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Hermes Agent x GLM

Les modèles GLM de Z.ai sont des LLM MoE sous licence MIT couvrant 128K–200K de contexte. GLM-5.1 mène les modèles open-weight sur SWE-bench Pro. Via RunAPI, ils partagent une seule clé API avec facturation au token à l'usage, et sont appelables depuis OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses et Anthropic Messages.

10 variants à partir de $0.12 / 1M de tokens Usage commercial pris en charge
Obtenir une clé API Voir la documentation de Hermes Agent

Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Modèles de prompt

Utilisez glm-4.5 lorsqu'il correspond à la tâche : 355B / 32B actifs ; contexte 128K ; baseline MoE flagship open-weight.

You have access to RunAPI chat models for GLM.

Available GLM models:
- glm-4.5: 355B / 32B actifs ; contexte 128K ; baseline MoE flagship open-weight
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.5-air: Niveau GLM-4.5 plus léger pour le travail courant rapide et moins cher
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.6: Contexte 200K ; premier GLM sur puces Cambricon ; génération de code plus nette
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.7: Contexte 200K ; 73,8 % SWE-bench ; thinking persistant entre les tours
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5: 744B / 40B actifs ; contexte 200K ; 77,8 % SWE-bench Verified
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5-turbo: Niveau GLM-5 optimisé vitesse pour une latence réduite
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.1: 754B / 40B actifs ; 58,4 % SWE-bench Pro — meilleur score open-weight
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.2: Modèle fondation phare actuel pour la génération de texte
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.3: Dernier modèle texte GLM pour les Chat Completions compatibles OpenAI
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.3-flash: Niveau GLM-5.3 à moindre coût ; contexte 1M, thinking toujours actif ; requêtes texte via les SDK OpenAI et Anthropic
  chat endpoints: /v1/chat/completions

Use the model ID and chat endpoint that match the user's request.
Example request: Lisez ce dépôt multi-fichiers, trouvez le test d'intégration en échec et proposez un patch avec une explication de la cause racine.
Verify the active model with: hermes model;hermes doctor

Versions et endpoints publics

ID du modèle Endpoints Prix de départ Catalogue
glm-4.5
/v1/chat/completions
$0.48 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-4.5-air
/v1/chat/completions
$0.16 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-4.6
/v1/chat/completions
$0.48 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-4.7
/v1/chat/completions
$0.48 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-5
/v1/chat/completions
$0.80 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-5-turbo
/v1/chat/completions
$0.96 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-5.1
/v1/chat/completions
$1.12 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-5.2
/v1/chat/completions
$1.12 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-5.3
/v1/chat/completions
$1.12 / 1M de tokens Détail du modèle
glm-5.3-flash
/v1/chat/completions
$0.12 / 1M de tokens Détail du modèle

Vérification

Interrogez jusqu’à ce que la tâche atteigne un état final

Sélectionnez <model-id> pour générer les commandes de vérification.

Configuration

Endpoint du guide: <endpoint>

Sélectionnez <model-id> pour générer une requête conforme au contrat d’entrée public de l’endpoint.
Fonctionnement

Démarrer en 3 étapes

  1. Choisir un ID de modèle

    Sélectionnez un ID public du catalogue et consultez son endpoint et son prix de départ actuel.

  2. Configurer RunAPI

    Ajoutez la configuration du fournisseur pour cet agent.

  3. Vérifier le résultat

    Exécutez les commandes d’état et de sélection du modèle affichées ci-dessous.

Ce que vous pouvez créer avec Hermes Agent + GLM

  • Code et raisonnement avec un agent

    Laissez votre agent planifier, écrire et relire du code, ou résoudre des problèmes en plusieurs étapes grâce au raisonnement du modèle.

  • Analyse et extraction de longs documents

    Résumez des rapports, des contrats ou des bases de code et extrayez des champs structurés de longs documents.

  • Workflows avec appels d'outils

    Reliez le modèle à des fonctions et des API pour que votre agent consulte des données et agisse entre deux réponses.

Pourquoi utiliser GLM avec RunAPI + Hermes Agent

  • 10 variantes, une clé API

    Utilisez une seule connexion RunAPI pour choisir parmi les variantes de modèle disponibles sans modifier votre intégration.

  • Des tarifs d'utilisation clairs

    Consultez les tarifs actuels du catalogue avant d'envoyer une requête, sans abonnement ni dépense minimale.

  • Réponses directes

    Les appels synchrones renvoient le résultat dans la même réponse : votre agent peut l'utiliser immédiatement, sans interroger l'état d'une tâche.

Questions sur Hermes Agent + GLM

À quoi servent les modèles GLM ?

Au code et à l'utilisation d'outils agentiques. GLM-5.1 mène les modèles open-weight sur SWE-bench Pro (58,4 %) et obtient 95,3 % sur AIME 2026. Toute la ligne est forte en appels d'outils multi-étapes, génération de code sur de grandes bases de code et raisonnement mathématique.

Quelle est la différence entre glm-4.5 et glm-4.5-air ?

glm-4.5 est le flagship 355B (32B paramètres actifs) avec contexte 128K ; glm-4.5-air est un MoE plus léger de 106B (12B actifs) pour les tâches courantes plus rapides et moins coûteuses.

Comment GLM-5 se compare-t-il à GLM-4.7 ?

GLM-5 passe à 744B total / 40B actifs avec 256 experts, contre 358B / 32B pour GLM-4.7. SWE-bench Verified passe de 73,8 % à 77,8 %. Les deux partagent un contexte 200K.

Quels SDKs peuvent appeler GLM via RunAPI ?

Pointez le SDK OpenAI (Chat Completions ou Responses) ou le SDK Anthropic Messages vers RunAPI et passez l'identifiant de modèle GLM ; le proxy adapte le protocole pour vous.

Comment GLM est-il facturé ?

Au token, à l'usage, selon les tarifs d'entrée et de sortie publiés par RunAPI pour chaque modèle GLM — sans abonnement.

Quel ID de modèle utiliser ?

Choisissez un ID public dans le tableau des versions. Chaque ID expose les endpoints affichés sur sa ligne.

Ce guide configure-t-il un modèle de chat ?

Oui. Cette ligne de modèles prend en charge un protocole LLM côté client.

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