Jedno uwierzytelnienie, wszyscy providerzy
Jeden klucz RunAPI odblokowuje cały katalog. Bez osobnych kont i rotacji kluczy dla każdej integracji.
Korzystaj z API GLM przez RunAPI z model skillem, wspólnym uwierzytelnianiem i cennikiem pay-as-you-go.
# 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": "Przeczytaj to repozytorium z wielu plików, znajdź padający test integracyjny i zaproponuj poprawkę wraz z wyjaśnieniem przyczyny."
}
]
}'
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": "Przeczytaj to repozytorium z wielu plików, znajdź padający test integracyjny i zaproponuj poprawkę wraz z wyjaśnieniem przyczyny."}]
)
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: "Przeczytaj to repozytorium z wielu plików, znajdź padający test integracyjny i zaproponuj poprawkę wraz z wyjaśnieniem przyczyny." }]
});
GLM to rodzina modeli językowych Mixture-of-Experts od Z.ai na licencji MIT. GLM-4.5 (355B łącznie / 32B aktywnych, kontekst 128K) wprowadził linię MoE o otwartych wagach z wariantem flagowym i lżejszą warstwą Air. GLM-4.6 i 4.7 rozszerzają kontekst do 200K i wzmacniają generowanie kodu, a 4.7 osiąga 73.8% w SWE-bench. Seria GLM-5 (744B / 40B aktywnych, kontekst 200K) idzie dalej do 77.8% SWE-bench Verified, a GLM-5.1 ma najwyższy wynik open-weight w SWE-bench Pro: 58.4%. Wszystkie są dostępne przez RunAPI z jednym kluczem i rozliczeniem za token.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
POST /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
POST /v1/responses | OpenAI Responses |
POST /v1/messages | Anthropic compatible |
POST /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
| Wariant | Rozliczenia | Cennik | |
|---|---|---|---|
| glm-4.5 | 1 tys. tokenów | Wejście $0.41 / 1M tokenów | Wyjście $1.61 / 1M tokenów | Zobacz → |
| glm-4.5-air | 1 tys. tokenów | Wejście $0.10 / 1M tokenów | Wyjście $0.55 / 1M tokenów | Zobacz → |
| glm-4.6 | 1 tys. tokenów | Wejście $0.60 / 1M tokenów | Wyjście $1.22 / 1M tokenów | Zobacz → |
| glm-4.7 | 1 tys. tokenów | Wejście $0.60 / 1M tokenów | Wyjście $1.19 / 1M tokenów | Zobacz → |
| glm-5 | 1 tys. tokenów | Wejście $1.00 / 1M tokenów | Wyjście $1.60 / 1M tokenów | Zobacz → |
| glm-5-turbo | 1 tys. tokenów | Wejście $1.20 / 1M tokenów | Wyjście $2.00 / 1M tokenów | Zobacz → |
| glm-5.1 | 1 tys. tokenów | Wejście $1.40 / 1M tokenów | Wyjście $2.20 / 1M tokenów | Zobacz → |
| glm-5.2 | 1 tys. tokenów | Wejście $0.70 / 1M tokenów | Wyjście $2.20 / 1M tokenów | Zobacz → |
| glm-5.3 | 1 tys. tokenów | Wejście $1.40 / 1M tokenów | Wyjście $4.40 / 1M tokenów | Zobacz → |
| Endpoint | Rozdzielczość | Czas trwania | Cena | |
|---|---|---|---|---|
| chat_completion | — | — | Wejście $0.41 / 1M tokenów | Wyjście $1.61 / 1M tokenów |
Ceny podane dla glm-4.5. Pozostałe warianty mają własne cenniki endpointów.
Wybierz model i wariant pasujące do typu wyjścia, progu jakości i celu opóźnienia.
Ustaw klucz RunAPI i zainstaluj model skill w workspace kodu.
Użyj instrukcji skilla, aby dodać funkcję modelu w swojej aplikacji.
Odpytuj po task ID, streamuj gdy wspierane albo obsłuż callback webhook.
Modele GLM od Z.ai to LLM-y MoE na licencji MIT z kontekstem 128K-200K. GLM-5.1 prowadzi wśród modeli o otwartych wagach w SWE-bench Pro. Przez RunAPI korzystają z jednego klucza API, rozliczenia tokenowego pay-as-you-go i można je wywoływać z interfejsów OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses oraz Anthropic Messages.
Jeden klucz RunAPI odblokowuje cały katalog. Bez osobnych kont i rotacji kluczy dla każdej integracji.
Rozliczanie za wywołanie w USD, fakturowane co miesiąc. Nieudane generacje nie są naliczane.
Typowane schematy i notatki setupu są spakowane w model skill, więc implementacja startuje od właściwego kontraktu.
W kodowaniu i agentowym użyciu narzędzi. GLM-5.1 prowadzi wśród modeli o otwartych wagach w SWE-bench Pro (58.4%) i osiąga 95.3% w AIME 2026. Cała linia jest mocna w wieloetapowym wywoływaniu narzędzi, generowaniu kodu w dużych bazach kodu i rozumowaniu matematycznym.
glm-4.5 to flagowy wariant 355B (32B aktywnych parametrów) z kontekstem 128K; glm-4.5-air jest lżejszym modelem MoE 106B (12B aktywnych) do szybszej, tańszej pracy codziennej.
GLM-5 skaluje się do 744B łącznie / 40B aktywnych z 256 ekspertami, wobec 358B / 32B w GLM-4.7. SWE-bench Verified rośnie z 73.8% do 77.8%. Oba mają kontekst 200K.
Skieruj OpenAI SDK (Chat Completions lub Responses) albo Anthropic Messages SDK na RunAPI i przekaż model id GLM; proxy dopasuje protokół.
Za token, pay-as-you-go, według opublikowanych przez RunAPI stawek wejścia i wyjścia dla każdego modelu GLM, bez subskrypcji.
Wybierz najtańszy wariant, który spełnia Twoje wymagania jakościowe. Większość zespołów zaczyna od szybkiego wariantu, a do produkcji przechodzi na pro.