مصادقة واحدة لكل مزود
مفتاح RunAPI واحد يفتح الوصول إلى الكتالوج بالكامل. لا حسابات منفصلة، ولا تدوير مفاتيح لكل تكامل.
It looks like you may prefer a different language. Switch anytime.
استخدم GLM API عبر RunAPI مع model skill ومصادقة موحدة وتسعير حسب الاستخدام.
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/{model}:generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "اقرأ هذا المستودع متعدد الملفات، واعثر على اختبار التكامل الفاشل، واقترح patch مع شرح السبب الجذري."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.3",
messages=[{"role": "user", "content": "اقرأ هذا المستودع متعدد الملفات، واعثر على اختبار التكامل الفاشل، واقترح patch مع شرح السبب الجذري."}]
)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.3",
messages: [{ role: "user", content: "اقرأ هذا المستودع متعدد الملفات، واعثر على اختبار التكامل الفاشل، واقترح patch مع شرح السبب الجذري." }]
});
GLM هي عائلة نماذج لغة Mixture-of-Experts من Z.ai بترخيص MIT. قدّم GLM-4.5 (355B إجمالاً / 32B نشطة، سياق 128K) خط MoE مفتوح الأوزان مع نموذج رئيسي وطبقة Air أخف. يوسّع GLM-4.6 و4.7 السياق إلى 200K مع توليد كود أقوى، ويصل 4.7 إلى 73.8% في SWE-bench. تتقدم سلسلة GLM-5 (744B / 40B نشطة، سياق 200K) إلى 77.8% في SWE-bench Verified، ويحمل GLM-5.1 أعلى نتيجة مفتوحة الأوزان في SWE-bench Pro عند 58.4%. كلها متاحة عبر RunAPI بمفتاح واحد وفوترة حسب التوكن.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
POST /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
POST /v1/responses | OpenAI Responses |
POST /v1/messages | Anthropic compatible |
POST /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
| المتغير | الفوترة | الأسعار | |
|---|---|---|---|
| glm-4.5 | 1K tokens | Input $0.41 / 1M tokens | Output $1.61 / 1M tokens | عرض → |
| glm-4.5-air | 1K tokens | Input $0.10 / 1M tokens | Output $0.55 / 1M tokens | عرض → |
| glm-4.6 | 1K tokens | Input $0.60 / 1M tokens | Output $1.22 / 1M tokens | عرض → |
| glm-4.7 | 1K tokens | Input $0.60 / 1M tokens | Output $1.19 / 1M tokens | عرض → |
| glm-5 | 1K tokens | Input $1.00 / 1M tokens | Output $1.60 / 1M tokens | عرض → |
| glm-5-turbo | 1K tokens | Input $1.20 / 1M tokens | Output $2.00 / 1M tokens | عرض → |
| glm-5.1 | 1K tokens | Input $1.40 / 1M tokens | Output $2.20 / 1M tokens | عرض → |
| glm-5.2 | 1K tokens | Input $0.70 / 1M tokens | Output $2.20 / 1M tokens | عرض → |
| glm-5.3 | 1K tokens | Input $1.40 / 1M tokens | Output $4.40 / 1M tokens | عرض → |
| Endpoint | الدقة | المدة | السعر | |
|---|---|---|---|---|
| chat_completion | — | — | Input $0.41 / 1M tokens | Output $1.61 / 1M tokens |
الأسعار المعروضة للمتغير glm-4.5. المتغيرات الأخرى لها أسعار endpoint خاصة بها.
اختر النموذج والإصدار المناسبين لنوع المخرجات ومستوى الجودة وزمن الاستجابة المستهدف.
اضبط مفتاح RunAPI وثبّت model skill في مساحة عمل الكود.
استخدم تعليمات المهارة لإضافة ميزة النموذج داخل تطبيقك.
استعلم عبر task ID أو استخدم البث عند دعمه أو عالج webhook callback.
نماذج GLM من Z.ai هي LLMs بنمط MoE وبترخيص MIT، بسياق من 128K إلى 200K. يتصدر GLM-5.1 النماذج مفتوحة الأوزان في SWE-bench Pro. عبر RunAPI تشترك هذه النماذج في مفتاح API واحد مع فوترة توكنات بنظام الدفع حسب الاستخدام، ويمكن استدعاؤها من واجهات OpenAI Chat Completions وOpenAI Responses وAnthropic Messages.
مفتاح RunAPI واحد يفتح الوصول إلى الكتالوج بالكامل. لا حسابات منفصلة، ولا تدوير مفاتيح لكل تكامل.
تسعير لكل استدعاء بالدولار الأمريكي، ويُفوتر شهريًا. لا تُحتسب التوليدات الفاشلة.
تأتي الـschemas المعرّفة وملاحظات الإعداد داخل model skill حتى يبدأ التنفيذ من العقد الصحيح.
البرمجة واستخدام الأدوات بأسلوب الوكلاء. يتصدر GLM-5.1 النماذج مفتوحة الأوزان في SWE-bench Pro (58.4%) ويسجل 95.3% في AIME 2026. الخط بأكمله قوي في استدعاء الأدوات متعدد الخطوات، وتوليد الكود عبر قواعد كود كبيرة، والاستدلال الرياضي.
glm-4.5 هو النموذج الرئيسي 355B (32B معلمة نشطة) مع سياق 128K؛ أما glm-4.5-air فهو نموذج MoE أخف بحجم 106B (12B نشطة) للعمل اليومي الأسرع والأقل تكلفة.
يصل GLM-5 إلى 744B إجمالاً / 40B نشطة مع 256 خبيراً، مقابل 358B / 32B في GLM-4.7. ترتفع نتيجة SWE-bench Verified من 73.8% إلى 77.8%. كلاهما يشترك في سياق 200K.
وجّه OpenAI SDK (Chat Completions أو Responses) أو Anthropic Messages SDK إلى RunAPI ومرّر model id الخاص بـ GLM؛ وسيتولى proxy تكييف البروتوكول.
حسب التوكن، بنظام الدفع حسب الاستخدام، وفق أسعار الإدخال والإخراج المنشورة في RunAPI لكل نموذج GLM، بدون اشتراك.
اختر أرخص نسخة تفي بمعيار الجودة لديك. يبدأ معظم الفرق بالنسخة السريعة ثم ينتقلون إلى pro للإنتاج.