# 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",
"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",
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",
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." }]
});
バリアント切替
概要
GLM glm-5 は同じ RunAPI 認証、model skill ワークフロー、従量料金で利用できます。
- 統合 API key
- Model skill セットアップ
- モデル ID リファレンス
- 失敗した生成は課金されません
料金
料金
失敗した生成は課金されません
Chat completion
Input
$0.50
/ 1M tokens
Output
$1.60
/ 1M tokens
Cache read
$0.10
Cache write 5m
Free
仕様
仕様
| モデル ID | glm-5 |
| プロバイダー | Z.ai |
| モダリティ | text |
| タスク種別 | synchronous |
| 課金 | 1K tokens |
| Endpoint | /v1/chat/completions |
| 商用利用 | はい |
| ステータス | 稼働中 |
MODELS
モデルスキル — glm-5
スキルを1回インストールし、構築中にこのページのバリアントIDを使用してください。
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
仕組み
glm-5 の使い方
01
モデルを選ぶ
アプリのワークフローに合うモデルとバリアントを選びます。
02
モデル ID を渡す
リクエスト body にこのバリアント ID を指定します。
03
タスクを実行
リクエストを送信し、返された task ID を保存します。
04
出力を取得
タスク完了時にポーリングまたは callback で結果を受け取ります。
違い
glm-5 の比較
VS GLM-4.5
744B / 40B active; 200K context; 77.8% SWE-bench Verified
355B / 32B active; 128K context; flagship open-weight MoE baseline
VS GLM-4.5-AIR
744B / 40B active; 200K context; 77.8% SWE-bench Verified
Lighter GLM-4.5 tier for fast, lower-cost everyday work
VS GLM-4.6
744B / 40B active; 200K context; 77.8% SWE-bench Verified
200K context; first GLM on Cambricon chips; sharper code generation
ユースケース
このバリアントの用途
Chat
LLM をチャットや推論に利用します。
コード
実装作業の生成とレビューに使います。
自動化
モデルを backend タスクに接続します。
FAQ
glm-5 に関するよくある質問
glm-5 はどう選択しますか?
quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。
料金は従量課金ですか?
はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。
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