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

Có. GLM-5.2 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1,000,000 token, cho phép nhiều kho mã, bộ tài liệu và tạo phẩm phát triển vừa trong một ngữ cảnh duy nhất.

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

Nâng cấp lớn nhất là mở rộng từ khoảng 200K token lên cửa sổ ngữ cảnh 1M-token, cùng với khả năng lập trình tác tử và hiệu năng trên các nhiệm vụ dài hạn được cải thiện.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

Có. GLM-5.2 được phát hành với trọng số mở theo giấy phép MIT, cho phép các tổ chức triển khai và tùy chỉnh mô hình tại chỗ.

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

GLM-5.2 đặc biệt hấp dẫn cho các quy trình lập trình quy mô lớn, yêu cầu tự lưu trữ và phân tích kho mã với ngữ cảnh dài. Các mô hình Claude và GPT vẫn có thể cung cấp khả năng kiểm định mạnh hơn trong một số thang đo lập luận.

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2 cung cấp các chế độ lập luận High và Max. Max dành cho các tác vụ lập trình và tác tử khó, trong khi High cân bằng giữa chất lượng lập luận và hiệu quả.

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

Có. Mô hình được định vị đặc biệt cho các quy trình lập trình tác tử và hỗ trợ các hệ sinh thái tác tử lập trình phổ biến như Claude Code, Cline, Roo Code và OpenCode.

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

GLM-5.2 nổi bật nhờ sự kết hợp giữa cửa sổ ngữ cảnh 1M-token, giấy phép MIT, đào tạo tập trung vào lập trình và hỗ trợ cho các quy trình tác tử chạy dài.

Zhipu AI

API đang hoạt động Phổ biến

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 là một bản cập nhật quan trọng từ Zhipu trong các lĩnh vực mô hình lớn mã nguồn mở và lập trình AI.

Giá khởi điểm

$1.12 / 1 triệu token đầu vào

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Đang hoạt động

Uptime 95.9% / 24 giờ

Thời gian phản hồi

2690 ms

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

Dùng thử GLM 5.2 với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về GLM 5.2, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

Thông số kỹ thuật của GLM-5.2

Mục	GLM-5.2
Nhà cung cấp	Zhipu AI
Ngày phát hành	13 tháng 6, 2026
Loại mô hình	LLM Mixture-of-Experts (MoE) trọng số mở
Tổng tham số	~744B
Tham số kích hoạt	~40B mỗi token
Cửa sổ ngữ cảnh	1,000,000 token
Đầu ra tối đa	131,072 token
Chế độ suy luận	High, Max
Giấy phép	MIT
Trọng tâm chính	Lập trình hướng tác tử, kỹ nghệ phần mềm, suy luận tầm xa
Khả dụng API	Nền tảng Z.ai và các nhà cung cấp tương thích
Trọng số mở	Có

GLM-5.2 là mô hình flagship mới nhất từ dòng GLM của Zhipu AI. Không giống các mô hình tiên tiến đa năng, GLM-5.2 được định vị chủ yếu là một mô hình ưu tiên lập trình và định hướng tác tử, được thiết kế cho kỹ nghệ phần mềm ở quy mô kho mã, quy trình tự động và suy luận ngữ cảnh cực dài. Năng lực nổi bật của nó là cửa sổ ngữ cảnh gốc 1 triệu token, khiến nó trở thành một trong những cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất công khai trong số các mô hình mở trọng số.

Các tính năng chính của GLM-5.2

Cửa sổ ngữ cảnh 1M token cho toàn bộ kho mã, bộ tài liệu dài và quy trình tác tử đa phiên.
Tối ưu hóa ưu tiên cho lập trình, tập trung vào tái cấu trúc, gỡ lỗi, sinh mã và các tác vụ kỹ nghệ phần mềm.
Hỗ trợ quy trình làm việc dựa trên tác tử cho các công cụ như Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode và các tác tử lập trình tương tự.
Phát hành trọng số mở theo giấy phép MIT, cho phép tự lưu trữ và tinh chỉnh.
Hai chế độ suy luận (High và Max) cho phép đánh đổi giữa độ trễ và độ sâu suy luận.
Kiến trúc MoE lớn với khoảng 744B tổng tham số, chỉ kích hoạt ~40B mỗi token để đạt hiệu quả.

