Dapatkah API GLM-5.2 memproses seluruh repositori perangkat lunak dalam satu prompt?

Ya. GLM-5.2 mendukung jendela konteks 1,000,000 token, memungkinkan banyak repositori, kumpulan dokumentasi, dan artefak pengembangan untuk masuk dalam satu konteks.

Apa yang membuat API GLM-5.2 berbeda dari GLM-5.1?

Peningkatan terbesar adalah perluasan dari sekitar 200K token ke jendela konteks 1M-token, disertai peningkatan pengodean berbasis agen dan kinerja pada tugas jangka panjang.

Apakah API GLM-5.2 mendukung hosting mandiri?

Ya. GLM-5.2 dirilis dengan bobot terbuka berlisensi MIT, memungkinkan organisasi untuk menerapkan dan menyesuaikan model secara lokal.

Kapan para pengembang harus memilih GLM-5.2 alih-alih model Claude atau GPT?

GLM-5.2 sangat menarik untuk alur kerja pengodean skala besar, kebutuhan hosting mandiri, dan analisis repositori berkonteks panjang. Model Claude dan GPT mungkin tetap menawarkan validasi yang lebih kuat pada beberapa tolok ukur penalaran.

Mode penalaran apa yang tersedia di GLM-5.2?

GLM-5.2 menyediakan mode penalaran High dan Max. Max ditujukan untuk pengodean dan tugas agen yang sulit, sementara High menyeimbangkan kualitas penalaran dengan efisiensi.

Apakah API GLM-5.2 cocok untuk agen pengodean otonom?

Ya. Model ini secara khusus diposisikan untuk alur kerja pengodean berbasis agen dan mendukung ekosistem agen pengodean populer seperti Claude Code, Cline, Roo Code, dan OpenCode.

Bagaimana GLM-5.2 dibandingkan dengan model pengodean berbobot terbuka lainnya?

GLM-5.2 menonjol melalui kombinasi jendela konteks 1M-token, lisensi MIT, pelatihan berfokus pada pengodean, dan dukungan untuk alur kerja agen berdurasi panjang.

Z.AI

API aktif Populer

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 is a significant update from Zhipu in the areas of open-source large models and AI coding.

Harga mulai dari

$1.12 / 1 juta token input

Penagihan berbasis penggunaan

Kesehatan API

Beroperasi normal

Uptime 92.9% / 24 jam

Waktu respons

2766 ms

Waktu respons API teramati

Dirilis

Jun 16, 2026

Z.AI

Playground

Coba GLM 5.2 dengan permintaan nyata, tinjau parameternya, dan validasi output sebelum mengintegrasikan API.

Ikhtisar

Gambaran praktis tentang GLM 5.2, termasuk perilaku penting dan pertimbangan integrasi.

Spesifikasi Teknis GLM-5.2

Item	GLM-5.2
Penyedia	Zhipu AI
Tanggal Rilis	13 Juni 2026
Tipe Model	LLM Mixture-of-Experts (MoE) berbobot terbuka
Total Parameter	~744B
Parameter Aktif	~40B per token
Jendela Konteks	1,000,000 token
Output Maksimum	131,072 token
Mode Penalaran	High, Max
Lisensi	MIT
Fokus Utama	Coding berorientasi agen, rekayasa perangkat lunak, penalaran jangka panjang
Ketersediaan API	Platform Z.ai dan penyedia yang kompatibel
Bobot Terbuka	Ya

GLM-5.2 adalah model flagship terbaru dari keluarga GLM milik Zhipu AI. Berbeda dari model frontier serbaguna, GLM-5.2 diposisikan terutama sebagai model berorientasi coding dan berorientasi agen yang dirancang untuk rekayasa perangkat lunak skala repositori, alur kerja otonom, dan penalaran konteks sangat panjang. Kemampuan utamanya adalah jendela konteks bawaan 1 million token, menjadikannya salah satu jendela konteks terbesar yang tersedia secara publik di antara model berbobot terbuka.

