Una API key
Usa las mismas credenciales entre modelos y proveedores.
Accede a la API de GLM a través de RunAPI con una habilidad de modelo, autenticación unificada y precios de pago por uso.
# 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": "Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz."
}
]
}'
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": "Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz."}]
)
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: "Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz." }]
});
GLM es la familia de modelos de lenguaje Mixture-of-Experts con licencia MIT de Z.ai. GLM-4.5 (355B total / 32B activos, contexto 128K) introdujo la línea MoE open-weight con un modelo insignia y un nivel Air más ligero. GLM-4.6 y 4.7 amplían el contexto a 200K con una generación de código más fuerte — 4.7 alcanza 73,8% en SWE-bench. La serie GLM-5 (744B / 40B activos, contexto 200K) sube a 77,8% en SWE-bench Verified, y GLM-5.1 mantiene la máxima puntuación open-weight en SWE-bench Pro con 58,4%. Todos están disponibles a través de RunAPI con una sola key y facturación por token.
| 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 |
| Variante | Facturación | Precios | |
|---|---|---|---|
| glm-4.5 | 1K tokens | Entrada $0.41 / 1M de tokens | Salida $1.61 / 1M de tokens | Ver → |
| glm-4.5-air | 1K tokens | Entrada $0.10 / 1M de tokens | Salida $0.55 / 1M de tokens | Ver → |
| glm-4.6 | 1K tokens | Entrada $0.60 / 1M de tokens | Salida $1.22 / 1M de tokens | Ver → |
| glm-4.7 | 1K tokens | Entrada $0.60 / 1M de tokens | Salida $1.19 / 1M de tokens | Ver → |
| glm-5 | 1K tokens | Entrada $1.00 / 1M de tokens | Salida $1.60 / 1M de tokens | Ver → |
| glm-5-turbo | 1K tokens | Entrada $1.20 / 1M de tokens | Salida $2.00 / 1M de tokens | Ver → |
| glm-5.1 | 1K tokens | Entrada $1.40 / 1M de tokens | Salida $2.20 / 1M de tokens | Ver → |
| glm-5.2 | 1K tokens | Entrada $0.70 / 1M de tokens | Salida $2.20 / 1M de tokens | Ver → |
| glm-5.3 | 1K tokens | Entrada $1.40 / 1M de tokens | Salida $4.40 / 1M de tokens | Ver → |
| Endpoint | Resolución | Duración | Precio | |
|---|---|---|---|---|
| chat_completion | — | — | Entrada $0.41 / 1M de tokens | Salida $1.61 / 1M de tokens |
Precios mostrados para glm-4.5. Otras variantes mantienen sus propios precios por endpoint.
Selecciona el modelo y la variante que encajan con tu tipo de salida, calidad objetivo y latencia.
Usa tu clave RunAPI para todos los modelos compatibles.
Añade el model skill a tu workspace de código antes de implementar la función.
Consulta por task ID o procesa el callback cuando termine la generación.
Los modelos GLM de Z.ai son LLMs MoE con licencia MIT y contexto de 128K–200K. GLM-5.1 lidera los modelos open-weight en SWE-bench Pro. A través de RunAPI comparten una única API key con facturación por token de pago por uso, y pueden llamarse desde OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses y Anthropic Messages.
Usa las mismas credenciales entre modelos y proveedores.
El model skill incluye schemas, notas de setup, contexto de precios e IDs de modelo.
El precio por uso es visible antes de llamar.
Programación y uso agéntico de herramientas. GLM-5.1 lidera los modelos open-weight en SWE-bench Pro (58,4%) y obtiene 95,3% en AIME 2026. Toda la línea destaca en llamadas a herramientas de varios pasos, generación de código en grandes bases de código y razonamiento matemático.
glm-4.5 es el modelo insignia de 355B (32B parámetros activos) con contexto 128K; glm-4.5-air es un MoE más ligero de 106B (12B activos) para trabajo cotidiano más rápido y económico.
GLM-5 escala a 744B totales / 40B activos con 256 expertos, frente a los 358B / 32B de GLM-4.7. SWE-bench Verified sube de 73,8% a 77,8%. Ambos comparten contexto 200K.
Apunta el SDK de OpenAI (Chat Completions o Responses) o el SDK de Anthropic Messages a RunAPI y pasa el ID del modelo GLM; el proxy adapta el protocolo por ti.
Por token, en modalidad de pago por uso, según las tarifas publicadas de entrada y salida de RunAPI para cada modelo GLM — sin suscripción.
Instala el model skill y sigue sus notas de setup con tu clave RunAPI.