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
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/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.Démarrer en 3 étapes
-
Choisir un ID de modèle
Sélectionnez un ID public du catalogue et consultez son endpoint et son prix de départ actuel.
-
Configurer RunAPI
Ajoutez la configuration du fournisseur pour cet agent.
-
Vérifier le résultat
Exécutez les commandes d’état et de sélection du modèle affichées ci-dessous.
Ce que vous pouvez créer avec OpenClaw + GLM
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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.
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Analyse et extraction de longs documents
Résumez des rapports, des contrats ou des bases de code et extrayez des champs structurés de longs documents.
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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 + OpenClaw
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10 variantes, une clé API
Utilisez une seule connexion RunAPI pour choisir parmi les variantes de modèle disponibles sans modifier votre intégration.
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Des tarifs d'utilisation clairs
Consultez les tarifs actuels du catalogue avant d'envoyer une requête, sans abonnement ni dépense minimale.
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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 OpenClaw + 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.