API GLM-5.2 có thể xử lý toàn bộ một kho phần mềm trong một prompt không?

Có. GLM-5.2 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1,000,000 token, cho phép nhiều kho mã nguồn, bộ tài liệu và tạo phẩm phát triển nằm trong cùng một ngữ cảnh.

Điều gì khiến API GLM-5.2 khác với GLM-5.1?

Nâng cấp lớn nhất là mở rộng từ khoảng 200K token lên cửa sổ ngữ cảnh 1M token, cùng với cải thiện cho lập trình dựa trên tác nhân và hiệu suất ở các tác vụ dài hạn.

API GLM-5.2 có hỗ trợ tự lưu trữ không?

Có. GLM-5.2 được phát hành với trọng số mở theo giấy phép MIT, cho phép các tổ chức triển khai và tùy chỉnh mô hình cục bộ.

Khi nào nhà phát triển nên chọn GLM-5.2 thay vì các mô hình Claude hoặc GPT?

GLM-5.2 đặc biệt hấp dẫn cho các quy trình lập trình quy mô lớn, yêu cầu tự lưu trữ và phân tích kho mã với ngữ cảnh dài. Các mô hình Claude và GPT có thể vẫn cho kết quả tốt hơn ở một số bài đánh giá suy luận.

GLM-5.2 có những chế độ suy luận nào?

GLM-5.2 cung cấp các chế độ suy luận High và Max. Max dành cho các tác vụ lập trình và tác nhân khó, trong khi High cân bằng giữa chất lượng suy luận và hiệu quả.

API GLM-5.2 có phù hợp cho các tác nhân lập trình tự động không?

Có. Mô hình được định vị đặc biệt cho các quy trình lập trình dựa trên tác nhân và hỗ trợ các hệ sinh thái tác nhân lập trình phổ biến như Claude Code, Cline, Roo Code và OpenCode.

GLM-5.2 so sánh như thế nào với các mô hình lập trình trọng số mở khác?

GLM-5.2 nổi bật nhờ kết hợp cửa sổ ngữ cảnh 1M token, giấy phép MIT, huấn luyện tập trung vào lập trình và hỗ trợ các quy trình tác nhân kéo dài.

Z.AI

API đang hoạt động Phổ biến

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.

Giá khởi điểm

$1.12 / 1 triệu token đầu vào

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Đang hoạt động

Uptime 93.3% / 24 giờ

Thời gian phản hồi

2709 ms

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Jun 16, 2026

Z.AI

Playground

Dùng thử GLM 5.2 với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về GLM 5.2, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

Thông số kỹ thuật của GLM-5.2

Hạng mục	GLM-5.2
Nhà cung cấp	Zhipu AI
Ngày phát hành	13 tháng 6, 2026
Loại mô hình	LLM Mixture-of-Experts (MoE) có trọng số mở
Tổng số tham số	~744B
Tham số kích hoạt	~40B mỗi token
Cửa sổ ngữ cảnh	1,000,000 tokens
Đầu ra tối đa	131,072 tokens
Chế độ suy luận	High, Max
Giấy phép	MIT
Trọng tâm chính	Lập trình theo hướng tác tử, kỹ nghệ phần mềm, suy luận tầm xa
Khả dụng API	Nền tảng Z.ai và các nhà cung cấp tương thích
Trọng số mở	Có

GLM-5.2 là mẫu chủ lực mới nhất thuộc dòng GLM của Zhipu AI. Khác với các mô hình tiên tiến đa dụng, GLM-5.2 được định vị chủ yếu như một mô hình ưu tiên lập trình và định hướng tác tử, được thiết kế cho kỹ nghệ phần mềm quy mô kho mã, quy trình tự động và suy luận với ngữ cảnh cực dài. Năng lực nổi bật của nó là cửa sổ ngữ cảnh gốc 1 triệu token, khiến nó trở thành một trong những cửa sổ ngữ cảnh công khai lớn nhất trong số các mô hình có trọng số mở.

