ve 1M belirteçlik bağlam penceresi ve 128k çıktı belirteci dahil olmak üzere GLM-5.2 API'nin tüm yeteneklerine anında erişim sağlar.

Adım 2: GLM-5.2 API'ye İstek Gönderin

GLM-5.2 API anahtarınızı kullanarak CometAPI uç noktasına POST istekleri gönderin. Girişinizi iletin, çaba düzeyi ve maksimum belirteç gibi model parametrelerini ayarlayın ve GLM-5.2 API isteğinizi işler — kod üretiminden belge analizine ve ajan araç kullanımına kadar her şeyi ele alır.

Adım 3: Sonuçları Alın ve GLM-5.2 API'yi Entegre Edin

GLM-5.2 API, tamamlama metni, araç çağırma talimatları ve belirteç kullanımı meta verileri dahil olmak üzere yapılandırılmış yanıtlar sağlar. Hem standart senkron yanıtları hem de stream: true yapılandırıldığında Server-Sent Events (SSE) üzerinden gerçek zamanlı akışı destekler. Uç nokta, istekleri Bearer Token'ınızla url(//api.cometapi.com/v1) üzerinden yönlendirerek standart HTTP istemcileri veya OpenAI uyumlu SDK'lar kullanılarak mevcut iş akışlarınıza kolayca entegre edilebilir.

SSS

Model karar merkezi

Maliyeti bilin. Doğru iş yükünü seçin.

Beş faturalandırma boyutunu modelleyin, gerçekçi bir iş yükünü test edin ve kullanıma sunmadan önce Opus'un hangi durumlarda ek maliyetine değdiğine karar verin.

Resmi fiyatın %20 altında1 milyon girdi için $1.12 yerine $1.40

Maliyet laboratuvarı

Gerçek bir aracı çalıştırmanın maliyetini hesaplayın

Belirteç fiyatlarını tek başına karşılaştırmak yerine gerçek iş yüklerini yeniden çalıştırın. Bir ön ayar yükleyin, ardından her faturalandırma boyutunu ayarlayın.

Yeni girdi tokenleri

token

Önbelleğe yazılan tokenler

token

Önbellekten okunan tokenler

token

Çıktı tokenleri

token

Web araması çağrıları

çağrı

$1.12

/ 1 Mn belirteç

Girdi

Her turda gönderilen yeni talimatlar, dosyalar ve konuşma bağlamı.

Alınan bağlamı modele ulaşmadan önce daraltın.

$1.40

/ 1 Mn belirteç

Önbelleğe yazma

Anthropic istem önbelleğine yazılan kararlı istem ön ekleri.

Yalnızca yeniden kullanmayı beklediğiniz ön ekleri yazın.

$0.2240

/ 1 Mn belirteç

Önbellekten okuma

Daha önce önbelleğe alınmış ve sonraki isteklerde yeniden kullanılan istem belirteçleri.

Sistem istemlerini ve depo haritalarını bayt düzeyinde sabit tutun.

$3.53

/ 1 Mn belirteç

Çıktı

Model tarafından oluşturulan akıl yürütme, kod ve metin.

Açık tamamlanma ölçütleri ve çıktı sınırları kullanın.

$8.00

/ 1.000 çağrı

Web araması

Web'den güncel bilgileri alan araç çağrıları.

Bir kez arayın, ardından doğrulanmış sonuçları çalışma boyunca yeniden kullanın.

Opus'un fiyat farkını hak ettiği alanlar

En uygun kullanım

Depo ölçeğinde mühendislik

Görev mimariyi, birden fazla dosyayı ve belirsiz uygulama ödünleşimlerini kapsadığında Opus'u kullanın.

En uygun kullanım

Uzun süre çalışan aracılar

Bir aracının çok sayıda araç çağrısı ve kurtarma adımı boyunca amacı koruması gerektiğinde güçlü bir seçimdir.

Ek maliyete değer

Yüksek değerli inceleme

Kaçırılan bir sorunun maliyetinin token maliyetinden daha yüksek olduğu güvenlik, geçiş ve üretim incelemeleri için kullanın.

Daha hafif bir model kullanın

Rutin yüksek hacimli işler

Sınıflandırma, ayıklama ve basit sohbet, Sonnet veya Haiku ile genellikle birim maliyet açısından daha iyi sonuç verir.

