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Z.ai: GLM 5.2

来源介绍(英文)

GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering,...

模型概览

模型规格

上下文
1,048,576 tokens
最大输出
943,718 tokens
架构
text->text
分词器
Other
知识截止时间
暂未提供
内容审核
否
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.0341
每百万 Token
输出
$7
每百万 Token
缓存读取
$0.033
每百万 Token
API

模型配置

默认参数

temperature
1
top_p
0.95

推理能力

是否必须推理
否
默认参数
high
能力与模态
xhigh, high, none
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"z-ai/glm-5.2","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入 → 输出

输入
text
输出
text
推理能力

是 · xhigh · high · none

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
可用提供方

34 个提供方

核验日期: 2026年10月21日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

Wafer

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.0341
输出
$7
缓存读取
$0.033
缓存写入
暂未提供

Wafer

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.19
输出
$8
缓存读取
$0.18
缓存写入
暂未提供

Cloudflare

暂未提供
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.19
输出
$8
缓存读取
$0.19
缓存写入
暂未提供

Morph

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.291
输出
$4.4
缓存读取
$0.073
缓存写入
暂未提供

Relace

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.4
输出
$4
缓存读取
$0.08
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp4
上下文
1.0M
最大输出
164K
输入
$0.45
输出
$1.44
缓存读取
$0.084
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp4
上下文
1.0M
最大输出
164K
输入
$0.5625
输出
$1.8
缓存读取
$0.105
缓存写入
暂未提供

StreamLake

fp8
上下文
1.0M
最大输出
128K
输入
$0.6131
输出
$1.9268
缓存读取
$0.1139
缓存写入
暂未提供

CoreWeave

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.62
输出
$2.42
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

Novita

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.6496
输出
$2.0416
缓存读取
$0.1206
缓存写入
暂未提供

Inceptron

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.69
输出
$2.52
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

DigitalOcean

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.7
输出
$2.2
缓存读取
$0.105
缓存写入
暂未提供

SiliconFlow

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$0.7
输出
$2.2
缓存读取
$0.13
缓存写入
暂未提供

AtlasCloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.938
输出
$2.948
缓存读取
$0.1742
缓存写入
暂未提供

Alibaba

fp8
上下文
1M
最大输出
131K
输入
$0.966
输出
$3.036
缓存读取
$0.1932
缓存写入
暂未提供

Alibaba

fp8
上下文
1M
最大输出
131K
输入
$1.12
输出
$3.52
缓存读取
$0.224
缓存写入
暂未提供

Decart

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.2
输出
$8
缓存读取
$0.48
缓存写入
暂未提供

Phala

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.26
输出
$3
缓存读取
$0.22
缓存写入
暂未提供

Nebius

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Mistral

nvfp4
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

Together

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Baidu

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

Venice

fp8
上下文
1M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

GMICloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Parasail

fp4
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Friendli

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Z.AI

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$1.4
输出
$4.4
缓存读取
$0.26
缓存写入
暂未提供

Mistral

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
128K
输入
$1.54
输出
$4.84
缓存读取
$0.154
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$2.1
输出
$6.6
缓存读取
$0.21
缓存写入
暂未提供

BaseTen

fp8
上下文
1.0M
最大输出
262K
输入
$2.1
输出
$6.6
缓存读取
$0.21
缓存写入
暂未提供

Baidu

fp4
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$2.25
输出
$7.88
缓存读取
$0.56
缓存写入
暂未提供

Alibaba

fp8
上下文
1M
最大输出
131K
输入
$2.31
输出
$7.26
缓存读取
$0.462
缓存写入
暂未提供
z-ai

4 个模型

全部模型
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Z.ai: GLM 5.3 Prime

GLM-5.3-Prime is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3, inheriting its full capabilities while delivering 1.5–2× the output throughput through inference acceleration. It supports text input and output with a 1M-token...

上下文
1M
输入
text
输出
text
输入: $2.8输出: $8.8每百万 Token
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Z.ai: GLM 5.3 FlashX

GLM-5.3-FlashX is the high-speed variant of Z.ai's GLM-5.3-Flash, a native multimodal model delivering inference speeds of up to 200 tokens/s. Built on the same hybrid sparse and linear attention architecture...

上下文
1.0M
输入
text · image · video
输出
text
输入: $0.37输出: $1.25每百万 Token
查看模型详情 →
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...

上下文
1.0M
输入
text · image · video
输出
text
输入: $0.15输出: $0.5每百万 Token
查看模型详情 →
z-ai logoz-ai

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

GLM-5.3-Flash is a native multimodal model from Z.ai. It is suited for efficient coding and long-horizon agent tasks. Its hybrid sparse and linear attention architecture maintains accurate long-context behavior while...

上下文
1.0M
输入
text · image · video
输出
text
输入: $0.05输出: $0.18每百万 Token
查看模型详情 →