Các tính năng chính của GLM-5.2

Cửa sổ ngữ cảnh 1M-token cho toàn bộ kho mã, bộ tài liệu dài và quy trình tác tử đa phiên.
Tối ưu hóa ưu tiên lập trình tập trung vào tái cấu trúc, gỡ lỗi, sinh mã và các tác vụ kỹ nghệ phần mềm.
Hỗ trợ quy trình tác tử cho các công cụ như Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode và các tác tử lập trình tương tự.
Phát hành trọng số mở theo giấy phép MIT, cho phép tự lưu trữ và tinh chỉnh.
Hai chế độ suy luận (High và Max) cho phép đánh đổi giữa độ trễ và độ sâu suy luận.
Kiến trúc MoE lớn với khoảng 744B tham số tổng, chỉ kích hoạt ~40B mỗi token để đạt hiệu suất.

Hiệu năng trên benchmark của GLM-5.2

Zhipu không công bố các kết quả benchmark chính thức toàn diện khi ra mắt, khiến việc so sánh trực tiếp kém chắc chắn hơn so với các mô hình như GPT-5 hoặc Claude. Nhiều báo cáo trong ngành ghi nhận sự thiếu vắng các công bố benchmark được kiểm chứng độc lập.

Benchmark	Điểm báo cáo
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 so với GLM-5.1 và Claude Opus 4.8

Thông số	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Ngày phát hành	2026-06-13	2026	2026
Cửa sổ ngữ cảnh	1,000,000	~200,000	1,000,000
Trọng số mở	Có (MIT)	Có	Không
Chế độ suy luận	High, Max	Standard	Extended Thinking
Tổng số tham số	744B	744B	Không tiết lộ
Tham số kích hoạt	40B	40B	Không tiết lộ
Dữ liệu benchmark chính thức	Chưa công bố	Công bố khi ra mắt	Đã công bố

Nâng cấp được ghi nhận chính của GLM-5.2 so với GLM-5.1 là mở rộng lên cửa sổ ngữ cảnh 1M-token và giới thiệu các chế độ suy luận có thể chọn High và Max. Khi ra mắt, Z.ai không công bố các kết quả benchmark chính thức như SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval hay tương tự, vì vậy các so sánh hiệu năng với Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek hoặc Qwen vẫn chưa được xác thực.

So với các mô hình mở khác, điểm khác biệt chính của GLM-5.2 là sự kết hợp giữa cửa sổ ngữ cảnh rất lớn, chuyên môn hóa cho lập trình và giấy phép MIT. Sức hấp dẫn mạnh nhất của nó là cho kỹ nghệ phần mềm ở quy mô kho mã hơn là các ứng dụng trò chuyện chung.

Vì sao nên dùng GLM-5.2 qua CometAPI?

CometAPI cho phép nhà phát triển tích hợp GLM-5.2 bằng cùng giao diện được sử dụng cho hàng chục mô hình AI hàng đầu.

Lợi ích gồm:

Xác thực thống nhất trên nhiều nhà cung cấp
Tích hợp API tương thích với OpenAI
Đơn giản hóa thanh toán và quản lý sử dụng
Thử nghiệm nhanh với các mô hình thay thế
Dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình về lập trình, suy luận, hình ảnh, âm thanh và video
Giảm phụ thuộc vào nhà cung cấp cho hệ thống sản xuất

Dù bạn đang xây dựng một IDE AI, trợ lý kỹ thuật nội bộ, hay nền tảng tự động hóa doanh nghiệp, CometAPI giúp giảm thiểu công sức tích hợp mà vẫn giữ được tính linh hoạt.

Cách truy cập API GLM-5.2 trên CometAPI

Bắt đầu với sản phẩm của chúng tôi chỉ với vài bước đơn giản...

Bước 1: Đăng ký khóa API GLM-5.2 của bạn

Tạo tài khoản trên CometAPI và đi tới bảng điều khiển API để tạo khóa API GLM-5.2 của bạn. Khóa này xác thực mọi yêu cầu và cho bạn quyền truy cập ngay vào đầy đủ khả năng của API GLM-5.2, bao gồm cửa sổ ngữ cảnh 1M token và 128k token đầu ra.

