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Text Z.ai

GLM API

Usa l'API GLM tramite RunAPI con model skill, autenticazione unificata e prezzi pay-as-you-go.

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": "Leggi questo repository multi-file, trova il test di integrazione che fallisce e proponi una patch spiegando la causa principale."
    }
  ]
}'
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": "Leggi questo repository multi-file, trova il test di integrazione che fallisce e proponi una patch spiegando la causa principale."}]
)
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: "Leggi questo repository multi-file, trova il test di integrazione che fallisce e proponi una patch spiegando la causa principale." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
OVERVIEW

Informazioni su GLM

GLM è la famiglia di modelli linguistici Mixture-of-Experts con licenza MIT di Z.ai. GLM-4.5, con 355B totali / 32B attivi e 128K di contesto, ha introdotto la linea MoE open-weight con un flagship e un tier Air più leggero. GLM-4.6 e 4.7 estendono il contesto a 200K con generazione di codice più forte, e 4.7 raggiunge il 73,8% su SWE-bench. La serie GLM-5, 744B / 40B attivi e 200K di contesto, arriva al 77,8% su SWE-bench Verified, mentre GLM-5.1 detiene il miglior punteggio open-weight su SWE-bench Pro con il 58,4%. Tutti sono disponibili tramite RunAPI con una sola chiave e fatturazione per token.

Provider
Z.ai
Modalità
Text

Endpoint API 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

Confronta tutte le varianti API

Variante Fatturazione Prezzo
glm-4.5 1K tokens Input $0.41 / 1M tokens | Output $1.61 / 1M tokens Visualizza →
glm-4.5-air 1K tokens Input $0.10 / 1M tokens | Output $0.55 / 1M tokens Visualizza →
glm-4.6 1K tokens Input $0.60 / 1M tokens | Output $1.22 / 1M tokens Visualizza →
glm-4.7 1K tokens Input $0.60 / 1M tokens | Output $1.19 / 1M tokens Visualizza →
glm-5 1K tokens Input $1.00 / 1M tokens | Output $1.60 / 1M tokens Visualizza →
glm-5-turbo 1K tokens Input $1.20 / 1M tokens | Output $2.00 / 1M tokens Visualizza →
glm-5.1 1K tokens Input $1.40 / 1M tokens | Output $2.20 / 1M tokens Visualizza →
glm-5.2 1K tokens Input $0.70 / 1M tokens | Output $2.20 / 1M tokens Visualizza →
glm-5.3 1K tokens Input $1.40 / 1M tokens | Output $4.40 / 1M tokens Visualizza →
PRICING

Prezzi GLM

Endpoint Risoluzione Durata Prezzo
chat_completion Input $0.41 / 1M tokens | Output $1.61 / 1M tokens

Prezzi mostrati per glm-4.5. Le altre varianti mantengono i propri prezzi per endpoint.

Integrazione agenti

Esegui GLM da un agente

COME FUNZIONA

Inizia con GLM

  1. Scegli il modello

    Seleziona modello e variante adatti al tipo di output, al livello qualità e alla latenza target.

  2. Configura

    Imposta la tua chiave RunAPI e installa il model skill nel workspace di codice.

  3. Implementa

    Usa le istruzioni dello skill per aggiungere la feature modello dentro la tua applicazione.

  4. Ricevi

    Interroga per task ID, usa streaming dove supportato o gestisci il callback webhook.

CONTEXT

Che cos'è l'API GLM?

I modelli GLM di Z.ai sono LLM MoE con licenza MIT e contesto da 128K a 200K. GLM-5.1 guida i modelli open-weight su SWE-bench Pro. Tramite RunAPI condividono una singola chiave API con fatturazione token pay-as-you-go e sono chiamabili dalle superfici OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses e Anthropic Messages.

Provider
Z.ai
Vedi tutto →
Modalità
Text
Sfoglia i modelli →

Perché usare l'API GLM tramite RunAPI

Un’unica autenticazione, tutti i provider

Una sola chiave RunAPI sblocca l’intero catalogo. Niente account separati, niente rotazione delle chiavi per integrazione.

Prezzi e billing unificati

Prezzi per chiamata in USD, fatturati mensilmente. Le generazioni fallite non vengono addebitate.

Skill con schema

Schema tipizzati e note di setup sono inclusi nel model skill, così l'implementazione parte dal contratto corretto.

Domande su GLM

Per cosa sono adatti i modelli GLM?

Coding e uso agentico degli strumenti. GLM-5.1 guida i modelli open-weight su SWE-bench Pro con il 58,4% e ottiene il 95,3% su AIME 2026. L'intera linea è forte nelle chiamate multi-step agli strumenti, nella generazione di codice su grandi codebase e nel ragionamento matematico.

Qual è la differenza tra glm-4.5 e glm-4.5-air?

glm-4.5 è il flagship da 355B (32B parametri attivi) con 128K di contesto; glm-4.5-air è un MoE più leggero da 106B (12B attivi) per lavoro quotidiano più rapido e meno costoso.

Come si confronta GLM-5 con GLM-4.7?

GLM-5 scala a 744B totali / 40B attivi con 256 esperti, rispetto ai 358B / 32B di GLM-4.7. SWE-bench Verified sale dal 73,8% al 77,8%. Entrambi condividono 200K di contesto.

Quali SDK possono chiamare GLM tramite RunAPI?

Punta l'SDK OpenAI, Chat Completions o Responses, oppure l'SDK Anthropic Messages a RunAPI e passa il model id GLM. Il proxy adatta il protocollo per te.

Come viene fatturato GLM?

Per token, pay-as-you-go, alle tariffe di input e output pubblicate da RunAPI per ciascun modello GLM, senza abbonamento.

Da quale variante dovrei iniziare?

Scegli la variante più economica che soddisfa il tuo livello di qualità. La maggior parte dei team inizia con la variante veloce e passa alla pro per la produzione.

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