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

Evet. GLM-5.2, 1,000,000-token bir bağlam penceresini destekler; bu da birçok depo, dokümantasyon seti ve geliştirme artefaktının tek bir bağlam içine sığmasını sağlar.

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

En büyük yükseltme, yaklaşık 200K belirteçten 1M-token bağlam penceresine genişlemeyle birlikte, ajan tabanlı kodlama ve uzun vadeli görev performansındaki iyileştirmelerdir.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

Evet. GLM-5.2, MIT lisanslı açık ağırlıklarla yayımlanmıştır ve kuruluşların modeli yerelde dağıtıp özelleştirmesine olanak tanır.

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

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

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2, High ve Max akıl yürütme kipleri sunar. Max, zorlu kodlama ve ajan görevleri için tasarlanmıştır; High ise akıl yürütme kalitesi ile verimlilik arasında denge kurar.

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

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

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

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

Uygun Fiyatlı GLM 5.2 API | text-to-text

GLM-5.2'nin Teknik Özellikleri

Öğe	GLM-5.2
Sağlayıcı	Zhipu AI
Yayın Tarihi	13 Haziran 2026
Model Türü	Açık ağırlıklı Uzman Karışımı (MoE) Büyük Dil Modeli (LLM)
Toplam Parametre	~744B
Aktif Parametreler	token başına ~40B
Bağlam Penceresi	1,000,000 tokens
Maksimum Çıktı	131,072 tokens
Akıl yürütme modları	High, Max
Lisans	MIT
Birincil odak	Ajan tabanlı kodlama, yazılım mühendisliği, uzun vadeli akıl yürütme
API Kullanılabilirliği	Z.ai platformu ve uyumlu sağlayıcılar
Açık Ağırlıklar	Evet

GLM-5.2, Zhipu AI'nin GLM ailesinin en yeni amiral gemisi modelidir. Genel amaçlı ileri seviye modellerden farklı olarak, GLM-5.2 öncelikle depo ölçeğinde yazılım mühendisliği, özerk 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 tokenlık bağlam penceresidir; bu da onu açık ağırlık modeller arasında herkese açık en büyük bağlam pencerelerinden biri yapar.

GLM-5.2'nin Başlıca Özellikleri

Tüm depolar, uzun dokümantasyon setleri ve çok oturumlu ajan iş akışları için 1M tokenlık bağlam penceresi.
Yeniden düzenleme (refactoring), hata ayıklama, kod üretimi ve yazılım mühendisliği görevlerine odaklanan kod-öncelikli optimizasyon.
Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode ve benzeri kodlama ajanları gibi araçlar için ajan tabanlı iş akışı desteği.
MIT lisansı altında açık ağırlık sürümü; öz barındırma ve ince ayara olanak tanır.
Gecikme ve akıl yürütme derinliği arasında denge kurmaya olanak tanıyan iki akıl yürütme modu (High ve Max).
Yaklaşık 744B toplam parametreye sahip büyük MoE mimarisi; verimlilik için token başına yalnızca ~40B etkinleştirir.

GLM-5.2'nin Kıyaslama Performansı

Zhipu, lansmanda kapsamlı resmi kıyas sonuçları yayımlamadı; bu da GPT-5 veya Claude gibi modellere kıyasla doğrudan kıyaslamayı daha belirsiz kılıyor. Birden fazla sektör raporu, bağımsız olarak doğrulanmış kıyas yayınlarının eksikliğine dikkat çekiyor.

Kıyas	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

Özellik	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 modları	High, Max	Standart	Genişletilmiş Düşünme
Toplam Parametre	744B	744B	Açıklanmadı
Aktif Parametreler	40B	40B	Açıklanmadı
Resmi Kıyas Verileri	Yayınlanmadı	Lansmanda yayınlandı	Yayınlandı

GLM-5.2'nin GLM-5.1'e göre belgelenmiş başlıca yükseltmesi, 1M tokenlık bağlam penceresine genişleme ve seçilebilir High ve Max akıl yürütme modlarının eklenmesidir. Lansmanda Z.ai, resmi SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval veya benzeri kıyas sonuçlarını yayımlamadı; bu nedenle Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek veya Qwen modellere karşı performans karşılaştırmaları doğrulanmamıştır.

Diğer açık modellerle karşılaştırıldığında, GLM-5.2'nin temel ayırt edici özelliği çok büyük bağlam penceresinin, kodlama uzmanlaşmasının ve MIT lisanslamasının birleşimidir. En güçlü çekiciliği, genel sohbet uygulamalarından ziyade depo ölçeğinde yazılım mühendisliği içindir.

Neden GLM-5.2'yi CometAPI Üzerinden Kullanmalı?

CometAPI, geliştiricilerin GLM-5.2'yi onlarca önde gelen AI modeli için kullanılan aynı arayüzle entegre etmesine olanak tanır.

Yararlar şunlardır:

Birden çok sağlayıcı genelinde 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 bağımlılığının azaltılması

Bir AI IDE'si, dahili mühendislik asistanı veya kurumsal otomasyon platformu oluşturuyor olun, CometAPI entegrasyon çabasını en aza indirirken esnekliği korur.

CometAPI üzerinde GLM-5.2 API'sine Nasıl Erişilir

Yalnızca birkaç basit adımda ürünümüzle çalışmaya başlayın...

Adım 1: GLM-5.2 API anahtarınız için kaydolun

Kie.ai üzerinde bir hesap oluşturun ve GLM-5.2 API anahtarınızı oluşturmak için API panosuna gidin. Bu anahtar, tüm isteklerinizi kimlik doğrular ve 1M token bağlam penceresi ve 128k çıktı token'ları dahil olmak üzere GLM-5.2 API'nin tüm yeteneklerine anında erişim sağlar.

Adım 2: GLM-5.2 API'ye istek gönderin

GLM-5.2 API anahtarınızı kullanarak Kie.ai uç noktasına POST istekleri gönderin. İletinizi (prompt) iletin, çaba düzeyi ve azami token sayısı gibi model parametrelerini ayarlayın ve GLM-5.2 API isteğinizi işler — kod üretiminden belge analizine ve ajan tabanlı 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 token kullanımı meta verileri dahil olmak üzere yapılandırılmış yanıtlar sunar. stream: true yapılandırıldığında Server-Sent Events (SSE) üzerinden gerçek zamanlı akışın yanı sıra standart senkron yanıtları da destekler. Uç nokta, istekleri Bearer Token'ınızla url(//api.cometapi.com/v1) üzerinden yönlendirerek mevcut iş akışlarınıza standart HTTP istemcileri veya openAI uyumlu SDK'lar aracılığıyla kolayca entegre edilebilir.

GLM 5.2 için Fiyatlandırma

GLM 5.2 için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. GLM 5.2'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

Comet Fiyatı (USD / M Tokens)	Resmi Fiyat (USD / M Tokens)	İndirim
Giriş:$1.12/M Çıktı:$3.528/M	Giriş:$1.4/M Çıktı:$4.41/M	-20%

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.

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)'