İstem önbelleği rehberi

Ön eki sabitleyin

İlkeleri, araç şemalarını ve depo haritalarını değiştirmeden koruyun.

Bir kez yazın

Önbellek kesme noktasını yeniden kullanılabilir bağlamın sonrasına yerleştirin.

Tekrar tekrar okuyun

Sonraki turlarda yalnızca göreve özgü farkı sona ekleyin.

Mevcut senaryo

240K önbelleğe alınmış belirteç

yeni girdi fiyatının %10'u karşılığında yeniden kullanıldı

önlenen maliyet

$0.2150

Yeniden yazmadan geçiş yapın

Tercih ettiğiniz SDK'yı kullanmaya devam edin; temel URL'yi, anahtarı ve model kimliğini değiştirin.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'glm-5.2',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/chat/completions

GLM 5.2 için örnek kod ve API

GLM 5.2 için kapsamlı örnek kodlara ve API kaynaklarına erişerek entegrasyon sürecinizi kolaylaştırın. Ayrıntılı dokümantasyonumuz adım adım rehberlik sağlayarak projelerinizde GLM 5.2'in tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olur.

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

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

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

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);

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-text

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

text

Üretim profili

Sağlayıcı: Z.AI
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

GLM 5.2 modelini text yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Üretim sohbeti ve ajan iş akışları

Kodlama, analiz ve yapılandırılmış üretim

Tek bir API üzerinden yüksek hacimli otomasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Modeli görüntüle

Anthropic

Claude Fable 5.1

Uzun süre çalışan ajanlar için yeni nesil zekâ

Modeli görüntüle

Aliyun

Qwen3.8-Omni-Flash

Qwen3.8-Omni-Flash (qwen3.8-omni-flash), ses/video anlama ve çok modlu içerik analizi için Alibaba Cloud'un yerel omni-modal modelidir.

Modeli görüntüle

Z.AI

GLM-5.3 FlashX

GLM-5.3-FlashX is Z.ai's high-speed API serving variant of GLM-5.3-Flash, designed for applications where model capability needs to be paired with lower response latency and high generation throughput.

Modeli görüntüle

MiniMax

MiniMax-M3

Minimax-m3, güçlü akıl yürütme, doğal konuşma ve yaratıcı içerik üretimi için tasarlanmış çok modlu bir yapay zeka modelidir. Metin ve görsel anlama görevlerinde dengeli performans sunar; bu da onu genel amaçlı yapay zeka uygulamaları için uygun kılar.

Modeli görüntüle

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash, hız, maliyet ve kodlama yeteneği arasında daha iyi bir denge sağlamayı amaçlayan yeni nesil hafif bir Gemini modelidir.

Modeli görüntüle

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

First request

$0.0046

Estimated CometAPI usage cost

Ten requests

$0.0465

Estimated CometAPI usage cost

Fifteen requests

$0.0697

Estimated CometAPI usage cost

⇌

Credits conversion

1,000 credits = $1

Credits make budgets comparable across token, request and runtime billing. The USD amount remains the source of truth at checkout.

✓Current model in credits

Girdi

1,120

credits / 1M tokens

Çıktı

3,528

credits / 1M tokens

Minimum charge transparency This prototype does not assume a hidden per-request minimum. If a production billing floor or minimum top-up applies, it must be displayed before purchase and included in every budget estimate.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Input: $1.12/M Output: $3.53/M	Input: $1.40/M Output: $4.41/M	-20%

Çalışma Süresi

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Güncellemeler

Sabit model sayfasını koruyarak GLM 5.2 için önemli kullanılabilirlik, fiyatlandırma ve yetenek değişikliklerini takip edin.

Model değişiklik günlüğü

Zamanla güçlenen tek bir sayfa.

Kanonik URL değişmeden kalırken sürüm notları, fiyat değişiklikleri, kıyaslama güncellemeleri ve geçiş yönergeleri burada birikir.

Jun 16, 2026

API kullanılabilirliği doğrulandı

GLM 5.2, CometAPI model kataloğu ve API belgeleri üzerinden kullanılabilir.

Güncel

Canlı veriler

Fiyatlandırma ve limitler katalogla senkronize edildi

Fiyat, bağlam, kullanılabilirlik ve limitler; sayfa başlığına veya model kimliğine gömülmek yerine dinamik özellikler olarak ele alınır.