Fitur Utama GLM-5.2

Jendela konteks 1M-token untuk seluruh repositori, kumpulan dokumentasi yang panjang, dan alur kerja agen multi-sesi.
Optimasi berfokus pada coding yang ditujukan untuk refactoring, debugging, pembuatan kode, dan tugas rekayasa perangkat lunak.
Dukungan alur kerja berorientasi agen untuk alat seperti Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode, dan agen coding sejenis.
Rilis bobot terbuka di bawah lisensi MIT, memungkinkan self-hosting dan fine-tuning.
Dua mode penalaran (High dan Max) memungkinkan trade-off antara latensi dan kedalaman penalaran.
Arsitektur MoE besar dengan total parameter sekitar 744B sambil mengaktifkan hanya ~40B per token demi efisiensi.

Performa Benchmark GLM-5.2

Zhipu tidak menerbitkan hasil benchmark resmi yang komprehensif saat peluncuran, yang membuat pembandingan langsung lebih tidak pasti dibandingkan model seperti GPT-5 atau Claude. Beberapa laporan industri mencatat ketiadaan rilis benchmark yang divalidasi secara independen.

Benchmark	Skor yang Dilaporkan
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 vs GLM-5.1 vs Claude Opus 4.8

Spesifikasi	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Tanggal Rilis	2026-06-13	2026	2026
Jendela Konteks	1,000,000	~200,000	1,000,000
Bobot Terbuka	Ya (MIT)	Ya	Tidak
Mode Penalaran	High, Max	Standar	Extended Thinking
Total Parameter	744B	744B	Tidak diungkap
Parameter Aktif	40B	40B	Tidak diungkap
Data Benchmark Resmi	Tidak dipublikasikan	Dipublikasikan saat peluncuran	Dipublikasikan

Peningkatan terdokumentasi utama GLM-5.2 dibanding GLM-5.1 adalah perluasan ke jendela konteks 1M-token dan pengenalan mode penalaran High dan Max yang dapat dipilih. Saat peluncuran, Z.ai tidak menerbitkan hasil resmi untuk SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval, atau benchmark serupa, sehingga perbandingan kinerja terhadap Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek, atau model Qwen tetap belum terverifikasi.

Dibandingkan dengan model terbuka lainnya, pembeda utama GLM-5.2 adalah kombinasi jendela konteks yang sangat besar, spesialisasi coding, dan lisensi MIT. Daya tarik terkuatnya adalah untuk rekayasa perangkat lunak skala repositori alih-alih aplikasi chat umum.

Mengapa Menggunakan GLM-5.2 Melalui CometAPI?

CometAPI memungkinkan pengembang mengintegrasikan GLM-5.2 menggunakan antarmuka yang sama dengan yang digunakan untuk puluhan model AI terkemuka.

Manfaat meliputi:

Otentikasi terpadu di banyak penyedia
Integrasi API yang kompatibel dengan OpenAI
Penagihan dan manajemen penggunaan yang disederhanakan
Eksperimen cepat dengan model alternatif
Perpindahan mudah antara model coding, penalaran, gambar, audio, dan video
Mengurangi ketergantungan pada vendor untuk sistem produksi

Baik Anda sedang membangun AI IDE, asisten engineering internal, atau platform otomatisasi perusahaan, CometAPI meminimalkan upaya integrasi sambil mempertahankan fleksibilitas.

Cara Mengakses API GLM-5.2 di CometAPI

Mulai gunakan produk kami hanya dalam beberapa langkah sederhana...

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API GLM-5.2 Anda

Buat akun di CometAPI dan navigasikan ke dasbor API untuk menghasilkan kunci API GLM-5.2 Anda. Kunci ini mengautentikasi semua permintaan Anda dan memberi Anda akses langsung ke seluruh kapabilitas API GLM-5.2, termasuk jendela konteks 1M token dan 128k token output.

