GLM API
وصول إلى Z.ai GLM API عبر RunAPI، نماذج MoE بترخيص MIT مع سياق يصل إلى 200K ونتائج رائدة في اختبارات البرمجة للنماذج مفتوحة الأوزان.
# 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_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.2",
"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-5.2",
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-5.2",
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.
- عدة إصدارات لمستويات مختلفة من السرعة / الجودة
- يتضمن model skill التوثيق والـschemas وملاحظات الإعداد
- يعمل مع workflows موجهة لتطوير التطبيقات
- لا يتم احتساب رسوم على عمليات التوليد الفاشلة
قارن جميع إصدارات API
| Variant | Billing | Pricing | |
|---|---|---|---|
| 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 → |
نقاط نهاية API لـ GLM
استخدم SDK OpenAI أو Anthropic مع مفتاح RunAPI. لا حاجة لـ SDK إضافي.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
| /v1/responses | OpenAI Responses |
| /v1/messages | Anthropic compatible |
| /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
| /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
من model skill إلى أول نتيجة في أربع خطوات
اختر النموذج
اختر النموذج والإصدار المناسبين لنوع المخرجات ومستوى الجودة وزمن الاستجابة المستهدف.
الإعداد
اضبط مفتاح RunAPI وثبّت model skill في مساحة عمل الكود.
التنفيذ
استخدم تعليمات المهارة لإضافة ميزة النموذج داخل تطبيقك.
الاستلام
استعلم عبر task ID أو استخدم البث عند دعمه أو عالج webhook callback.
ما هي GLM API؟
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.
لماذا تستخدم GLM API عبر RunAPI
مصادقة واحدة لكل مزود
مفتاح RunAPI واحد يفتح الوصول إلى الكتالوج بالكامل. لا حسابات منفصلة، ولا تدوير مفاتيح لكل تكامل.
تسعير وفوترة موحّدان
تسعير لكل استدعاء بالدولار الأمريكي، ويُفوتر شهريًا. لا تُحتسب التوليدات الفاشلة.
Skill مع schemas
تأتي الـschemas المعرّفة وملاحظات الإعداد داخل model skill حتى يبدأ التنفيذ من العقد الصحيح.
أسئلة شائعة
ما الذي تجيده نماذج GLM؟
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.
ما الفرق بين glm-4.5 وglm-4.5-air؟
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.
كيف يقارن GLM-5 مع GLM-4.7؟
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.
ما حزم SDK التي يمكنها استدعاء GLM عبر RunAPI؟
وجّه OpenAI SDK (Chat Completions أو Responses) أو Anthropic Messages SDK إلى RunAPI ومرّر model id الخاص بـ GLM؛ وسيتولى proxy تكييف البروتوكول.
كيف تتم فوترة GLM؟
حسب التوكن، بنظام الدفع حسب الاستخدام، وفق أسعار الإدخال والإخراج المنشورة في RunAPI لكل نموذج GLM، بدون اشتراك.
أي نسخة ينبغي أن أبدأ بها؟
اختر أرخص نسخة تفي بمعيار الجودة لديك. يبدأ معظم الفرق بالنسخة السريعة ثم ينتقلون إلى pro للإنتاج.
هل توجد خطة مجانية؟
تحصل الحسابات الجديدة على أول طلبات مجانية على كل نموذج. بعد ذلك، الدفع حسب كل طلب.
هل تدعمون البث المباشر للنتائج؟
حيث يتوفر البث المباشر، يوفّر RunAPI البث من البداية إلى النهاية.
كيف يتم احتساب الرسوم عند الفشل؟
لا يتم تحصيل رسوم على عمليات التوليد الفاشلة.
هل يتم تخزين المخرجات مؤقتًا؟
يتم حفظ المخرجات المولدة ويمكن استرجاعها بواسطة task ID. لا يتم تخزين المدخلات مؤقتًا.
هل يمكنني الاستخدام تجاريًا؟
نعم — يشمل كل إصدار الاستخدام التجاري ما لم يقيّده ترخيص النموذج صراحةً، ويُشار إلى ذلك في صفحة الإصدار.
ماذا عن حدود المعدل؟
تتدرج حدود المعدل لكل مفتاح وفق فئة الاستخدام. راجع صفحة الأسعار للاطلاع على الحدود الحالية.
أين يمكنني الإبلاغ عن المشاكل؟
افتح issue في مستودع GitHub العام أو راسل الدعم عبر البريد الإلكتروني.