API ของ GLM-5.2 สามารถประมวลผลทั้งรีโพซิทอรีซอฟต์แวร์ทั้งหมดได้ในพรอมต์เดียวหรือไม่?

ใช่ GLM-5.2 รองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเค็น ทำให้รีโพซิทอรี ชุดเอกสาร และอาร์ติแฟกต์การพัฒนาจำนวนมากสามารถอยู่ภายในบริบทเดียวได้

อะไรทำให้ API ของ GLM-5.2 แตกต่างจาก GLM-5.1?

การอัปเกรดที่ใหญ่ที่สุดคือการขยายจากประมาณ 200K โทเค็นไปเป็นหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น พร้อมทั้งปรับปรุงการเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์และประสิทธิภาพงานระยะยาว

API ของ GLM-5.2 รองรับการโฮสต์ด้วยตนเองหรือไม่?

ใช่ GLM-5.2 เผยแพร่พร้อมน้ำหนักแบบเปิดภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ทำให้องค์กรสามารถปรับใช้และปรับแต่งโมเดลในเครื่องได้

นักพัฒนาควรเลือก GLM-5.2 แทนโมเดล Claude หรือ GPT เมื่อใด?

GLM-5.2 น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดขนาดใหญ่ ความต้องการโฮสต์ด้วยตนเอง และการวิเคราะห์รีโพซิทอรีแบบบริบทยาว โมเดล Claude และ GPT อาจยังให้การตรวจสอบที่แข็งแกร่งกว่าในบางเบนช์มาร์กด้านการให้เหตุผล

มีโหมดการให้เหตุผลใดบ้างใน GLM-5.2?

GLM-5.2 มีโหมดการให้เหตุผล High และ Max โดย Max เหมาะสำหรับงานโค้ดและงานเอเจนต์ที่ยาก ส่วน High ให้สมดุลระหว่างคุณภาพการให้เหตุผลกับประสิทธิภาพ

API ของ GLM-5.2 เหมาะกับเอเจนต์เขียนโค้ดแบบอัตโนมัติหรือไม่?

ใช่ โมเดลนี้ถูกวางตำแหน่งมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์ และรองรับระบบนิเวศเอเจนต์เขียนโค้ดยอดนิยม เช่น Claude Code, Cline, Roo Code และ OpenCode

GLM-5.2 เปรียบเทียบกับโมเดลเขียนโค้ดน้ำหนักเปิดอื่นๆ อย่างไร?

GLM-5.2 โดดเด่นด้วยการผสานหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น สัญญาอนุญาต MIT การฝึกที่เน้นการเขียนโค้ด และการรองรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ทำงานต่อเนื่องเป็นเวลานาน

Z.AI

API ทำงานอยู่ ยอดนิยม

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.

ราคาเริ่มต้น

$1.12 / อินพุต 1 ล้านโทเคน

คิดค่าบริการตามการใช้งาน

สถานะ API

ทำงานปกติ

อัปไทม์ 92.9% / 24 ชม.

เวลาตอบสนอง

2768 ms

เวลาตอบสนอง API ที่วัดได้จริง

วันที่เผยแพร่

Jun 16, 2026

Z.AI

Playground

ลองใช้ GLM 5.2 ด้วยคำขอจริง ตรวจสอบพารามิเตอร์ และตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนเชื่อมต่อ API

ภาพรวม

ภาพรวมการใช้งานจริงของ GLM 5.2 รวมถึงพฤติกรรมสำคัญและข้อควรพิจารณาในการเชื่อมต่อ

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ GLM-5.2

รายการ	GLM-5.2
ผู้ให้บริการ	Zhipu AI
วันที่เปิดตัว	June 13, 2026
ประเภทโมเดล	LLM แบบ Mixture-of-Experts (MoE) ที่เปิดเผยน้ำหนัก
พารามิเตอร์รวม	~744B
พารามิเตอร์ที่ทำงาน	~40B ต่อโทเค็น
หน้าต่างบริบท	1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด	131,072 tokens
โหมดการให้เหตุผล	High, Max
สัญญาอนุญาต	MIT
โฟกัสหลัก	การเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การให้เหตุผลระยะยาว
ความพร้อมใช้งานของ API	แพลตฟอร์ม Z.ai และผู้ให้บริการที่เข้ากันได้
เปิดเผยน้ำหนัก	ใช่

