Z.ai · テキスト

OpenClaw x GLM

Z.aiのGLMモデルは、128K〜200Kコンテキストに対応するMITライセンスのMoE LLMです。GLM-5.1はSWE-bench Proでオープンウェイトモデルをリードしています。RunAPI経由では、1つのAPIキーと従量課金制のトークン課金を共有し、OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messagesサーフェスから呼び出せます。

10 variants から $0.12 / 100万トークン 商用利用対応
APIキーを取得 OpenClaw のドキュメントを見る

Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

プロンプトモデル

タスクに合う場合は glm-4.5 を使用してください: 355B / アクティブ32B；128Kコンテキスト；フラッグシップのオープンウェイトMoEベースライン。

You have access to RunAPI chat models for GLM.

Available GLM models:
- glm-4.5: 355B / アクティブ32B；128Kコンテキスト；フラッグシップのオープンウェイトMoEベースライン
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.5-air: 高速・低コストの日常作業向けの軽量GLM-4.5ティア
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.6: 200Kコンテキスト；Cambriconチップ上の初のGLM；より精度の高いコード生成
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.7: 200Kコンテキスト；73.8% SWE-bench；ターンをまたぐ永続的思考
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5: 744B / アクティブ40B；200Kコンテキスト；77.8% SWE-bench Verified
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5-turbo: 低レイテンシ向けに速度最適化されたGLM-5ティア
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.1: 754B / アクティブ40B；58.4% SWE-bench Pro — オープンウェイト最高スコア
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.2: テキスト生成向けの現行フラッグシップ基盤モデル
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.3: OpenAI互換Chat Completions向けの最新GLMテキストモデル
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.3-flash: GLM-5.3の低コスト版；1Mコンテキスト、思考は常時オン；OpenAIとAnthropicのSDKでテキストを送信
  chat endpoints: /v1/chat/completions

Use the model ID and chat endpoint that match the user's request.
Example request: この複数ファイルのリポジトリを読み、失敗している統合テストを見つけ、根本原因の説明付きでパッチを提案してください。
Verify the active model with: openclaw models status;openclaw models set runapi/<model-id>

公開バージョンとエンドポイント

モデル ID エンドポイント 開始価格 モデルカタログ
glm-4.5
/v1/chat/completions
$0.48 / 100万トークン モデル詳細
glm-4.5-air
/v1/chat/completions
$0.16 / 100万トークン モデル詳細
glm-4.6
/v1/chat/completions
$0.48 / 100万トークン モデル詳細
glm-4.7
/v1/chat/completions
$0.48 / 100万トークン モデル詳細
glm-5
/v1/chat/completions
$0.80 / 100万トークン モデル詳細
glm-5-turbo
/v1/chat/completions
$0.96 / 100万トークン モデル詳細
glm-5.1
/v1/chat/completions
$1.12 / 100万トークン モデル詳細
glm-5.2
/v1/chat/completions
$1.12 / 100万トークン モデル詳細
glm-5.3
/v1/chat/completions
$1.12 / 100万トークン モデル詳細
glm-5.3-flash
/v1/chat/completions
$0.12 / 100万トークン モデル詳細

検証

Task が終端状態になるまでポーリングします

<model-id> を選択すると検証コマンドが生成されます。

設定

ガイドエンドポイント: <endpoint>

<model-id> を選択すると、公開入力契約に基づくリクエストが生成されます。
利用手順

3ステップで始める

  1. モデル ID を選択

    公開モデル ID を選び、エンドポイントと現在の開始価格を確認します。

  2. RunAPI を設定

    この Agent の Provider 設定を追加します。

  3. 結果を検証

    以下の Agent ステータスおよびモデル選択コマンドを実行します。

OpenClaw + GLM で作れるもの

  • エージェントによるコーディングと推論

    モデルの推論を使って、エージェントにコードの計画、作成、レビューや複数ステップの問題解決を任せられます。

  • 長文ドキュメントの分析と抽出

    レポート、契約書、コードベースを要約し、長いドキュメントから構造化された項目を抽出します。

  • ツール呼び出しのワークフロー

    モデルを関数や API に接続し、エージェントが応答の合間にデータを参照して処理を実行できるようにします。

GLM を RunAPI + OpenClaw で使う理由

  • 10 個のバリアントを 1 つの API キーで

    RunAPI の 1 つの接続から利用可能なモデルバリアントを選べるため、連携方法を変える必要がありません。

  • わかりやすい利用料金

    リクエストを送る前にカタログの現在の料金を確認できます。サブスクリプションや最低利用額はありません。

  • 直接のレスポンス

    同期呼び出しは同じレスポンスで結果を返すため、エージェントはタスクをポーリングせずにすぐ結果を使えます。

OpenClaw + GLM に関するよくある質問

GLMモデルは何に向いていますか？

コーディングとエージェント型ツール使用です。GLM-5.1はSWE-bench Pro（58.4%）でオープンウェイトモデルをリードし、AIME 2026で95.3%を記録します。ライン全体が、複数ステップのツール呼び出し、大規模コードベース全体でのコード生成、数学的推論に強みを持ちます。

glm-4.5とglm-4.5-airの違いは何ですか？

glm-4.5は128Kコンテキストの355Bフラッグシップ（32Bアクティブパラメーター）です。glm-4.5-airは、日常作業をより高速・低コストに処理する106B MoEの軽量バリアント（12Bアクティブ）です。

GLM-5はGLM-4.7と比べてどうですか？

GLM-5は256エキスパートを持つ総744B / アクティブ40Bへスケールしており、GLM-4.7の358B / 32Bを上回ります。SWE-bench Verifiedは73.8%から77.8%へ上昇します。どちらも200Kコンテキストです。

RunAPI経由でGLMを呼び出せるSDKは？

OpenAI SDK（Chat CompletionsまたはResponses）またはAnthropic Messages SDKをRunAPIに向け、GLMモデルIDを渡してください。プロキシがプロトコルを適応します。

GLMはどのように課金されますか？

トークン単位の従量課金です。各GLMモデルについてRunAPIが公開している入力・出力レートで課金され、サブスクリプションは不要です。

どのモデル ID を使うべきですか？

バージョン表から公開モデル ID を選択してください。各 ID で利用できるエンドポイントが同じ行に表示されます。

このガイドはチャットモデルを設定しますか？

はい。この Model Line はクライアント向け LLM プロトコルをサポートします。

チームで構築していますか？

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