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OpenClaw x GLM

Z.ai 嘅 GLM 模型係 MIT 授權 MoE LLM，涵蓋 128K-200K 上下文。GLM-5.1 喺 SWE-bench Pro 領先開放權重模型。透過 RunAPI，呢啲模型共用單一 API 金鑰、按用量 token 收費，並可以從 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 同 Anthropic Messages 介面呼叫。

10 variants 由 $0.12 / 百萬 tokens 可商用
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Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt 模型

任務合適時使用 glm-4.5：355B / 啟用 32B；128K 上下文；旗艦開放權重 MoE baseline。

You have access to RunAPI chat models for GLM.

Available GLM models:
- glm-4.5: 355B / 啟用 32B；128K 上下文；旗艦開放權重 MoE baseline
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.5-air: 較輕量嘅 GLM-4.5 層級，適合快速、低成本日常工作
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.6: 200K 上下文；首個運行於 Cambricon 晶片嘅 GLM；更精準程式碼生成
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-4.7: 200K 上下文；73.8% SWE-bench；跨輪次持續 thinking
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5: 744B / 啟用 40B；200K 上下文；77.8% SWE-bench Verified
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5-turbo: 為速度最佳化嘅 GLM-5 層級，降低延遲
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.1: 754B / 啟用 40B；58.4% SWE-bench Pro；開放權重最高分
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.2: 當前旗艦基礎模型，專為文字生成而設
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.3: 最新 GLM 文字模型，支援 OpenAI 相容 Chat Completions
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- glm-5.3-flash: GLM-5.3 的低成本層級；100 萬上下文，思考恆常開啟；透過 OpenAI 及 Anthropic SDK 傳送文字請求
  chat endpoints: /v1/chat/completions

Use the model ID and chat endpoint that match the user's request.
Example request: 閱讀呢個多檔案 repository，搵出失敗嘅整合測試，並提出 patch，同時解釋根本原因。
Verify the active model with: openclaw models status;openclaw models set runapi/<model-id>

公開版本與端點

模型 ID 端點 起始價格 模型目錄
glm-4.5
/v1/chat/completions
$0.48 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-4.5-air
/v1/chat/completions
$0.16 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-4.6
/v1/chat/completions
$0.48 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-4.7
/v1/chat/completions
$0.48 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-5
/v1/chat/completions
$0.80 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-5-turbo
/v1/chat/completions
$0.96 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-5.1
/v1/chat/completions
$1.12 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-5.2
/v1/chat/completions
$1.12 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-5.3
/v1/chat/completions
$1.12 / 百萬 tokens 模型詳情
glm-5.3-flash
/v1/chat/completions
$0.12 / 百萬 tokens 模型詳情

驗證

輪詢，直到 Task 進入終態

選擇 <model-id> 後產生驗證命令。

設定

指南端點: <endpoint>

選擇 <model-id> 後，依端點的公開輸入契約產生請求。
使用流程

三步開始使用

  1. 選擇模型 ID

    選擇公開模型 ID，並查看其端點與目前起始價格。

  2. 設定 RunAPI

    為此 Agent 新增 Provider 設定。

  3. 驗證結果

    執行下方 Agent 狀態與模型選擇命令。

使用 OpenClaw + GLM 可以建立甚麼

  • Agent 編碼與推理

    借助模型的推理能力，讓 Agent 規劃、編寫和審查代碼，或處理多步驟問題。

  • 長文件分析與擷取

    總結報告、合約或代碼庫，並從長文件中擷取結構化欄位。

  • 工具調用工作流程

    將模型連接到函數和 API，讓 Agent 在回覆之間查詢數據並執行操作。

為甚麼透過 RunAPI + OpenClaw 使用 GLM

  • 10 個變體，一個 API 金鑰

    透過一個 RunAPI 連線選擇可用的模型變體，無需更改現有整合。

  • 清晰的用量價格

    發送請求前查看目錄中的目前價格，無需訂閱或最低消費。

  • 直接返回結果

    同步調用會在同一個回應中返回結果，Agent 無需輪詢任務即可直接使用。

OpenClaw + GLM 常見問題

GLM 模型擅長咩？

程式碼同代理式工具使用。GLM-5.1 喺 SWE-bench Pro 領先開放權重模型（58.4%），並喺 AIME 2026 取得 95.3%。成個系列都擅長多步驟工具調用、大型 codebase 嘅程式碼生成，以及數學推理。

glm-4.5 同 glm-4.5-air 有咩分別？

glm-4.5 係 355B 旗艦模型（32B 啟用參數），具備 128K 上下文；glm-4.5-air 係較輕量嘅 106B MoE（12B 啟用），適合更快、成本更低嘅日常工作。

GLM-5 同 GLM-4.7 點比較？

GLM-5 擴展到總參數 744B / 啟用 40B、256 位專家；GLM-4.7 則係 358B / 32B。SWE-bench Verified 由 73.8% 升到 77.8%。兩者都支援 200K 上下文。

邊啲 SDK 可以透過 RunAPI 呼叫 GLM？

將 OpenAI SDK（Chat Completions 或 Responses）或者 Anthropic Messages SDK 指向 RunAPI，並傳入 GLM model id；proxy 會幫你調整協定。

GLM 點樣收費？

按 token、按用量計費，採用 RunAPI 為每個 GLM 模型公布嘅輸入同輸出費率，毋須訂閱。

應該使用哪個模型 ID？

從版本表選擇公開模型 ID。每個 ID 可用的端點均列於相應資料列。

本指南會設定聊天模型嗎？

會。此 Model Line 支援面向用戶端的 LLM 協定。

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