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GLM API

Z.ai GLM API 调用 —— MIT 开源 MoE 模型，最高 200K 上下文，开放权重编码基准领先。

运行中 · 8 variants · 起价 $0.0001

runapi.ai

# 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": "阅读这个多文件仓库，找出失败的集成测试，并给出补丁及根因说明。"
    }
  ]
}'

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": "阅读这个多文件仓库，找出失败的集成测试，并给出补丁及根因说明。"}]
)

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: "阅读这个多文件仓库，找出失败的集成测试，并给出补丁及根因说明。" }]
});

https://runapi.ai 5 endpoints

概览

GLM 是 Z.ai 的 MIT 开源 MoE 语言模型系列。GLM-4.5（355B 总参 / 32B 激活，128K 上下文）是开放权重 MoE 基线；GLM-4.6 和 4.7 将上下文扩展到 200K 并强化代码生成，4.7 在 SWE-bench 达到 73.8%。GLM-5 系列（744B / 40B 激活，200K 上下文）SWE-bench Verified 达 77.8%，GLM-5.1 以 58.4% 拿下 SWE-bench Pro 开放权重最高分。全部可通过 RunAPI 用一个密钥按 token 计费调用。

多变体覆盖不同速度/质量层级
Model skill 包含文档、schema 和接入说明
适合面向应用的编码工作流
失败的生成不计费

变体

对比全部 API 变体

Variant	Billing	Pricing
glm-4.5	1K tokens	Input $0.41 / 1M tokens \| Output $1.61 / 1M tokens	查看 →
glm-4.5-air	1K tokens	Input $0.10 / 1M tokens \| Output $0.55 / 1M tokens	查看 →
glm-4.6	1K tokens	Input $0.60 / 1M tokens \| Output $1.22 / 1M tokens	查看 →
glm-4.7	1K tokens	Input $0.60 / 1M tokens \| Output $1.19 / 1M tokens	查看 →
glm-5	1K tokens	Input $1.00 / 1M tokens \| Output $1.60 / 1M tokens	查看 →
glm-5-turbo	1K tokens	Input $1.20 / 1M tokens \| Output $2.00 / 1M tokens	查看 →
glm-5.1	1K tokens	Input $1.40 / 1M tokens \| Output $2.20 / 1M tokens	查看 →
glm-5.2	1K tokens	Input $0.70 / 1M tokens \| Output $2.20 / 1M tokens	查看 →

API

GLM API 端点

使用 OpenAI 或 Anthropic SDK 配合 RunAPI key 调用，无需额外 SDK。

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

OpenClaw

Use GLM in OpenClaw

Prompt, curl command, parameters, and FAQ.

Hermes Agent

Use GLM in Hermes Agent

Custom provider setup, API call, and FAQ.

工作流程

四步从 model skill 到首次结果

选择模型

根据输出类型、质量要求和延迟目标选择模型与变体。

配置

设置 RunAPI key，并在代码工作区安装对应 model skill。

调用

按 skill 里的说明，把模型能力接入到你的应用里。

接收

按 task ID 轮询、在支持时使用流式，或处理 webhook 回调。

背景

GLM API 是什么？

Z.ai 的 GLM 模型是 MIT 开源的 MoE 大语言模型，上下文 128K–200K。GLM-5.1 在 SWE-bench Pro 上领跑开放权重。通过 RunAPI 共用一个 API key、按量计费，可用 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 与 Anthropic Messages 接口调用。

Provider

Z.ai

Modality

Text

为何选择 RunAPI