Hiệu năng benchmark của GLM-5.2

Zhipu không công bố kết quả benchmark chính thức toàn diện khi ra mắt, điều này khiến việc benchmark trực tiếp kém chắc chắn hơn so với các mô hình như GPT-5 hoặc Claude. Nhiều báo cáo trong ngành ghi nhận sự thiếu vắng các công bố benchmark được thẩm định độc lập.

Benchmark	Điểm được báo cáo
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 so với GLM-5.1 và Claude Opus 4.8

Thông số	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Ngày phát hành	2026-06-13	2026	2026
Cửa sổ ngữ cảnh	1,000,000	~200,000	1,000,000
Trọng số mở	Có (MIT)	Có	Không
Chế độ suy luận	High, Max	Tiêu chuẩn	Tư duy mở rộng
Tổng tham số	744B	744B	Không tiết lộ
Tham số kích hoạt	40B	40B	Không tiết lộ
Dữ liệu benchmark chính thức	Chưa công bố	Công bố khi ra mắt	Đã công bố

Nâng cấp được ghi nhận chính của GLM-5.2 so với GLM-5.1 là mở rộng lên cửa sổ ngữ cảnh 1M token và giới thiệu các chế độ suy luận có thể chọn High và Max. Khi ra mắt, Z.ai không công bố kết quả benchmark chính thức cho SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval hay tương tự, vì vậy các so sánh hiệu năng với Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek hoặc Qwen vẫn chưa được kiểm chứng.

So với các mô hình mở khác, điểm khác biệt chính của GLM-5.2 là sự kết hợp giữa cửa sổ ngữ cảnh rất lớn, chuyên môn hóa cho lập trình và giấy phép MIT. Sức hấp dẫn lớn nhất của nó là cho kỹ nghệ phần mềm ở quy mô kho mã hơn là các ứng dụng trò chuyện chung.

Tại sao sử dụng GLM-5.2 qua CometAPI?

CometAPI cho phép nhà phát triển tích hợp GLM-5.2 bằng cùng một giao diện được dùng cho hàng chục mô hình AI hàng đầu.

Lợi ích bao gồm:

Xác thực thống nhất trên nhiều nhà cung cấp
Tích hợp API tương thích với OpenAI
Đơn giản hóa quản lý thanh toán và sử dụng
Thử nghiệm nhanh với các mô hình thay thế
Dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình về lập trình, suy luận, hình ảnh, âm thanh và video
Giảm phụ thuộc nhà cung cấp cho hệ thống sản xuất

Dù bạn đang xây dựng một IDE AI, trợ lý kỹ thuật nội bộ hay nền tảng tự động hóa doanh nghiệp, CometAPI giúp giảm công sức tích hợp đồng thời duy trì tính linh hoạt.

Cách truy cập API GLM-5.2 trên CometAPI

Bắt đầu với sản phẩm của chúng tôi chỉ với vài bước đơn giản...

Bước 1: Đăng ký để lấy khóa API GLM-5.2 của bạn

Tạo tài khoản trên CometAPI và đi tới bảng điều khiển API để tạo khóa API GLM-5.2 của bạn. Khóa này xác thực mọi yêu cầu của bạn và cho phép truy cập ngay tới toàn bộ khả năng của API GLM-5.2, bao gồm cửa sổ ngữ cảnh 1M token và 128k token đầu ra.

Bước 2: Gửi yêu cầu tới API GLM-5.2

Sử dụng khóa API GLM-5.2 của bạn để gửi yêu cầu POST tới endpoint của CometAPI. Truyền prompt của bạn, thiết lập các tham số mô hình như mức độ nỗ lực và số token tối đa, và API GLM-5.2 sẽ xử lý yêu cầu của bạn — xử lý mọi thứ từ sinh mã đến phân tích tài liệu và sử dụng công cụ tác tử.