Bước 2: Gửi yêu cầu tới API GLM-5.2

Sử dụng khóa API GLM-5.2 của bạn để gửi các yêu cầu POST tới điểm cuối CometAPI. Truyền prompt của bạn, đặt các tham số mô hình như mức độ nỗ lực và số token tối đa, và API GLM-5.2 sẽ xử lý yêu cầu của bạn — xử lý mọi thứ từ tạo mã đến phân tích tài liệu cho tới sử dụng công cụ theo tác tử.

Bước 3: Nhận kết quả và tích hợp API GLM-5.2

API GLM-5.2 trả về các phản hồi có cấu trúc, bao gồm văn bản hoàn thành, hướng dẫn gọi công cụ và siêu dữ liệu về sử dụng token. API hỗ trợ cả phản hồi đồng bộ tiêu chuẩn và truyền phát thời gian thực qua Server-Sent Events (SSE) khi cấu hình stream: true. Điểm cuối có thể dễ dàng tích hợp vào quy trình hiện có bằng các HTTP client tiêu chuẩn hoặc SDK tương thích OpenAI bằng cách định tuyến yêu cầu qua url(//api.cometapi.com/v1) với Bearer Token của bạn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Yêu cầu đầu tiên

$0.0046

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

$0.0465

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

$0.0697

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho GLM 5.2

Khám phá mức giá cạnh tranh cho GLM 5.2, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách GLM 5.2 có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Đầu vào:$1.12/M Đầu ra:$3.528/M	Đầu vào:$1.4/M Đầu ra:$4.41/M	-20%

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/chat/completions

Mã mẫu và API cho GLM 5.2

Truy cập mã mẫu toàn diện và tài nguyên API cho GLM 5.2 để tối ưu hóa quy trình tích hợp của bạn. Tài liệu chi tiết của chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của GLM 5.2 trong các dự án của mình.

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);

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-text

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

text

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: Z.AI
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Sử dụng GLM 5.2 cho các quy trình môi trường thực tế phù hợp với khả năng text của nó, sau đó so sánh các lựa chọn khác trước khi cam kết tích hợp lâu dài.

Chat môi trường thực tế và quy trình tác nhân

Lập trình, phân tích và tạo nội dung có cấu trúc

Tự động hóa khối lượng lớn qua một API

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mở so sánh mô hình →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API là một tính năng định tuyến mô hình thông minh cho phép các nhà phát triển truy cập mô hình AI phù hợp mà không cần chỉ định ID mô hình cụ thể cho từng yêu cầu.

Xem mô hình

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,

Xem mô hình

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.

Xem mô hình

Anthropic

Claude Fable 5.1

claude-fable-5-1 Trí tuệ thế hệ tiếp theo cho các tác nhân vận hành trong thời gian dài

Xem mô hình

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.

Xem mô hình

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Khám phá API của gpt-oss-20b(free).

Xem mô hình

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Uptime

Tỷ lệ thành công của yêu cầu trong 30 ngày qua, phản ánh độ tin cậy của từng nhà cung cấp mô hình. CometAPI giám sát tất cả các nhà cung cấp được kết nối theo thời gian thực, 24/7.

RespondLIVE

2709msAvg. Response

UptimeLIVE

93.3%Avg. Uptime

Tiếp tục khám phá

So sánh các mô hình và tiếp tục nghiên cứu của bạn

Z.AI

API đang hoạt động Phổ biến

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.

Giá khởi điểm

$1.12 / 1 triệu token đầu vào

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Đang hoạt động

Uptime 93.3% / 24 giờ

Thời gian phản hồi

2709 ms

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Jun 16, 2026

Z.AI

Playground

Dùng thử GLM 5.2 với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về GLM 5.2, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

Thông số kỹ thuật của GLM-5.2

Hạng mục	GLM-5.2
Nhà cung cấp	Zhipu AI
Ngày phát hành	13 tháng 6, 2026
Loại mô hình	LLM Mixture-of-Experts (MoE) có trọng số mở
Tổng số tham số	~744B
Tham số kích hoạt	~40B mỗi token
Cửa sổ ngữ cảnh	1,000,000 tokens
Đầu ra tối đa	131,072 tokens
Chế độ suy luận	High, Max
Giấy phép	MIT
Trọng tâm chính	Lập trình theo hướng tác tử, kỹ nghệ phần mềm, suy luận tầm xa
Khả dụng API	Nền tảng Z.ai và các nhà cung cấp tương thích
Trọng số mở	Có