GLM-5.2 เป็นโมเดลเรือธงรุ่นล่าสุดจากตระกูล GLM ของ Zhipu AI แตกต่างจากโมเดลแนวหน้าทั่วไปที่ใช้งานอเนกประสงค์ GLM-5.2 ถูกวางตำแหน่งให้เน้นการเขียนโค้ดและเน้นเอเจนต์เป็นหลัก ออกแบบมาสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับคลังเก็บโค้ด เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และการให้เหตุผลที่มีบริบทยาวมาก ความสามารถเด่นคือหน้าต่างบริบทแบบเนทีฟขนาด 1 ล้านโทเค็น ทำให้เป็นหนึ่งในหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุดที่เปิดให้ใช้สาธารณะในบรรดาโมเดลที่เปิดเผยน้ำหนัก

คุณสมบัติหลักของ GLM-5.2

หน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็น สำหรับทั้งคลังเก็บโค้ดทั้งชุด ชุดเอกสารที่ยาว และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายเซสชัน
การปรับให้เหมาะสำหรับการเขียนโค้ด เน้นการรีแฟกตอริง ดีบัก การสร้างโค้ด และงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์
รองรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์สำหรับเครื่องมือ เช่น Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode และเอเจนต์เขียนโค้ดที่คล้ายกัน
เปิดเผยน้ำหนักภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ช่วยให้โฮสต์เองและปรับจูนได้
มีโหมดการให้เหตุผล 2 แบบ (High และ Max) ช่วยให้ปรับสมดุลระหว่างความหน่วงกับความลึกของการให้เหตุผล
สถาปัตยกรรม MoE ขนาดใหญ่ มีพารามิเตอร์รวมประมาณ 744B แต่เปิดใช้งานเพียง ~40B ต่อโทเค็นเพื่อประสิทธิภาพ

ผลการทดสอบ Benchmark ของ GLM-5.2

Zhipu ไม่ได้เผยแพร่ผล Benchmark อย่างเป็นทางการแบบครอบคลุมในช่วงเปิดตัว ทำให้การเปรียบเทียบโดยตรงมีความไม่แน่นอนมากกว่าโมเดลอย่าง GPT-5 หรือ Claude รายงานในอุตสาหกรรมหลายฉบับระบุถึงการขาดการเผยแพร่ Benchmark ที่ผ่านการตรวจสอบอิสระ

ชุดทดสอบ	คะแนนที่รายงาน
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 เทียบกับ GLM-5.1 และ Claude Opus 4.8

สเปก	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
วันที่เปิดตัว	2026-06-13	2026	2026
หน้าต่างบริบท	1,000,000	~200,000	1,000,000
เปิดเผยน้ำหนัก	ใช่ (MIT)	ใช่	ไม่
โหมดการให้เหตุผล	High, Max	Standard	Extended Thinking
พารามิเตอร์รวม	744B	744B	ไม่เปิดเผย
พารามิเตอร์ที่ทำงาน	40B	40B	ไม่เปิดเผย
ข้อมูล Benchmark ทางการ	ไม่ได้เผยแพร่	เผยแพร่เมื่อเปิดตัว	เผยแพร่แล้ว

การอัปเกรดหลักที่มีเอกสารของ GLM-5.2 เมื่อเทียบกับ GLM-5.1 คือการขยายหน้าต่างบริบทเป็น 1M โทเค็น และการเพิ่มโหมดการให้เหตุผลที่เลือกได้ High และ Max ในช่วงเปิดตัว Z.ai ไม่ได้เผยแพร่ผลลัพธ์อย่างเป็นทางการของ SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval หรือ Benchmark ที่คล้ายกัน ดังนั้นการเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับ Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek หรือโมเดล Qwen จึงยังไม่ได้รับการยืนยัน

เมื่อเทียบกับโมเดลเปิดอื่นๆ จุดแตกต่างหลักของ GLM-5.2 คือการผสานหน้าต่างบริบทที่ใหญ่มาก ความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ด และสัญญาอนุญาตแบบ MIT จุดแข็งที่สุดคือการใช้งานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับคลังเก็บโค้ด มากกว่าการแชตทั่วไป

ทำไมจึงควรใช้ GLM-5.2 ผ่าน CometAPI?

