GLM-5.2
Listenpreise der Anbieter, ohne Plattform-Aufschlag, nutzungsbasierte Abrechnung. Dies sind offizielle Listenpreise. Angemeldete Kunden sehen auf /console/pricing die effektiven Preise inklusive Workspace-Rabatten. Effektiver Input-Preis bei 70 % Cache-Trefferquote:$0.602/M. Automatisches Prompt-Caching: Wiederholte Prompt-Präfixe werden zur Cache-Treffer-Rate abgerechnet, die in der Preistabelle steht, ohne dass Codeänderungen nötig sind.
GLM-5.2 in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. 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
GLM-5.2 ist Z.AIs Flaggschiff-Modell für die Ära langfristiger Aufgaben und erweitert das Kontextfenster auf 1M Token mit bis zu 128K Output; die Docs betonen, den 1M-Kontext für Arbeit im Projektmaßstab wirklich nutzbar zu machen.
- Gegenüber GLM-5.1 hebt die offizielle Seite eine stabilere Ausführung langfristiger Aufgaben, stärkere Konsistenz beim Einhalten von Engineering-Standards über ausgedehnte Kontexte, Verständnis im Projektmaßstab mit Multi-File-Refactoring und vollständige On-Device-Debugging-Schleifen für Mobile- und Client-Entwicklung hervor.
- Wenn Sie GLM-5.2 auf Synthorai aufrufen, macht der OpenAI-kompatible Endpoint es zu einem nahtlosen Upgrade für Long-Context-Agent-Workloads.
Spezifikationen & Limits
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 131,072 |
| Modalitäten | text → text |
| Parameter | 744B gesamt · 40B aktiv (MoE) |
| Funktionen | tools · structured_output · streaming · reasoning · caching |
| Lizenz | MIT ↗ |
| Bemerkenswert | Long-horizon flagship (744B-A40B) with usable 1M-token context / 128K max output, configurable thinking-effort levels, and IndexShare sparse-attention efficiency at 1M context. |
| Prompt-Caching | automatisch |
FAQ
Lässt sich die GLM-5.2 API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $1.4/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 89 Requests mit je ~8K Tokens gegen GLM-5.2 ab.
Worin ist GLM-5.2 am besten?
Kontext auf 1M nutzbare Token erweitert, außerdem Verständnis im Projektmaßstab mit Multi-File-Refactoring und On-Device-Debugging-Schleifen für Mobile-Entwicklung. Das vollständige Bild finden Sie im About-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet GLM-5.2?
GLM-5.2 kostet auf Synthorai $1.4 pro Million Input-Tokens und $4.4 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.26/M abgerechnet.
Unterstützt GLM-5.2 Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über Z.ai ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.26/M statt $1.4/M (ungecacht) abgerechnet. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu GLM-5.2?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="glm-5.2", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Ist GLM-5.2 Open Source?
Ja, die Gewichte sind unter der MIT-Lizenz (offizielles Repository im About-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 →