Langkah 2: Kirim Permintaan ke API GLM-5.2

Gunakan kunci API GLM-5.2 Anda untuk mengirim permintaan POST ke endpoint CometAPI. Sertakan prompt Anda, atur parameter model seperti tingkat effort dan maksimal token, dan API GLM-5.2 memproses permintaan Anda — menangani semuanya mulai dari pembuatan kode hingga analisis dokumen hingga penggunaan alat agen.

Langkah 3: Ambil Hasil dan Integrasikan API GLM-5.2

API GLM-5.2 memberikan respons terstruktur, termasuk teks penyelesaian, instruksi pemanggilan alat, dan metadata penggunaan token. Ini mendukung respons sinkron standar dan streaming waktu nyata melalui Server-Sent Events (SSE) ketika stream: true dikonfigurasi. Endpoint ini dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam alur kerja Anda yang ada menggunakan klien HTTP standar atau SDK kompatibel OpenAI dengan mengarahkan permintaan melalui url(//api.cometapi.com/v1) dengan Bearer Token Anda.

FAQ

Harga

Gunakan estimasi cepat di atas untuk satu kali eksekusi, lalu tinjau perbandingan lengkap antara CometAPI dan harga resmi.

Permintaan pertama

$0.0046

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Sepuluh permintaan

$0.0465

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Lima belas permintaan

$0.0697

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Harga untuk GLM 5.2

Jelajahi harga kompetitif untuk GLM 5.2, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana GLM 5.2 dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Masukan:$1.12/M Keluaran:$3.528/M	Masukan:$1.4/M Keluaran:$4.41/M	-20%

API

Salin endpoint dan contoh kode yang berfungsi, lalu buka referensi API lengkap saat Anda memerlukan semua parameter.

Satu API, akses model siap produksi

Autentikasi sekali, panggil endpoint model, dan pertahankan alur penagihan serta observabilitas yang sama di semua penyedia.

POST/v1/chat/completions

Kode contoh dan API untuk GLM 5.2

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk GLM 5.2 guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh GLM 5.2 dalam proyek Anda.

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s
' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at "
                "frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and implement a personal blog website with a home page, "
                "article list, and article detail page using React and Node.js."
            ),
        },
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=65536,
    reasoning_effort="max",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js.",
    },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "max",
  max_tokens: 65536,
  temperature: 1.0,
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Kemampuan

Tinjau fakta-fakta penting model sebelum memilih arsitektur atau memperkirakan beban produksi.

Kemampuan yang didukung

Fitur yang dikembalikan oleh API model yang ada.

text-to-text

Input dan output

Input

text

Output

text

Profil produksi

Penyedia: Z.AI
Konteks: Tergantung model
Penggunaan komersial: Didukung

Kasus penggunaan

Gunakan GLM 5.2 untuk alur kerja produksi yang sesuai dengan kemampuan text-nya, lalu bandingkan alternatif sebelum berkomitmen pada integrasi jangka panjang.

Chat produksi dan alur kerja agen

Coding, analisis, dan pembuatan terstruktur

Otomatisasi volume tinggi melalui satu API

Model lainnya

Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualitas, latensi, kemampuan, dan harga.

Buka perbandingan model →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API adalah fitur perutean model cerdas yang memungkinkan pengembang mengakses model AI yang sesuai tanpa perlu menentukan ID model tertentu untuk setiap permintaan.

Lihat model

OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra, the flagship model for complex reasoning and coding. Choose GPT-5.6 Terra to balance intelligence and cost,

Lihat model

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash is a new-generation lightweight Gemini model, with the goal of achieving a better balance among speed, cost, and coding capability.

Lihat model

Anthropic

Claude Fable 5.1

claude-fable-5-1 Kecerdasan generasi berikutnya untuk agen yang berjalan dalam waktu lama

Lihat model

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash is the first native multimodal model in the GLM-5 series, delivering stronger intelligence than GLM-5.2 while maintaining an exceptionally cost-efficient architecture.