CometAPI ช่วยให้นักพัฒนาผสาน GLM-5.2 ได้ด้วยอินเทอร์เฟซเดียวกับที่ใช้กับโมเดลชั้นนำอีกหลากหลาย

ประโยชน์ประกอบด้วย:

การยืนยันตัวตนแบบรวมศูนย์ครอบคลุมหลายผู้ให้บริการ
การผสาน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
การจัดการการเรียกเก็บเงินและการใช้งานที่ง่ายขึ้น
ทดลองกับโมเดลทางเลือกได้อย่างรวดเร็ว
สลับใช้งานระหว่างโมเดลด้านโค้ด การให้เหตุผล ภาพ เสียง และวิดีโอได้อย่างง่ายดาย
ลดการผูกติดกับผู้ให้บริการสำหรับระบบโปรดักชัน

ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้าง AI IDE ผู้ช่วยวิศวกรรมภายในองค์กร หรือแพลตฟอร์มอัตโนมัติระดับเอน터ไพรส์ CometAPI จะช่วยลดความพยายามในการผสาน ในขณะที่ยังคงความยืดหยุ่น

วิธีการเข้าถึง GLM-5.2 API บน CometAPI

เริ่มต้นใช้งานผลิตภัณฑ์ของเราได้ในไม่กี่ขั้นตอน...

ขั้นตอนที่ 1: สมัครเพื่อรับคีย์ API ของ GLM-5.2

สร้างบัญชีบน CometAPI และไปที่แดชบอร์ด API เพื่อสร้างคีย์ API ของ GLM-5.2 คีย์นี้จะใช้ยืนยันคำขอทั้งหมดของคุณ และทำให้คุณเข้าถึงความสามารถเต็มรูปแบบของ GLM-5.2 API ได้ทันที รวมถึงหน้าต่างบริบท 1M โทเค็นและเอาต์พุต 128k โทเค็น

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง GLM-5.2 API

ใช้คีย์ API ของ GLM-5.2 เพื่อส่งคำขอแบบ POST ไปยังปลายทางของ CometAPI ส่งพรอมป์ต์ของคุณ กำหนดพารามิเตอร์ของโมเดล เช่น ระดับความพยายาม และจำนวนโทเค็นสูงสุด แล้ว GLM-5.2 API จะประมวลผลคำขอของคุณ ครอบคลุมตั้งแต่การสร้างโค้ด การวิเคราะห์เอกสาร ไปจนถึงการใช้งานเครื่องมือเชิงเอเจนต์

ขั้นตอนที่ 3: ดึงผลลัพธ์และผสาน GLM-5.2 API

GLM-5.2 API ส่งคืนการตอบกลับแบบมีโครงสร้าง รวมถึงข้อความผลลัพธ์ คำสั่งเรียกใช้เครื่องมือ และข้อมูลเมตาเกี่ยวกับการใช้โทเค็น รองรับทั้งการตอบกลับแบบซิงโครนัสมาตรฐานและการสตรีมแบบเรียลไทม์ผ่าน Server-Sent Events (SSE) เมื่อกำหนดค่าเป็น stream: true ปลายทางสามารถผสานเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณได้อย่างง่ายดาย โดยใช้ไคลเอนต์ HTTP มาตรฐานหรือ SDK ที่เข้ากันได้กับ openAI โดยส่งคำขอผ่าน url(//api.cometapi.com/v1) พร้อม Bearer Token ของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

ราคา

ใช้การประเมินค่าใช้จ่ายอย่างรวดเร็วด้านบนสำหรับการรันครั้งเดียว จากนั้นดูการเปรียบเทียบราคาฉบับเต็มระหว่าง CometAPI และราคาทางการ

คำขอแรก

$0.0046

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบคำขอ

$0.0465

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบห้าคำขอ

$0.0697

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

ราคาสำหรับ GLM 5.2

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ GLM 5.2 ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า GLM 5.2 สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้

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

API

คัดลอกเอนด์พอยต์และตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง จากนั้นเปิดเอกสารอ้างอิง API ฉบับเต็มเมื่อต้องการพารามิเตอร์ทั้งหมด

API เดียว เข้าถึงโมเดลพร้อมใช้งานจริง

ยืนยันตัวตนเพียงครั้งเดียว เรียกใช้เอนด์พอยต์ของโมเดล และคงเวิร์กโฟลว์การเรียกเก็บเงินและการตรวจสอบแบบเดียวกันในทุกผู้ให้บริการ

POST/v1/chat/completions

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ GLM 5.2

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ GLM 5.2 เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ GLM 5.2 ในโครงการของคุณ

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);

