GLM-5.2 は長期タスクの時代のために構築された Z.AI のフラッグシップモデルで、コンテキストウィンドウを 1M トークンへ拡張し最大 128K 出力を備えます。
- 入力
- テキスト $1.4/M
- 出力
- テキスト $4.4/M
- キャッシュ読み取り
- $0.26/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 72% 割安
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大出力(ベンダー仕様) | 131,072 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|
思考
| ベンダー側パラメータ | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | 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) |
| デフォルト | enabled、reasoning_effort は max。エフォートのダイヤルを持つ唯一の GLM で、デフォルトはその最上位です リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | トレースは reasoning_content で返ります。標準の API エンドポイントでは過去のターンのトレースがデフォルトで消去され、インターリーブ思考を機能させるには思考ブロックをツールの結果と一緒に返す必要があります。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト → テキスト |
|---|---|
| パラメータ数 | 合計 744B · アクティブ 40B MoE |
| ライセンス | MIT |
実用的な 1M トークンのコンテキスト / 128K 最大出力、設定可能な思考エフォートレベル、1M コンテキストでの IndexShare スパースアテンションによる効率を備えた長期タスク向けフラッグシップ(744B-A40B)。
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
GLM-5.2 パス · 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.
出力 1223 tok (+1138 思考) レイテンシ 17.1 s
指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
GLM-5.2 失敗 · 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 […]
出力 4097 tok (+4036 思考) レイテンシ 58.4 s
修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GLM-5.2 パス · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```
出力 1947 tok (+1893 思考) レイテンシ 30.9 s
スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。
GLM-5.2 パス · 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.
出力 11125 tok (+10984 思考) レイテンシ 114.8 s
制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で GLM-5.2 を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));GLM-5.2 について
- ドキュメントは 1M コンテキストをプロジェクト規模の作業で本当に使えるものにすることを強調しています。
- GLM-5.1 に対し、公式ページはより安定した長期タスクの実行、拡張されたコンテキストにわたるエンジニアリング標準遵守の一貫性の強化、複数ファイルのリファクタリングを伴うプロジェクト規模の理解、モバイルおよびクライアント開発向けの完全なオンデバイスデバッグループを強調し、あわせてミニプログラムや小規模ゲームの開発、研究の再現も挙げています。
- より長いウィンドウを支える効率化の仕組みも公開されています。
- IndexShare という方式により、1 つの軽量なインデクサが 4 つの Transformer 層ごとに機能し、1M コンテキストでのトークンあたりの計算量を削減します。
- 改良されたマルチトークン予測層は投機的デコードの受理率を高めます。
- またこれはラインで唯一 reasoning_effort の制御を持つモデルで、文書化されたレベル群は実際には思考のスキップ、high 設定、最大設定に収束し、ホスト型 API の既定は最大設定です。
- つまり何も設定しないリクエストは、しっかり思考するリクエストになります。
- それ以外の思考の挙動は GLM-5 ラインの他と同じで、トレースは別のフィールドで返り、ツール呼び出し、MCP、JSON 出力、自動キャッシュも引き継がれます。
- ウェイトは MIT ライセンスです。
- Synthorai で GLM-5.2 を呼び出すと、OpenAI 互換エンドポイントによりロングコンテキストのエージェントワークロードのドロップインアップグレードになります。
よくある質問
GLM-5.2 API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $1.4/M で計算すると、このクレジットだけで GLM-5.2 に対して約 89 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
GLM-5.2 は何が得意ですか?
1M の実用トークンへコンテキストを拡張、複数ファイルのリファクタリングを伴うプロジェクト規模の理解、モバイル開発向けのオンデバイスデバッグループ。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
GLM-5.2 の料金はいくらですか?
Synthorai 上の GLM-5.2 は入力 100 万トークンあたり $1.4、出力 100 万トークンあたり $4.4 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.26/M で課金されます。
GLM-5.2 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい、自動で有効です。Z.ai 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.26/M(未キャッシュは $1.4/M)で課金されます。 プロンプトキャッシュガイド →
GLM-5.2 を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="glm-5.2" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
GLM-5.2 はオープンソースですか?
はい。ウェイトは MIT ライセンス(公式リポジトリへのリンクは「このモデルについて」セクション参照) で公開されています。GPU を用意する必要もありません。ここでホストされる版は従量課金で、自前のインフラ運用は不要です。 オープンウェイトモデルの実行について →
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。