Z.ai Modelli IA
GLM di Z.ai, LLM MoE con licenza MIT da 128K a 200K di contesto e punteggi SWE-bench open-weight di vertice, tramite una sola chiave RunAPI.
Z.ai sviluppa la famiglia GLM di modelli linguistici Mixture-of-Experts con licenza MIT per coding e workflow agentici. La linea va da GLM-4.5, 355B / 32B attivi e 128K di contesto, a GLM-5.1, 754B / 40B attivi e 200K di contesto, che detiene il miglior punteggio open-weight su SWE-bench Pro con il 58,4%. Tutti sono disponibili tramite RunAPI dagli SDK OpenAI e Anthropic con fatturazione per token.
- Una sola API key condivisa tra i provider
- I model skill portano documentazione e schema nel tuo workspace
- Fatturazione per chiamata, senza impegno
- Le generazioni non riuscite non vengono addebitate
Cosa spicca
Tutti i modelli di Z.ai
Installa un model skill Z.ai.
Scegli un modello e aggiungi il suo skill così il tuo editor ha documentazione, schema, note prezzi e passaggi di setup.
# 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_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.2",
"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-5.2",
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-5.2",
messages: [{ role: "user", content: "Leggi questo repository multi-file, trova il test di integrazione che fallisce e proponi una patch spiegando la causa principale." }]
});Tutte le varianti di Z.ai
| Model | Variant | Billing | Pricing | |
|---|---|---|---|---|
|
GLM
|
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 → |
Domande frequenti su Z.ai
È un'integrazione ufficiale di Z.ai?
RunAPI espone una superficie API gestita con prezzi, capacità e comportamento degli errori trasparenti.
Mi serve un account Z.ai?
No — la tua chiave RunAPI è sufficiente per l’accesso gestito.
Qual è l’overhead di latenza del proxying?
In genere sotto i 20 ms. RunAPI mantiene il layer proxy vicino alle regioni di esecuzione del modello.
Le immagini / i video vengono cachati?
Gli output generati vengono salvati e possono essere recuperati tramite task ID. Gli input non vengono cachati.
Posso usare una mia chiave?
Al momento no — le chiamate usano l’accesso gestito da RunAPI.