GLM-5.2 ist Z.AIs Flaggschiff-Modell für die Ära langfristiger Aufgaben und erweitert das Kontextfenster auf 1M Token bei bis zu 128K Output; die Dokumentation betont, den 1M-Kontext für Arbeit im Projektmaßstab wirklich nutzbar zu machen.
- Eingabe
- Text $1.4/M
- Ausgabe
- Text $4.4/M
- Cache-Lesen
- $0.26/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~72% günstiger
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 68 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 1.000.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 131.072 |
Prompt-Caching
| Modus | automatisch |
|---|
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | thinking.type enabled · disabled; reasoning_effort none · minimal · low · medium · high · xhigh · max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max) |
| Standardwert | enabled, mit reasoning_effort auf max: das einzige GLM mit einem Effort-Regler, und es steht standardmäßig ganz oben gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Die Spur wird in reasoning_content zurückgegeben; die Spuren früherer Turns werden am Standard-API-Endpoint standardmäßig gelöscht, und Thinking-Blöcke müssen mit den Tool-Ergebnissen zurückgegeben werden, damit verschränktes Thinking funktioniert. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text → Text |
|---|---|
| Parameter | 744B gesamt · 40B aktiv MoE |
| Lizenz | MIT |
Long-Horizon-Flaggschiff (744B-A40B) mit nutzbarem 1M-Token-Kontext / 128K max. Output, konfigurierbaren Thinking-Effort-Stufen und der Sparse-Attention-Effizienz von IndexShare bei 1M Kontext.
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
GLM-5.2 bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.
Ausgabe 1223 tok (+1138 Thinking) Latenz 17.1 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
GLM-5.2 verfehlt · 1/8 cases (fails [1])
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 […]
Ausgabe 4097 tok (+4036 Thinking) Latenz 58.4 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
GLM-5.2 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```
Ausgabe 1947 tok (+1893 Thinking) Latenz 30.9 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
GLM-5.2 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.
Ausgabe 11125 tok (+10984 Thinking) Latenz 114.8 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
GLM-5.2 in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.2",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.2",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "glm-5.2",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("glm-5.2")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über GLM-5.2
- Gegenüber GLM-5.1 hebt die offizielle Seite eine stabilere Ausführung langfristiger Aufgaben hervor, stärkere Konsistenz beim Einhalten von Engineering-Standards über ausgedehnte Kontexte hinweg, Verständnis im Projektmaßstab mit Refactoring über mehrere Dateien und vollständige On-Device-Debugging-Schleifen für die Mobil- und Client-Entwicklung, daneben Mini-Programm- und Small-Game-Entwicklung sowie die Reproduktion von Forschungsergebnissen.
- Auch die Effizienz hinter dem längeren Fenster ist veröffentlicht: Ein IndexShare-Schema lässt einen leichtgewichtigen Indexer jeweils vier Transformer-Layer bedienen und senkt so den Rechenaufwand pro Token bei 1M Kontext, während eine verbesserte Multi-Token-Prediction-Schicht die Akzeptanz beim spekulativen Decoding erhöht.
- Es ist zudem das einzige Modell der Reihe mit einer reasoning_effort-Steuerung, einem dokumentierten Satz von Stufen, die sich in der Praxis auf das Überspringen des Thinkings, eine hohe Einstellung und eine maximale Einstellung reduzieren, wobei die gehostete API standardmäßig auf das Maximum steht, sodass eine Anfrage ohne jede Angabe eine Anfrage ist, die intensiv nachdenkt.
- Ansonsten verhält sich Thinking wie im Rest der GLM-5-Reihe und gibt seine Spur in einem separaten Feld zurück, und Tool Calling, MCP, JSON-Ausgabe und automatisches Caching werden übernommen.
- Die Gewichte stehen unter MIT-Lizenz.
- Wenn Sie GLM-5.2 auf Synthorai aufrufen, macht der OpenAI-kompatible Endpoint es zu einem direkten Upgrade für Long-Context-Agent-Workloads.
FAQ
Lässt sich die GLM-5.2 API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $1.4/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 89 Anfragen an GLM-5.2 mit je ~8K Tokens.
Worin ist GLM-5.2 am besten?
Kontext auf 1M nutzbare Token erweitert; Verständnis im Projektmaßstab mit Multi-File-Refactoring; On-Device-Debugging-Schleifen für Mobile-Entwicklung. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet GLM-5.2?
GLM-5.2 kostet auf Synthorai $1.4 pro Million Eingabe-Tokens und $4.4 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.26/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-5.2?
GLM-5.2 hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 131,072 Tokens lang sein.
Unterstützt GLM-5.2 Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über Z.ai ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.26/M statt $1.4/M (ungecacht) abgerechnet. Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu GLM-5.2?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="glm-5.2", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Ist GLM-5.2 Open Source?
Ja, die Gewichte sind unter der MIT-Lizenz (offizielles Repository im Über-Abschnitt verlinkt) veröffentlicht. Oder Sie sparen sich die GPUs: Die gehostete Version hier läuft mit nutzungsbasierter Abrechnung, ganz ohne eigene Infrastruktur. Open-Weight-Modelle betreiben →
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.