Texto Z.ai

GLM API

Accede a la API de GLM a través de RunAPI con una habilidad de modelo, autenticación unificada y precios de pago por uso.

runapi.ai
# 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." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
RESUMEN

Acerca de GLM

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.

Proveedor
Z.ai
Modalidad
Texto

Endpoints API de GLM

EndpointProtocol
POST /v1/chat/completionsOpenAI compatible
POST /v1/responsesOpenAI Responses
POST /v1/messagesAnthropic compatible
POST /v1beta/models/{model}:generateContentGemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContentGemini streamGenerateContent

Variantes

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 →
PRECIOS

Precios de GLM

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.

Integración de agentes

Ejecuta GLM desde un agente

CÓMO FUNCIONA

Empieza con GLM

  1. Elige el modelo

    Selecciona el modelo y la variante que encajan con tu tipo de salida, calidad objetivo y latencia.

  2. Autentica una vez

    Usa tu clave RunAPI para todos los modelos compatibles.

  3. Instala el skill

    Añade el model skill a tu workspace de código antes de implementar la función.

  4. Recibe la salida

    Consulta por task ID o procesa el callback cuando termine la generación.

CONTEXTO

Dónde encaja GLM

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.

Proveedor
Z.ai
Ver todo →
Modalidad
Texto
Explorar modelos →

Por qué usar GLM mediante RunAPI

Una API key

Usa las mismas credenciales entre modelos y proveedores.

Listo para skills

El model skill incluye schemas, notas de setup, contexto de precios e IDs de modelo.

Facturación predecible

El precio por uso es visible antes de llamar.

Preguntas sobre GLM

¿Para qué sirven mejor los modelos GLM?

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.

¿Cuál es la diferencia entre glm-4.5 y glm-4.5-air?

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.

¿Cómo se compara GLM-5 con GLM-4.7?

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.

¿Qué SDKs pueden llamar a GLM a través de RunAPI?

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.

¿Cómo se factura GLM?

Por token, en modalidad de pago por uso, según las tarifas publicadas de entrada y salida de RunAPI para cada modelo GLM — sin suscripción.

¿Cómo llamo a este modelo?

Instala el model skill y sigue sus notas de setup con tu clave RunAPI.

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