Jun 15, 2026

Kalıcı model varlığı oluşturuldu

Sağlayıcı ve model slug'ı kalıcı bir standart URL oluşturur; gelecekteki içerik ve veri güncellemeleri bu sayfada kalır.

Keşfetmeye devam edin

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

Z.AI

Kullanılabilir Popüler

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2, Zhipu'nun açık kaynaklı büyük modeller ve yapay zekâ destekli kodlama alanlarında önemli bir güncellemesidir.

Başlangıç fiyatı

$1.12 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

Jun 16, 2026

Z.AI

Deneme Alanı

GLM 5.2 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Model özeti

Sayfanın temel SEO yapısını yeniden yazmaya gerek kalmadan değişebilen canlı katalog verileriyle birlikte, arama ve değerlendirme için sabit bir model kimliği.

Sabit kimlik

GLM 5.2 nedir?

GLM-5.2, Zhipu'nun açık kaynaklı büyük modeller ve yapay zekâ destekli kodlama alanlarında önemli bir güncellemesidir.

Fiyatlandırma ve limitler değişse de kanonik model kimliği sabit kalır.

Canlı model verileri

Güncel katalog görünümü

Kullanılabilirlik

Mevcut

Başlangıç fiyatı

$1.12 / 1M giriş token'ı

Bağlam

Yetenekleri görüntüle

Katalog tarihi

Jun 16, 2026

Playground 2.0 / Karar masası

Önce karar verin. Güvenle entegre edin.

Modelleri karşılaştırmak, istemleri optimize etmek, yönlendirmeyi incelemek, kodu taşımak ve test edilmiş bir başlangıç noktası sunmak için tek bir çalışma alanı.

Bağlantılı bölüm GLM 5.2

İş akışları

Karar vermeden önce karşılaştırın

Aynı istemi önde gelen modellerde çalıştırın ve kanıtlara dayalı bir öneri alın.

3 model · 1 çalıştırma

Değerlendirme istemi

kodlamasıcaklık 0.2JSON çıktısı

GPT-5

OpenAI

Kalite

91/100

Gecikme süresi

1.2s

Tahmini maliyet

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Yapay zekâ seçimi

Kalite

95/100

Gecikme süresi

1.8s

Tahmini maliyet

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Kalite

89/100

Gecikme süresi

0.9s

Tahmini maliyet

$0.011

Öneri: yüksek riskli kod incelemeleri için Claude Opus 5'i seçin; maliyeti yaklaşık %54 azaltmak için rutin kontrolleri Gemini 3 Pro'ya yönlendirin.

Genel Bakış

GLM 5.2 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

GLM-5.2'nin Teknik Özellikleri

Öğeler	GLM-5.2
Sağlayıcı	Zhipu AI
Yayın Tarihi	13 Haziran 2026
Model Türü	Açık ağırlıklı Uzman Karışımı (MoE) LLM
Toplam Parametre	~744B
Aktif Parametreler	belirteç başına ~40B
Bağlam Penceresi	1.000.000 belirteç
Maksimum Çıktı	131.072 belirteç
Akıl Yürütme Kipleri	High, Max
Lisans	MIT
Birincil Odak	ajan odaklı kodlama, yazılım mühendisliği, uzun ufuklu akıl yürütme
API Erişilebilirliği	Z.ai platformu ve uyumlu sağlayıcılar
Açık Ağırlıklar	Evet

GLM-5.2'nin Başlıca Özellikleri

Tüm depolar, kapsamlı dokümantasyon setleri ve çok oturumlu ajan iş akışları için 1M belirteçlik bağlam penceresi.
Yeniden düzenleme, hata ayıklama, kod üretimi ve yazılım mühendisliği görevlerine odaklanan kodlama öncelikli optimizasyon.
Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode ve benzeri kodlama ajanları gibi araçlar için ajan iş akışı desteği.
MIT lisansı altında açık ağırlık sürümü, öz barındırma ve ince ayar yapmayı mümkün kılar.
Gecikme ile akıl yürütme derinliği arasında denge kurmaya olanak tanıyan iki akıl yürütme kipi (High ve Max).
Yaklaşık 744B toplam parametreli büyük MoE mimarisi; verimlilik için belirteç başına yalnızca ~40B etkinleştirme.

