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.
- Wiele wariantów dla różnych poziomów szybkości i jakości
- Model skill zawiera dokumentację, schematy i notatki setupu
- Działa z workflow kodowania aplikacji
- Nie płacisz za nieudane generacje
Porównaj wszystkie warianty API
Endpointy API GLM
Użyj SDK OpenAI lub Anthropic z kluczem RunAPI. Dodatkowy SDK nie jest wymagany.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
Od model skilla do pierwszego wyniku w czterech krokach
Wybierz model
Wybierz model i wariant pasujące do typu wyjścia, progu jakości i celu opóźnienia.
Konfiguracja
Ustaw klucz RunAPI i zainstaluj model skill w workspace kodu.
Implementacja
Użyj instrukcji skilla, aby dodać funkcję modelu w swojej aplikacji.
Odbiór
Odpytuj po task ID, streamuj gdy wspierane albo obsłuż callback webhook.
Czym jest 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.
Dlaczego używać API GLM przez RunAPI
Jedno uwierzytelnienie, wszyscy providerzy
Jeden klucz RunAPI odblokowuje cały katalog. Bez osobnych kont i rotacji kluczy dla każdej integracji.
Ujednolicony cennik i rozliczenia
Rozliczanie za wywołanie w USD, fakturowane co miesiąc. Nieudane generacje nie są naliczane.
Skill ze schematami
Typowane schematy i notatki setupu są spakowane w model skill, więc implementacja startuje od właściwego kontraktu.
Najczęstsze pytania
Od jakiego wariantu powinienem zacząć?
Wybierz najtańszy wariant, który spełnia Twoje wymagania jakościowe. Większość zespołów zaczyna od szybkiego wariantu, a do produkcji przechodzi na pro.
Czy jest darmowy plan?
Nowe konta otrzymują darmowe pierwsze wywołania dla każdego modelu. Później płacisz za każde wywołanie.
Czy streamujecie wyniki?
Tam, gdzie streaming jest dostępny, RunAPI streamuje end-to-end.
Jak są rozliczane nieudane próby?
Nieudane generacje nie są obciążane opłatą.
Czy wyniki są buforowane?
Wygenerowane wyniki są zapisywane i można je pobrać po ID zadania. Dane wejściowe nie są buforowane.
Czy mogę używać komercyjnie?
Tak — użycie komercyjne jest dostępne dla każdego wariantu, chyba że licencja modelu wyraźnie to ogranicza; informacja taka jest podana na stronie wariantu.
A co z limitami zapytań?
Limity na klucz rosną wraz z poziomem wykorzystania. Aktualne limity znajdziesz na stronie cennika.
Gdzie mogę zgłosić problem?
Otwórz zgłoszenie w publicznym repozytorium GitHub albo napisz do supportu.