Lihat model

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Jelajahi API gpt-oss-20b(free).

Lihat model

Uptime

Tinjau data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint, dan waktu respons teramati sebelum masuk ke produksi.

Uptime

Tingkat keberhasilan permintaan selama 30 hari terakhir, mencerminkan keandalan setiap penyedia model. CometAPI memantau semua penyedia yang terhubung secara real-time, 24/7.

RespondLIVE

2766msAvg. Response

UptimeLIVE

92.9%Avg. Uptime

Terus jelajahi

Bandingkan model dan lanjutkan riset Anda

Z.AI

API aktif Populer

glm-5.2

GLM 5.2 API

GLM-5.2 is a significant update from Zhipu in the areas of open-source large models and AI coding.

Harga mulai dari

$1.12 / 1 juta token input

Penagihan berbasis penggunaan

Kesehatan API

Beroperasi normal

Uptime 92.9% / 24 jam

Waktu respons

2766 ms

Waktu respons API teramati

Dirilis

Jun 16, 2026

Z.AI

Playground

Coba GLM 5.2 dengan permintaan nyata, tinjau parameternya, dan validasi output sebelum mengintegrasikan API.

Ikhtisar

Gambaran praktis tentang GLM 5.2, termasuk perilaku penting dan pertimbangan integrasi.

Spesifikasi Teknis GLM-5.2

Item	GLM-5.2
Penyedia	Zhipu AI
Tanggal Rilis	13 Juni 2026
Tipe Model	LLM Mixture-of-Experts (MoE) berbobot terbuka
Total Parameter	~744B
Parameter Aktif	~40B per token
Jendela Konteks	1,000,000 token
Output Maksimum	131,072 token
Mode Penalaran	High, Max
Lisensi	MIT
Fokus Utama	Coding berorientasi agen, rekayasa perangkat lunak, penalaran jangka panjang
Ketersediaan API	Platform Z.ai dan penyedia yang kompatibel
Bobot Terbuka	Ya

Fitur Utama GLM-5.2

Jendela konteks 1M-token untuk seluruh repositori, kumpulan dokumentasi yang panjang, dan alur kerja agen multi-sesi.
Optimasi berfokus pada coding yang ditujukan untuk refactoring, debugging, pembuatan kode, dan tugas rekayasa perangkat lunak.
Dukungan alur kerja berorientasi agen untuk alat seperti Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode, dan agen coding sejenis.
Rilis bobot terbuka di bawah lisensi MIT, memungkinkan self-hosting dan fine-tuning.
Dua mode penalaran (High dan Max) memungkinkan trade-off antara latensi dan kedalaman penalaran.
Arsitektur MoE besar dengan total parameter sekitar 744B sambil mengaktifkan hanya ~40B per token demi efisiensi.

Performa Benchmark GLM-5.2

Benchmark	Skor yang Dilaporkan
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 vs GLM-5.1 vs Claude Opus 4.8

Spesifikasi	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Tanggal Rilis	2026-06-13	2026	2026
Jendela Konteks	1,000,000	~200,000	1,000,000
Bobot Terbuka	Ya (MIT)	Ya	Tidak
Mode Penalaran	High, Max	Standar	Extended Thinking
Total Parameter	744B	744B	Tidak diungkap
Parameter Aktif	40B	40B	Tidak diungkap
Data Benchmark Resmi	Tidak dipublikasikan	Dipublikasikan saat peluncuran	Dipublikasikan

Mengapa Menggunakan GLM-5.2 Melalui CometAPI?

CometAPI memungkinkan pengembang mengintegrasikan GLM-5.2 menggunakan antarmuka yang sama dengan yang digunakan untuk puluhan model AI terkemuka.

