GLM API
Dostęp do API Z.ai GLM przez RunAPI, modele MoE na licencji MIT z kontekstem do 200K i czołowymi wynikami kodowania dla modeli o otwartych wagach.
# 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": "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-5.2",
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-5.2",
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.
- 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
| Variant | Billing | Pricing | |
|---|---|---|---|
| glm-4.5 | 1K tokens | Input $0.41 / 1M tokens | Output $1.61 / 1M tokens | Zobacz → |
| glm-4.5-air | 1K tokens | Input $0.10 / 1M tokens | Output $0.55 / 1M tokens | Zobacz → |
| glm-4.6 | 1K tokens | Input $0.60 / 1M tokens | Output $1.22 / 1M tokens | Zobacz → |
| glm-4.7 | 1K tokens | Input $0.60 / 1M tokens | Output $1.19 / 1M tokens | Zobacz → |
| glm-5 | 1K tokens | Input $1.00 / 1M tokens | Output $1.60 / 1M tokens | Zobacz → |
| glm-5-turbo | 1K tokens | Input $1.20 / 1M tokens | Output $2.00 / 1M tokens | Zobacz → |
| glm-5.1 | 1K tokens | Input $1.40 / 1M tokens | Output $2.20 / 1M tokens | Zobacz → |
| glm-5.2 | 1K tokens | Input $0.70 / 1M tokens | Output $2.20 / 1M tokens | Zobacz → |
Endpointy API GLM
Użyj SDK OpenAI lub Anthropic z kluczem RunAPI. Dodatkowy SDK nie jest wymagany.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
| /v1/responses | OpenAI Responses |
| /v1/messages | Anthropic compatible |
| /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
| /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
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?
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.
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
W czym modele GLM są dobre?
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.
Czym różnią się glm-4.5 i glm-4.5-air?
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.
Jak GLM-5 wypada względem GLM-4.7?
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.
Które SDK mogą wywoływać GLM przez RunAPI?
Skieruj OpenAI SDK (Chat Completions lub Responses) albo Anthropic Messages SDK na RunAPI i przekaż model id GLM; proxy dopasuje protokół.
Jak rozliczany jest GLM?
Za token, pay-as-you-go, według opublikowanych przez RunAPI stawek wejścia i wyjścia dla każdego modelu GLM, bez subskrypcji.
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.