Bước 3: Nhận kết quả và tích hợp API GLM-5.2

API GLM-5.2 trả về phản hồi có cấu trúc, bao gồm văn bản hoàn thành, hướng dẫn gọi công cụ và siêu dữ liệu về mức sử dụng token. Hỗ trợ cả phản hồi đồng bộ tiêu chuẩn và truyền trực tuyến thời gian thực qua Server-Sent Events (SSE) khi cấu hình stream: true. Endpoint có thể dễ dàng tích hợp vào quy trình hiện có của bạn bằng các client HTTP tiêu chuẩn hoặc SDK tương thích OpenAI bằng cách định tuyến yêu cầu qua url(//api.cometapi.com/v1) với Bearer Token của bạn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Yêu cầu đầu tiên

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho GLM 5.2

Khám phá mức giá cạnh tranh cho GLM 5.2, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách GLM 5.2 có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Đầu vào:$1.12/M Đầu ra:$3.528/M	Đầu vào:$1.4/M Đầu ra:$4.41/M	-20%

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/chat/completions

Mã mẫu và API cho GLM 5.2

Truy cập mã mẫu toàn diện và tài nguyên API cho GLM 5.2 để tối ưu hóa quy trình tích hợp của bạn. Tài liệu chi tiết của chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của GLM 5.2 trong các dự án của mình.

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);

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-text

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

text

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: Zhipu AI
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Sử dụng GLM 5.2 cho các quy trình môi trường thực tế phù hợp với khả năng text của nó, sau đó so sánh các lựa chọn khác trước khi cam kết tích hợp lâu dài.

Chat môi trường thực tế và quy trình tác nhân

Lập trình, phân tích và tạo nội dung có cấu trúc

Tự động hóa khối lượng lớn qua một API

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mở so sánh mô hình →

Aliyun

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max-Preview là phiên bản xem trước của mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu của Alibaba, được phát hành vào ngày 19 tháng 7 năm 2026, có 2.4T tham số, sử dụng kiến trúc MoE, hỗ trợ chuyển đổi giữa chế độ tư duy và chế độ suy luận nhanh, có thể xử lý nhiều định dạng nội dung khác nhau, và thể hiện xuất sắc trong các kịch bản như kỹ thuật mã nguồn, công việc văn phòng chuyên nghiệp và lập luận logic phức tạp, chỉ đứng sau Fable 5 của Anthropic.

Xem mô hình

Anthropic

Claude Opus 5

Claude Opus 5 đã có sẵn từ hôm nay. Đây là một mô hình thấu đáo và chủ động, tiệm cận mức trí tuệ tiên phong của Claude Fable 5 với mức giá chỉ bằng một nửa.

Xem mô hình

OpenAI

GPT 5.6

Bắt đầu với GPT-5.6 Sol cho suy luận phức tạp và lập trình, chọn GPT-5.6 Terra để cân bằng giữa năng lực và chi phí, hoặc sử dụng GPT-5.6 Luna cho khối lượng công việc lớn, nhạy cảm với chi phí.

Xem mô hình

Google

Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash cung cấp năng lực trí tuệ ở cấp độ tiên phong một cách ổn định, được tối ưu cho các tác vụ trong thế giới thực, với tốc độ cao hơn và chi phí thấp hơn. Được thiết kế cho kỷ nguyên tác tử, nó vượt trội trong việc tạo sinh mã, thực thi tác tử và suy luận không gian. Mô hình này đặc biệt hiệu quả đối với các vòng lặp tác tử tốc độ cao liên quan đến các chu trình mã và các lần lặp phức tạp.

Xem mô hình

Anthropic

Claude Sonnet 5

Mô hình hiệu năng cao dành cho lập trình và tác nhân

Xem mô hình

Anthropic

Claude Fable 5

Quyền truy cập vào Claude Fable 5 đã được khôi phục. Nó mang trí tuệ thế hệ thứ 5 đến những dự án lập trình tham vọng nhất và công việc chuyên nghiệp của bạn.

Xem mô hình

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Uptime

Tỷ lệ thành công của yêu cầu trong 30 ngày qua, phản ánh độ tin cậy của từng nhà cung cấp mô hình. CometAPI giám sát tất cả các nhà cung cấp được kết nối theo thời gian thực, 24/7.

RespondLIVE

2690msAvg. Response

UptimeLIVE

95.9%Avg. Uptime

Tiếp tục khám phá

So sánh các mô hình và tiếp tục nghiên cứu của bạn

Zhipu AI

API đang hoạt động Phổ biến

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 là một bản cập nhật quan trọng từ Zhipu trong các lĩnh vực mô hình lớn mã nguồn mở và lập trình AI.

