Text · Z.ai

GLM API

Z.ai GLM API access via RunAPI — MIT-licensed MoE models with up to 200K context, leading open-weight coding benchmarks.

Betriebsbereit · 7 variants · ab $0.010
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5.1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Read this multi-file repository, find the failing integration test, and propose a patch with an explanation of the root cause."
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Read this multi-file repository, find the failing integration test, and propose a patch with an explanation of the root cause."}]
)
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-5.1",
  messages: [{ role: "user", content: "Read this multi-file repository, find the failing integration test, and propose a patch with an explanation of the root cause." }]
});
https://runapi.ai /v1/chat/completions
ÜBERBLICK

GLM is Z.ai's family of MIT-licensed Mixture-of-Experts language models. GLM-4.5 (355B total / 32B active, 128K context) introduced the open-weight MoE line with a flagship and a lighter Air tier. GLM-4.6 and 4.7 extend to 200K context with stronger code generation — 4.7 reaches 73.8% on SWE-bench. The GLM-5 series (744B / 40B active, 200K context) pushes further to 77.8% SWE-bench Verified, and GLM-5.1 holds the top open-weight score on SWE-bench Pro at 58.4%. All are available through RunAPI with one key and per-token billing.

  • Modellvarianten für verschiedene Qualitäts- und Latenzziele
  • Einheitlicher API Key
  • Model Skill enthält Docs, Schemas und Setup-Hinweise
  • Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
VARIANTEN

Varianten

Variant Billing From
glm-4.5 1K tokens $0.020 Ansehen →
glm-4.5-air 1K tokens $0.010 Ansehen →
glm-4.6 1K tokens $0.020 Ansehen →
glm-4.7 1K tokens $0.020 Ansehen →
glm-5 1K tokens $0.020 Ansehen →
glm-5-turbo 1K tokens $0.020 Ansehen →
glm-5.1 1K tokens $0.030 Ansehen →
API

GLM API-Endpunkte

Nutze das OpenAI- oder Anthropic-SDK mit deinem RunAPI-Key. Kein zusätzliches SDK nötig.

Endpoint Protocol
/v1/chat/completions OpenAI compatible
SO FUNKTIONIERT ES

Mit diesem Model Skill bauen

01

Modell wählen

Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.

02

Einmal authentifizieren

Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.

03

Skill installieren

Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.

04

Ergebnis empfangen

Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.

KONTEXT

Wo GLM passt

GLM models from Z.ai are MIT-licensed MoE LLMs spanning 128K–200K context. GLM-5.1 leads open-weight models on SWE-bench Pro. Through RunAPI they share a single API key with pay-as-you-go token billing, callable from the OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, and Anthropic Messages surfaces.

Provider
Z.ai
Modality
Text
WARUM RUNAPI

Warum GLM über RunAPI nutzen

Ein API Key

Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.

Skill-ready

Der Model Skill enthält Schemas, Setup-Hinweise, Preiskontext und Modell-IDs.

Planbare Abrechnung

Nutzungsbasierte Preise sind vor dem Aufruf sichtbar.

FAQ

Häufige Fragen

Wie rufe ich dieses Modell auf?

Installiere den Model Skill und folge den Setup-Hinweisen mit deinem RunAPI Key.

Kosten fehlgeschlagene Generierungen Geld?

Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet

Kann ich es aus meiner Anwendung aufrufen?

Ja. Installiere den Model Skill im Coding-Workspace und nutze ihn beim Einbau des Modell-Features.

JETZT STARTEN

Mit GLM bauen.