Manfaat meliputi:

Otentikasi terpadu di banyak penyedia
Integrasi API yang kompatibel dengan OpenAI
Penagihan dan manajemen penggunaan yang disederhanakan
Eksperimen cepat dengan model alternatif
Perpindahan mudah antara model coding, penalaran, gambar, audio, dan video
Mengurangi ketergantungan pada vendor untuk sistem produksi

Baik Anda sedang membangun AI IDE, asisten engineering internal, atau platform otomatisasi perusahaan, CometAPI meminimalkan upaya integrasi sambil mempertahankan fleksibilitas.

Cara Mengakses API GLM-5.2 di CometAPI

Mulai gunakan produk kami hanya dalam beberapa langkah sederhana...

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API GLM-5.2 Anda

Langkah 2: Kirim Permintaan ke API GLM-5.2

Langkah 3: Ambil Hasil dan Integrasikan API GLM-5.2

FAQ

Harga

Gunakan estimasi cepat di atas untuk satu kali eksekusi, lalu tinjau perbandingan lengkap antara CometAPI dan harga resmi.

Permintaan pertama

$0.0046

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Sepuluh permintaan

$0.0465

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Lima belas permintaan

$0.0697

Estimasi biaya penggunaan CometAPI

Harga untuk GLM 5.2

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Masukan:$1.12/M Keluaran:$3.528/M	Masukan:$1.4/M Keluaran:$4.41/M	-20%

API

Salin endpoint dan contoh kode yang berfungsi, lalu buka referensi API lengkap saat Anda memerlukan semua parameter.

Satu API, akses model siap produksi

Autentikasi sekali, panggil endpoint model, dan pertahankan alur penagihan serta observabilitas yang sama di semua penyedia.

POST/v1/chat/completions

Kode contoh dan API untuk GLM 5.2

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s
' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at "
                "frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and implement a personal blog website with a home page, "
                "article list, and article detail page using React and Node.js."
            ),
        },
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=65536,
    reasoning_effort="max",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js.",
    },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "max",
  max_tokens: 65536,
  temperature: 1.0,
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Kemampuan

Tinjau fakta-fakta penting model sebelum memilih arsitektur atau memperkirakan beban produksi.

Kemampuan yang didukung

Fitur yang dikembalikan oleh API model yang ada.

text-to-text

Input dan output

Input

text

Output

text

Profil produksi

Penyedia: Z.AI
Konteks: Tergantung model
Penggunaan komersial: Didukung

Kasus penggunaan

Gunakan GLM 5.2 untuk alur kerja produksi yang sesuai dengan kemampuan text-nya, lalu bandingkan alternatif sebelum berkomitmen pada integrasi jangka panjang.

Chat produksi dan alur kerja agen

Coding, analisis, dan pembuatan terstruktur

Otomatisasi volume tinggi melalui satu API

Model lainnya

Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualitas, latensi, kemampuan, dan harga.

Buka perbandingan model →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API adalah fitur perutean model cerdas yang memungkinkan pengembang mengakses model AI yang sesuai tanpa perlu menentukan ID model tertentu untuk setiap permintaan.

Lihat model

OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra, the flagship model for complex reasoning and coding. Choose GPT-5.6 Terra to balance intelligence and cost,

Lihat model

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash is a new-generation lightweight Gemini model, with the goal of achieving a better balance among speed, cost, and coding capability.

Lihat model

Anthropic

Claude Fable 5.1

claude-fable-5-1 Kecerdasan generasi berikutnya untuk agen yang berjalan dalam waktu lama

Lihat model

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash is the first native multimodal model in the GLM-5 series, delivering stronger intelligence than GLM-5.2 while maintaining an exceptionally cost-efficient architecture.

Lihat model

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Jelajahi API gpt-oss-20b(free).

Lihat model

Uptime

Tinjau data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint, dan waktu respons teramati sebelum masuk ke produksi.

Uptime

Tingkat keberhasilan permintaan selama 30 hari terakhir, mencerminkan keandalan setiap penyedia model. CometAPI memantau semua penyedia yang terhubung secara real-time, 24/7.

RespondLIVE

2766msAvg. Response

UptimeLIVE

92.9%Avg. Uptime

Terus jelajahi