Giá khởi điểm

$1.12 / 1 triệu token đầu vào

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Đang hoạt động

Uptime 95.9% / 24 giờ

Thời gian phản hồi

2690 ms

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Jun 16, 2026

Zhipu AI

Playground

Dùng thử GLM 5.2 với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về GLM 5.2, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

Thông số kỹ thuật của GLM-5.2

Mục	GLM-5.2
Nhà cung cấp	Zhipu AI
Ngày phát hành	13 tháng 6, 2026
Loại mô hình	LLM Mixture-of-Experts (MoE) trọng số mở
Tổng tham số	~744B
Tham số kích hoạt	~40B mỗi token
Cửa sổ ngữ cảnh	1,000,000 token
Đầu ra tối đa	131,072 token
Chế độ suy luận	High, Max
Giấy phép	MIT
Trọng tâm chính	Lập trình hướng tác tử, kỹ nghệ phần mềm, suy luận tầm xa
Khả dụng API	Nền tảng Z.ai và các nhà cung cấp tương thích
Trọng số mở	Có

Các tính năng chính của GLM-5.2

Cửa sổ ngữ cảnh 1M token cho toàn bộ kho mã, bộ tài liệu dài và quy trình tác tử đa phiên.
Tối ưu hóa ưu tiên cho lập trình, tập trung vào tái cấu trúc, gỡ lỗi, sinh mã và các tác vụ kỹ nghệ phần mềm.
Hỗ trợ quy trình làm việc dựa trên tác tử cho các công cụ như Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode và các tác tử lập trình tương tự.
Phát hành trọng số mở theo giấy phép MIT, cho phép tự lưu trữ và tinh chỉnh.
Hai chế độ suy luận (High và Max) cho phép đánh đổi giữa độ trễ và độ sâu suy luận.
Kiến trúc MoE lớn với khoảng 744B tổng tham số, chỉ kích hoạt ~40B mỗi token để đạt hiệu quả.

Hiệu năng benchmark của GLM-5.2

Benchmark	Điểm được báo cáo
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 so với GLM-5.1 và Claude Opus 4.8

Thông số	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Ngày phát hành	2026-06-13	2026	2026
Cửa sổ ngữ cảnh	1,000,000	~200,000	1,000,000
Trọng số mở	Có (MIT)	Có	Không
Chế độ suy luận	High, Max	Tiêu chuẩn	Tư duy mở rộng
Tổng tham số	744B	744B	Không tiết lộ
Tham số kích hoạt	40B	40B	Không tiết lộ
Dữ liệu benchmark chính thức	Chưa công bố	Công bố khi ra mắt	Đã công bố

Tại sao sử dụng GLM-5.2 qua CometAPI?

CometAPI cho phép nhà phát triển tích hợp GLM-5.2 bằng cùng một giao diện được dùng cho hàng chục mô hình AI hàng đầu.

Lợi ích bao gồm:

Xác thực thống nhất trên nhiều nhà cung cấp
Tích hợp API tương thích với OpenAI
Đơn giản hóa quản lý thanh toán và sử dụng
Thử nghiệm nhanh với các mô hình thay thế
Dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình về lập trình, suy luận, hình ảnh, âm thanh và video
Giảm phụ thuộc nhà cung cấp cho hệ thống sản xuất

Cách truy cập API GLM-5.2 trên CometAPI

Bắt đầu với sản phẩm của chúng tôi chỉ với vài bước đơn giản...

Bước 1: Đăng ký để lấy khóa API GLM-5.2 của bạn

Bước 2: Gửi yêu cầu tới API GLM-5.2

Bước 3: Nhận kết quả và tích hợp API GLM-5.2

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Yêu cầu đầu tiên

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho GLM 5.2

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Đầu vào:$1.12/M Đầu ra:$3.528/M	Đầu vào:$1.4/M Đầu ra:$4.41/M	-20%

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/chat/completions

Mã mẫu và API cho 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);

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-text

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

text

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: Zhipu AI
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Sử dụng GLM 5.2 cho các quy trình môi trường thực tế phù hợp với khả năng text của nó, sau đó so sánh các lựa chọn khác trước khi cam kết tích hợp lâu dài.

Chat môi trường thực tế và quy trình tác nhân

Lập trình, phân tích và tạo nội dung có cấu trúc

Tự động hóa khối lượng lớn qua một API

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mô hình hiệu năng cao dành cho lập trình và tác nhân

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Uptime

RespondLIVE

2690msAvg. Response

UptimeLIVE

95.9%Avg. Uptime

Tiếp tục khám phá