GLM API
Z.ai GLM API access via RunAPI — MIT-licensed MoE models with up to 200K context, leading open-weight coding benchmarks.
# 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." }]
});
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.
- Variantes de modèle pour différents objectifs de qualité et de latence
- API key unifiée
- Le model skill inclut docs, schémas et notes de setup
- Les générations échouées ne sont pas facturées
Variantes
Points d'accès API GLM
Utilisez le SDK OpenAI ou Anthropic avec votre clé RunAPI. Aucun SDK supplémentaire requis.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
Construire avec ce model skill
Choisir le modèle
Sélectionnez le modèle et la variante adaptés au type de sortie, au niveau de qualité et à la latence cible.
S'authentifier une fois
Utilisez votre clé RunAPI pour tous les modèles pris en charge.
Installer le skill
Ajoutez le model skill à votre workspace de code avant d'implémenter la fonctionnalité.
Recevoir la sortie
Interrogez par task ID ou traitez le callback quand la génération se termine.
Où utiliser GLM
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.
Pourquoi utiliser GLM via RunAPI
Une API key
Utilisez les mêmes identifiants pour les modèles et les fournisseurs.
Prêt pour les skills
Le model skill inclut schémas, notes de setup, contexte tarifaire et IDs de modèle.
Facturation prévisible
Les tarifs à l'usage sont visibles avant l'appel.
Questions fréquentes
Comment appeler ce modèle ?
Installez le model skill et suivez ses notes de setup avec votre clé RunAPI.
Les générations échouées coûtent-elles quelque chose ?
Les générations échouées ne sont pas facturées
Puis-je l'appeler depuis mon application ?
Oui. Installez le model skill dans votre workspace de code et utilisez-le pendant l'ajout de la fonctionnalité.