GLM-5.2'nin Kıyaslama Performansı

Kıyaslama	Bildirilen Puan
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

Spesifikasyon	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Yayın Tarihi	2026-06-13	2026	2026
Bağlam Penceresi	1.000.000	~200.000	1.000.000
Açık Ağırlıklar	Evet (MIT)	Evet	Hayır
Akıl Yürütme Kipleri	High, Max	Standart	Extended Thinking
Toplam Parametre	744B	744B	Açıklanmadı
Aktif Parametreler	40B	40B	Açıklanmadı
Resmi Kıyaslama Verileri	Yayımlanmadı	Çıkışta yayımlandı	Yayımlandı

Neden GLM-5.2'yi CometAPI Üzerinden Kullanın?

CometAPI, geliştiricilerin GLM-5.2'yi onlarca önde gelen AI modelinde kullanılan aynı arayüzle entegre etmelerini sağlar.

Avantajlar şunlardır:

Birden fazla sağlayıcı arasında birleşik kimlik doğrulama
OpenAI uyumlu API entegrasyonu
Basitleştirilmiş faturalandırma ve kullanım yönetimi
Alternatif modellerle hızlı deney yapma
Kodlama, akıl yürütme, görüntü, ses ve video modelleri arasında kolay geçiş
Üretim sistemleri için tedarikçi bağımlılığını azaltma

Bir AI IDE, dahili mühendislik asistanı veya kurumsal otomasyon platformu oluşturuyor olun, CometAPI esnekliği korurken entegrasyon çabasını en aza indirir.

CometAPI Üzerinden GLM-5.2 API Erişimi Nasıl Sağlanır

Yalnızca birkaç basit adımda ürünümüzle çalışmaya başlayın...

Adım 1: GLM-5.2 API Anahtarınız için Kaydolun

Adım 2: GLM-5.2 API'ye İstek Gönderin

Adım 3: Sonuçları Alın ve GLM-5.2 API'yi Entegre Edin

SSS

Model karar merkezi

Maliyeti bilin. Doğru iş yükünü seçin.

Beş faturalandırma boyutunu modelleyin, gerçekçi bir iş yükünü test edin ve kullanıma sunmadan önce Opus'un hangi durumlarda ek maliyetine değdiğine karar verin.

Resmi fiyatın %20 altında1 milyon girdi için $1.12 yerine $1.40

Maliyet laboratuvarı

Gerçek bir aracı çalıştırmanın maliyetini hesaplayın

Belirteç fiyatlarını tek başına karşılaştırmak yerine gerçek iş yüklerini yeniden çalıştırın. Bir ön ayar yükleyin, ardından her faturalandırma boyutunu ayarlayın.

Yeni girdi tokenleri

token

Önbelleğe yazılan tokenler

token

Önbellekten okunan tokenler

token

Çıktı tokenleri

token

Web araması çağrıları

çağrı

$1.12

/ 1 Mn belirteç

Girdi

Her turda gönderilen yeni talimatlar, dosyalar ve konuşma bağlamı.

Alınan bağlamı modele ulaşmadan önce daraltın.

$1.40

/ 1 Mn belirteç

Önbelleğe yazma

Anthropic istem önbelleğine yazılan kararlı istem ön ekleri.

Yalnızca yeniden kullanmayı beklediğiniz ön ekleri yazın.

$0.2240

/ 1 Mn belirteç

Önbellekten okuma

Daha önce önbelleğe alınmış ve sonraki isteklerde yeniden kullanılan istem belirteçleri.

Sistem istemlerini ve depo haritalarını bayt düzeyinde sabit tutun.

$3.53

/ 1 Mn belirteç

Çıktı

Model tarafından oluşturulan akıl yürütme, kod ve metin.

Açık tamamlanma ölçütleri ve çıktı sınırları kullanın.

$8.00

/ 1.000 çağrı

Web araması

Web'den güncel bilgileri alan araç çağrıları.

Bir kez arayın, ardından doğrulanmış sonuçları çalışma boyunca yeniden kullanın.

Opus'un fiyat farkını hak ettiği alanlar

En uygun kullanım

Depo ölçeğinde mühendislik

Görev mimariyi, birden fazla dosyayı ve belirsiz uygulama ödünleşimlerini kapsadığında Opus'u kullanın.

