GLM glm-4.7 API
Une variante de modèle exposée par l'API IA unifiée de RunAPI.
# 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-4.7",
"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-4.7",
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-4.7",
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 glm-4.7 est disponible avec la même auth RunAPI, le même workflow de model skill et les mêmes tarifs à l'usage.
- API key unifiée
- Setup du model skill
- Référence d'ID de modèle
- Les générations échouées ne sont pas facturées
TARIFS
FICHE TECHNIQUE
| ID de modèle | glm-4.7 |
| Fournisseur | Z.ai |
| Modalité | text |
| Type de tâche | synchronous |
| Facturation | 1K tokens |
| Endpoint | /v1/chat/completions |
| Commercial | Oui |
| Statut | Opérationnel |
Compétence de modèle — glm-4.7
Installez la compétence une seule fois, puis utilisez l'identifiant de variant de cette page lors de votre développement.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
Utiliser glm-4.7
Choisir le modèle
Sélectionnez le modèle et la variante adaptés au workflow de votre app.
Passer l'ID de modèle
Utilisez cet ID de variante dans le corps de la requête.
Lancer la tâche
Envoyez la requête et stockez le task ID retourné.
Récupérer la sortie
Interrogez ou recevez le callback quand la tâche se termine.
Comparaison de glm-4.7
200K context; 73.8% SWE-bench; persistent thinking across turns
355B / 32B active; 128K context; flagship open-weight MoE baseline
200K context; 73.8% SWE-bench; persistent thinking across turns
Lighter GLM-4.5 tier for fast, lower-cost everyday work
200K context; 73.8% SWE-bench; persistent thinking across turns
200K context; first GLM on Cambricon chips; sharper code generation
Où utiliser cette variante
Chat
Utilisez les LLM pour le chat et le raisonnement.
Code
Générez et révisez le travail d'implémentation.
Automatisation
Connectez les modèles aux tâches backend.
Questions fréquentes sur glm-4.7
Comment sélectionner glm-4.7 ?
Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart.
Les tarifs sont-ils à l'usage ?
Oui. Les tarifs sont mesurés par appel ou par unité.