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.
- Più varianti per diversi livelli di velocità / qualità
- Il model skill include documentazione, schema e note di setup
- Funziona con workflow di sviluppo app
- Le generazioni fallite non vengono addebitate
Confronta tutte le varianti API
| Variant | Billing | From | |
|---|---|---|---|
| glm-4.5 | 1K tokens | $0.020 | Visualizza → |
| glm-4.5-air | 1K tokens | $0.010 | Visualizza → |
| glm-4.6 | 1K tokens | $0.020 | Visualizza → |
| glm-4.7 | 1K tokens | $0.020 | Visualizza → |
| glm-5 | 1K tokens | $0.020 | Visualizza → |
| glm-5-turbo | 1K tokens | $0.020 | Visualizza → |
| glm-5.1 | 1K tokens | $0.030 | Visualizza → |
Endpoint API GLM
Usa l'SDK OpenAI o Anthropic con la tua chiave RunAPI. Nessun SDK aggiuntivo necessario.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
Dal model skill al primo risultato in quattro passaggi
Scegli il modello
Seleziona modello e variante adatti al tipo di output, al livello qualità e alla latenza target.
Configura
Imposta la tua chiave RunAPI e installa il model skill nel workspace di codice.
Implementa
Usa le istruzioni dello skill per aggiungere la feature modello dentro la tua applicazione.
Ricevi
Interroga per task ID, usa streaming dove supportato o gestisci il callback webhook.
Che cos'è l'API 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.
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 frequenti
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.
C’è un piano gratuito?
I nuovi account ricevono le prime chiamate gratuite su ogni modello. Dopo, paghi per chiamata.
Trasmettete i risultati in streaming?
Dove lo streaming è disponibile, RunAPI trasmette end-to-end.
Come vengono addebitati i fallimenti?
Le generazioni non riuscite non vengono addebitate.
Gli output vengono memorizzati nella cache?
Gli output generati vengono salvati e recuperabili tramite ID del task. Gli input non vengono memorizzati nella cache.
Posso usarlo a fini commerciali?
Sì — l’uso commerciale è incluso per ogni variante, salvo che una licenza del modello lo limiti esplicitamente; in tal caso è indicato nella pagina della variante.
E i limiti di rate limit?
I rate limit per chiave scalano in base al tier di utilizzo. Vedi la pagina prezzi per i limiti aggiornati.
Dove posso segnalare problemi?
Apri un issue nel repo GitHub pubblico oppure scrivi al supporto.