ความสามารถ

ตรวจสอบข้อมูลสำคัญของโมเดลก่อนเลือกสถาปัตยกรรมหรือประเมินภาระงานในโปรดักชัน

ความสามารถที่รองรับ

ฟีเจอร์ที่ส่งกลับโดย API ของโมเดลปัจจุบัน

text-to-text

อินพุตและเอาต์พุต

อินพุต

text

เอาต์พุต

text

โปรไฟล์การใช้งานจริง

ผู้ให้บริการ: Z.AI
บริบท: ขึ้นอยู่กับโมเดล
การใช้งานเชิงพาณิชย์: รองรับ

กรณีการใช้งาน

ใช้ GLM 5.2 สำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับโปรดักชันที่เหมาะกับความสามารถด้าน text จากนั้นเปรียบเทียบทางเลือกอื่นก่อนตัดสินใจเชื่อมต่อระยะยาว

แชทระดับโปรดักชันและเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์

การเขียนโค้ด วิเคราะห์ และสร้างผลลัพธ์เชิงโครงสร้าง

การทำงานอัตโนมัติปริมาณสูงผ่าน API เดียว

โมเดลอื่น ๆ

เปรียบเทียบโมเดลอื่น ๆ ที่มีให้บริการผ่าน CometAPI ในด้านคุณภาพ ความหน่วง ความสามารถ และราคา

เปิดการเปรียบเทียบโมเดล →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API เป็นฟีเจอร์การกำหนดเส้นทางโมเดลแบบอัจฉริยะที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดล AI ที่เหมาะสมได้โดยไม่ต้องระบุ model ID เฉพาะสำหรับแต่ละคำขอ

ดูโมเดล

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,

ดูโมเดล

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.

ดูโมเดล

Anthropic

Claude Fable 5.1

claude-fable-5-1 อัจฉริยภาพรุ่นถัดไปสำหรับเอเจนต์ที่ทำงานต่อเนื่องยาวนาน

ดูโมเดล

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.

ดูโมเดล

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

สำรวจ API ของ gpt-oss-20b(free)

ดูโมเดล

Uptime

ตรวจสอบข้อมูล heartbeat แบบเรียลไทม์ ความพร้อมใช้งานของเอนด์พอยต์ และเวลาตอบสนองที่วัดได้จริงก่อนใช้งานจริง

Uptime

อัตราความสำเร็จของคำขอในช่วง 30 วันที่ผ่านมา สะท้อนถึงความน่าเชื่อถือของผู้ให้บริการแต่ละราย CometAPI ตรวจสอบผู้ให้บริการที่เชื่อมต่อทั้งหมดแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง

RespondLIVE

2768msAvg. Response

UptimeLIVE

92.9%Avg. Uptime

สำรวจต่อ

เปรียบเทียบโมเดลและค้นคว้าต่อ

Z.AI

API ทำงานอยู่ ยอดนิยม

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.

ราคาเริ่มต้น

$1.12 / อินพุต 1 ล้านโทเคน

คิดค่าบริการตามการใช้งาน

สถานะ API

ทำงานปกติ

อัปไทม์ 92.9% / 24 ชม.

เวลาตอบสนอง

2768 ms

เวลาตอบสนอง API ที่วัดได้จริง

วันที่เผยแพร่

Jun 16, 2026

Z.AI

Playground

ภาพรวม

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ GLM-5.2

รายการ	GLM-5.2
ผู้ให้บริการ	Zhipu AI
วันที่เปิดตัว	June 13, 2026
ประเภทโมเดล	LLM แบบ Mixture-of-Experts (MoE) ที่เปิดเผยน้ำหนัก
พารามิเตอร์รวม	~744B
พารามิเตอร์ที่ทำงาน	~40B ต่อโทเค็น
หน้าต่างบริบท	1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด	131,072 tokens
โหมดการให้เหตุผล	High, Max
สัญญาอนุญาต	MIT
โฟกัสหลัก	การเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การให้เหตุผลระยะยาว
ความพร้อมใช้งานของ API	แพลตฟอร์ม Z.ai และผู้ให้บริการที่เข้ากันได้
เปิดเผยน้ำหนัก	ใช่