En uygun kullanım

Uzun süre çalışan aracılar

Bir aracının çok sayıda araç çağrısı ve kurtarma adımı boyunca amacı koruması gerektiğinde güçlü bir seçimdir.

Ek maliyete değer

Yüksek değerli inceleme

Kaçırılan bir sorunun maliyetinin token maliyetinden daha yüksek olduğu güvenlik, geçiş ve üretim incelemeleri için kullanın.

Daha hafif bir model kullanın

Rutin yüksek hacimli işler

Sınıflandırma, ayıklama ve basit sohbet, Sonnet veya Haiku ile genellikle birim maliyet açısından daha iyi sonuç verir.

İstem önbelleği rehberi

Ön eki sabitleyin

İlkeleri, araç şemalarını ve depo haritalarını değiştirmeden koruyun.

Bir kez yazın

Önbellek kesme noktasını yeniden kullanılabilir bağlamın sonrasına yerleştirin.

Tekrar tekrar okuyun

Sonraki turlarda yalnızca göreve özgü farkı sona ekleyin.

Mevcut senaryo

240K önbelleğe alınmış belirteç

yeni girdi fiyatının %10'u karşılığında yeniden kullanıldı

önlenen maliyet

$0.2150

Yeniden yazmadan geçiş yapın

Tercih ettiğiniz SDK'yı kullanmaya devam edin; temel URL'yi, anahtarı ve model kimliğini değiştirin.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'glm-5.2',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/chat/completions

GLM 5.2 için örnek kod ve API

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

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

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

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);

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-text

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

text

Üretim profili

Sağlayıcı: Z.AI
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

GLM 5.2 modelini text yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Üretim sohbeti ve ajan iş akışları

Kodlama, analiz ve yapılandırılmış üretim

Tek bir API üzerinden yüksek hacimli otomasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Modeli görüntüle

Anthropic

Claude Fable 5.1

Uzun süre çalışan ajanlar için yeni nesil zekâ

Modeli görüntüle

Aliyun

Qwen3.8-Omni-Flash

Qwen3.8-Omni-Flash (qwen3.8-omni-flash), ses/video anlama ve çok modlu içerik analizi için Alibaba Cloud'un yerel omni-modal modelidir.

Gemini 3.8 Flash, hız, maliyet ve kodlama yeteneği arasında daha iyi bir denge sağlamayı amaçlayan yeni nesil hafif bir Gemini modelidir.

Modeli görüntüle

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

First request

$0.0046

Estimated CometAPI usage cost

Ten requests

$0.0465

Estimated CometAPI usage cost

Fifteen requests

$0.0697

Estimated CometAPI usage cost

⇌

Credits conversion

1,000 credits = $1

Credits make budgets comparable across token, request and runtime billing. The USD amount remains the source of truth at checkout.

✓Current model in credits

Girdi

1,120

credits / 1M tokens

Çıktı

3,528

credits / 1M tokens

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Input: $1.12/M Output: $3.53/M	Input: $1.40/M Output: $4.41/M	-20%

Çalışma Süresi

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Güncellemeler

Sabit model sayfasını koruyarak GLM 5.2 için önemli kullanılabilirlik, fiyatlandırma ve yetenek değişikliklerini takip edin.

Model değişiklik günlüğü

Zamanla güçlenen tek bir sayfa.

Kanonik URL değişmeden kalırken sürüm notları, fiyat değişiklikleri, kıyaslama güncellemeleri ve geçiş yönergeleri burada birikir.

Jun 16, 2026

API kullanılabilirliği doğrulandı

GLM 5.2, CometAPI model kataloğu ve API belgeleri üzerinden kullanılabilir.

Güncel

Canlı veriler

Fiyatlandırma ve limitler katalogla senkronize edildi

Fiyat, bağlam, kullanılabilirlik ve limitler; sayfa başlığına veya model kimliğine gömülmek yerine dinamik özellikler olarak ele alınır.

Jun 15, 2026

Kalıcı model varlığı oluşturuldu

Sağlayıcı ve model slug'ı kalıcı bir standart URL oluşturur; gelecekteki içerik ve veri güncellemeleri bu sayfada kalır.

Keşfetmeye devam edin