Các tính năng chính của GLM-5.2

Cửa sổ ngữ cảnh 1M-token cho toàn bộ kho mã, bộ tài liệu dài và quy trình tác tử đa phiên.
Tối ưu hóa ưu tiên lập trình tập trung vào tái cấu trúc, gỡ lỗi, sinh mã và các tác vụ kỹ nghệ phần mềm.
Hỗ trợ quy trình tác tử cho các công cụ như Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode và các tác tử lập trình tương tự.
Phát hành trọng số mở theo giấy phép MIT, cho phép tự lưu trữ và tinh chỉnh.
Hai chế độ suy luận (High và Max) cho phép đánh đổi giữa độ trễ và độ sâu suy luận.
Kiến trúc MoE lớn với khoảng 744B tham số tổng, chỉ kích hoạt ~40B mỗi token để đạt hiệu suất.

Hiệu năng trên benchmark của GLM-5.2

Benchmark	Điểm báo cáo
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 so với GLM-5.1 và Claude Opus 4.8

Thông số	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Ngày phát hành	2026-06-13	2026	2026
Cửa sổ ngữ cảnh	1,000,000	~200,000	1,000,000
Trọng số mở	Có (MIT)	Có	Không
Chế độ suy luận	High, Max	Standard	Extended Thinking
Tổng số tham số	744B	744B	Không tiết lộ
Tham số kích hoạt	40B	40B	Không tiết lộ
Dữ liệu benchmark chính thức	Chưa công bố	Công bố khi ra mắt	Đã công bố

Vì sao nên dùng GLM-5.2 qua CometAPI?

CometAPI cho phép nhà phát triển tích hợp GLM-5.2 bằng cùng giao diện được sử dụng cho hàng chục mô hình AI hàng đầu.

Lợi ích gồm:

Xác thực thống nhất trên nhiều nhà cung cấp
Tích hợp API tương thích với OpenAI
Đơn giản hóa thanh toán và quản lý sử dụng
Thử nghiệm nhanh với các mô hình thay thế
Dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình về lập trình, suy luận, hình ảnh, âm thanh và video
Giảm phụ thuộc vào nhà cung cấp cho hệ thống sản xuất

Cách truy cập API GLM-5.2 trên CometAPI

Bắt đầu với sản phẩm của chúng tôi chỉ với vài bước đơn giản...

Bước 1: Đăng ký khóa API GLM-5.2 của bạn

Bước 2: Gửi yêu cầu tới API GLM-5.2

Bước 3: Nhận kết quả và tích hợp API GLM-5.2

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Yêu cầu đầu tiên

$0.0046

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

$0.0465

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

$0.0697

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho GLM 5.2

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Đầu vào:$1.12/M Đầu ra:$3.528/M	Đầu vào:$1.4/M Đầu ra:$4.41/M	-20%

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/chat/completions

Mã mẫu và API cho 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);

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-text

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

text

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: Z.AI
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Sử dụng GLM 5.2 cho các quy trình môi trường thực tế phù hợp với khả năng text của nó, sau đó so sánh các lựa chọn khác trước khi cam kết tích hợp lâu dài.

Chat môi trường thực tế và quy trình tác nhân

Lập trình, phân tích và tạo nội dung có cấu trúc

Tự động hóa khối lượng lớn qua một API

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

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

Xem mô hình

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.

Xem mô hình

Anthropic

Claude Fable 5.1

claude-fable-5-1 Trí tuệ thế hệ tiếp theo cho các tác nhân vận hành trong thời gian dài

Xem mô hình

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.

Xem mô hình

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Khám phá API của gpt-oss-20b(free).

Xem mô hình

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Uptime

RespondLIVE

2709msAvg. Response

UptimeLIVE

93.3%Avg. Uptime

Tiếp tục khám phá