คุณสมบัติหลักของ GLM-5.2

หน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็น สำหรับทั้งคลังเก็บโค้ดทั้งชุด ชุดเอกสารที่ยาว และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายเซสชัน
การปรับให้เหมาะสำหรับการเขียนโค้ด เน้นการรีแฟกตอริง ดีบัก การสร้างโค้ด และงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์
รองรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์สำหรับเครื่องมือ เช่น Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode และเอเจนต์เขียนโค้ดที่คล้ายกัน
เปิดเผยน้ำหนักภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ช่วยให้โฮสต์เองและปรับจูนได้
มีโหมดการให้เหตุผล 2 แบบ (High และ Max) ช่วยให้ปรับสมดุลระหว่างความหน่วงกับความลึกของการให้เหตุผล
สถาปัตยกรรม MoE ขนาดใหญ่ มีพารามิเตอร์รวมประมาณ 744B แต่เปิดใช้งานเพียง ~40B ต่อโทเค็นเพื่อประสิทธิภาพ

ผลการทดสอบ Benchmark ของ GLM-5.2

ชุดทดสอบ	คะแนนที่รายงาน
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 เทียบกับ GLM-5.1 และ Claude Opus 4.8

สเปก	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
วันที่เปิดตัว	2026-06-13	2026	2026
หน้าต่างบริบท	1,000,000	~200,000	1,000,000
เปิดเผยน้ำหนัก	ใช่ (MIT)	ใช่	ไม่
โหมดการให้เหตุผล	High, Max	Standard	Extended Thinking
พารามิเตอร์รวม	744B	744B	ไม่เปิดเผย
พารามิเตอร์ที่ทำงาน	40B	40B	ไม่เปิดเผย
ข้อมูล Benchmark ทางการ	ไม่ได้เผยแพร่	เผยแพร่เมื่อเปิดตัว	เผยแพร่แล้ว

ทำไมจึงควรใช้ GLM-5.2 ผ่าน CometAPI?

ประโยชน์ประกอบด้วย:

การยืนยันตัวตนแบบรวมศูนย์ครอบคลุมหลายผู้ให้บริการ
การผสาน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
การจัดการการเรียกเก็บเงินและการใช้งานที่ง่ายขึ้น
ทดลองกับโมเดลทางเลือกได้อย่างรวดเร็ว
สลับใช้งานระหว่างโมเดลด้านโค้ด การให้เหตุผล ภาพ เสียง และวิดีโอได้อย่างง่ายดาย
ลดการผูกติดกับผู้ให้บริการสำหรับระบบโปรดักชัน

วิธีการเข้าถึง GLM-5.2 API บน CometAPI

เริ่มต้นใช้งานผลิตภัณฑ์ของเราได้ในไม่กี่ขั้นตอน...

ขั้นตอนที่ 1: สมัครเพื่อรับคีย์ API ของ GLM-5.2

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง GLM-5.2 API

ขั้นตอนที่ 3: ดึงผลลัพธ์และผสาน GLM-5.2 API

คำถามที่พบบ่อย

ราคา

คำขอแรก

$0.0046

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบคำขอ

$0.0465

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

สิบห้าคำขอ

$0.0697

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ CometAPI

ราคาสำหรับ GLM 5.2

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

API

API เดียว เข้าถึงโมเดลพร้อมใช้งานจริง

POST/v1/chat/completions

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ 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);

ความสามารถ

ความสามารถที่รองรับ

ฟีเจอร์ที่ส่งกลับโดย API ของโมเดลปัจจุบัน

text-to-text

อินพุตและเอาต์พุต

อินพุต

text

เอาต์พุต

text

โปรไฟล์การใช้งานจริง

ผู้ให้บริการ: Z.AI
บริบท: ขึ้นอยู่กับโมเดล
การใช้งานเชิงพาณิชย์: รองรับ

กรณีการใช้งาน

แชทระดับโปรดักชันและเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์

การเขียนโค้ด วิเคราะห์ และสร้างผลลัพธ์เชิงโครงสร้าง

การทำงานอัตโนมัติปริมาณสูงผ่าน API เดียว

โมเดลอื่น ๆ

เปิดการเปรียบเทียบโมเดล →

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

ดูโมเดล

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.

ดูโมเดล

Anthropic

Claude Fable 5.1

claude-fable-5-1 อัจฉริยภาพรุ่นถัดไปสำหรับเอเจนต์ที่ทำงานต่อเนื่องยาวนาน

ดูโมเดล

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.

ดูโมเดล

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

สำรวจ API ของ gpt-oss-20b(free)

ดูโมเดล

Uptime

RespondLIVE

2768msAvg. Response

UptimeLIVE

92.9%Avg. Uptime

สำรวจต่อ