Tek kimlik doğrulama, tüm sağlayıcılar
Tek bir RunAPI anahtarı tüm kataloğu açar. Ayrı hesap yok, her entegrasyon için anahtar döndürme yok.
GLM API’sini RunAPI üzerinden model skill, birleşik kimlik doğrulama ve kullandıkça öde fiyatlandırmayla kullanın.
# 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": "Bu çok dosyalı repository'yi oku, başarısız entegrasyon testini bul ve kök neden açıklamasıyla birlikte bir patch öner."
}
]
}'
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": "Bu çok dosyalı repository'yi oku, başarısız entegrasyon testini bul ve kök neden açıklamasıyla birlikte bir patch öner."}]
)
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: "Bu çok dosyalı repository'yi oku, başarısız entegrasyon testini bul ve kök neden açıklamasıyla birlikte bir patch öner." }]
});
GLM, Z.ai'nin MIT lisanslı Mixture-of-Experts dil modeli ailesidir. GLM-4.5 (toplam 355B / 32B aktif, 128K context) açık ağırlıklı MoE çizgisini amiral gemisi ve daha hafif Air katmanıyla başlattı. GLM-4.6 ve 4.7, daha güçlü kod üretimiyle context'i 200K'ya çıkarır; 4.7 SWE-bench'te 73.8%'e ulaşır. GLM-5 serisi (744B / 40B aktif, 200K context) SWE-bench Verified'da 77.8%'e ilerler ve GLM-5.1, SWE-bench Pro'da 58.4% ile en yüksek açık ağırlıklı skoru tutar. Tümü RunAPI üzerinden tek anahtar ve token başına faturalandırma ile kullanılabilir.
| 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 |
| Varyant | Faturalandırma | Fiyatlandırma | |
|---|---|---|---|
| glm-4.5 | 1K token | Giriş $0.41 / 1M token | Çıkış $1.61 / 1M token | Gör → |
| glm-4.5-air | 1K token | Giriş $0.10 / 1M token | Çıkış $0.55 / 1M token | Gör → |
| glm-4.6 | 1K token | Giriş $0.60 / 1M token | Çıkış $1.22 / 1M token | Gör → |
| glm-4.7 | 1K token | Giriş $0.60 / 1M token | Çıkış $1.19 / 1M token | Gör → |
| glm-5 | 1K token | Giriş $1.00 / 1M token | Çıkış $1.60 / 1M token | Gör → |
| glm-5-turbo | 1K token | Giriş $1.20 / 1M token | Çıkış $2.00 / 1M token | Gör → |
| glm-5.1 | 1K token | Giriş $1.40 / 1M token | Çıkış $2.20 / 1M token | Gör → |
| glm-5.2 | 1K token | Giriş $0.70 / 1M token | Çıkış $2.20 / 1M token | Gör → |
| glm-5.3 | 1K token | Giriş $1.40 / 1M token | Çıkış $4.40 / 1M token | Gör → |
| Endpoint | Çözünürlük | Süre | Fiyat | |
|---|---|---|---|---|
| chat_completion | — | — | Giriş $0.41 / 1M token | Çıkış $1.61 / 1M token |
glm-4.5 için gösterilen fiyatlar. Diğer varyantlar kendi endpoint fiyatlandırmalarını korur.
Çıktı tipi, kalite eşiği ve gecikme hedefinize uygun model ve varyantı seçin.
RunAPI anahtarınızı ayarlayın ve model skill’i kod workspace’inize kurun.
Skill talimatlarını kullanarak model özelliğini uygulamanızın içine ekleyin.
Task ID ile sorgulayın, destekleniyorsa stream edin veya webhook callback’i işleyin.
Z.ai GLM modelleri, 128K-200K context aralığına yayılan MIT lisanslı MoE LLM'lerdir. GLM-5.1, SWE-bench Pro'da açık ağırlıklı modellerin önündedir. RunAPI üzerinden tek API anahtarı, kullandıkça öde token faturalandırması ve OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages arayüzlerinden çağrılabilirlik sunarlar.
Tek bir RunAPI anahtarı tüm kataloğu açar. Ayrı hesap yok, her entegrasyon için anahtar döndürme yok.
USD bazında çağrı başı fiyatlandırma, aylık faturalandırılır. Başarısız üretimler ücretlendirilmez.
Tipli şemalar ve kurulum notları model skill içinde paketlenir; uygulama doğru kontrattan başlar.
Kodlama ve ajan tabanlı araç kullanımı. GLM-5.1, SWE-bench Pro'da açık ağırlıklı modellerin lideridir (58.4%) ve AIME 2026'da 95.3% alır. Tüm seri çok adımlı tool calling, büyük codebase'lerde kod üretimi ve matematiksel akıl yürütmede güçlüdür.
glm-4.5, 128K context'e sahip 355B amiral gemisidir (32B aktif parametre); glm-4.5-air daha hızlı ve daha düşük maliyetli günlük işler için 106B MoE (12B aktif) daha hafif bir modeldir.
GLM-5, GLM-4.7'nin 358B / 32B yapısına karşı 256 uzmanla toplam 744B / 40B aktif ölçeğe çıkar. SWE-bench Verified 73.8%'den 77.8%'e yükselir. İkisinde de 200K context vardır.
OpenAI SDK'yı (Chat Completions veya Responses) ya da Anthropic Messages SDK'yı RunAPI'ye yönlendirip GLM model id'sini geçin; proxy protokolü sizin için uyarlar.
Her GLM modeli için RunAPI'nin yayımladığı input ve output fiyatlarıyla token başına, kullandıkça öde; abonelik yok.
Kalite beklentinizi karşılayan en uygun fiyatlı varyantı seçin. Çoğu ekip hızlı varyantla başlar ve üretimde pro sürüme geçer.