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GLM-5.2 API

Zhipu(智譜)GLM-5.2 は次世代の中英バイリンガル大規模言語モデルで、汎用対話、コード生成、エージェントタスクの実行に対応します。中国語文脈での推論とツール呼び出しに強みがあり、幅広い業務用途に活用できます。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。

24時間ステータス監視
直近24時間の成功率: 0%
GLM-5.2

モデル:

glm-5.2
料金: 3.75 credits per 1K input tokens · ≈ $0.0019-$0.0037 · 12.5 credits per 1K output tokens · ≈ $0.0063-$0.0125高い安定性と、APIAny プラットフォーム上の詳細な使用履歴を提供します。
プレイグラウンド履歴料金モデル概要ユースケースAPIFAQ
glm-5.2
56(推奨:2,000)
->

USD 見積 $0.0025-$0.005:最大チャージパックは $1 = 2,000 クレジットで換算。スターターパックは $1 = 1,000 クレジットで換算。

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GLM-5.2
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入力

3.75 クレジット/1K

≈ $0.0019-$0.0037

出力

12.5 クレジット/1K

≈ $0.0063-$0.0125

キャッシュ読み取り

0.75 クレジット/1K

≈ $0.0004-$0.0008

コンテキスト

-

最大出力

-
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料金
モデル ID
タイプ
課金項目
料金
glm-5.2
テキスト生成
入力 token
3.75 クレジット 1K 入力 token ごと · ≈ $0.0019-$0.0037
glm-5.2
テキスト生成
キャッシュ読み取り token
0.75 クレジット 1K キャッシュ入力 token ごと · ≈ $0.0004-$0.0008
glm-5.2
テキスト生成
出力 token
12.5 クレジット 1K 出力 token ごと · ≈ $0.0063-$0.0125
glm-5.2
テキスト生成
最低利用料
3.75 クレジット 最低 · ≈ $0.0019-$0.0037
モデル IDglm-5.2
タイプテキスト生成
課金項目入力 token
料金3.75 クレジット 1K 入力 token ごと · ≈ $0.0019-$0.0037
モデル IDglm-5.2
タイプテキスト生成
課金項目キャッシュ読み取り token
料金0.75 クレジット 1K キャッシュ入力 token ごと · ≈ $0.0004-$0.0008
モデル IDglm-5.2
タイプテキスト生成
課金項目出力 token
料金12.5 クレジット 1K 出力 token ごと · ≈ $0.0063-$0.0125
モデル IDglm-5.2
タイプテキスト生成
課金項目最低利用料
料金3.75 クレジット 最低 · ≈ $0.0019-$0.0037

モデル概要

GLM-5.2 API とは?

Zhipu(智譜)GLM-5.2 は次世代の中英バイリンガル大規模言語モデルで、汎用対話、コード生成、エージェントタスクの実行に対応します。中国語文脈での推論とツール呼び出しに強みがあり、幅広い業務用途に活用できます。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。

標準ルートを決める前に、推論の深さ、ワークフローへの適合性、本番運用の制約からモデルを評価します。

APIAny は GLM-5.2 をドキュメント付き API として提供し、リアルタイム料金、モデル状態、リクエスト例、Playground を同じページにまとめています。モデルを評価した後も、認証、利用記録、本番ルーティングを一つのプラットフォームで管理できます。

Playground で GLM-5.2 を試す
APIAny における GLM-5.2 API ワークフローの概要
GLM-5.2 ワークフローの視覚的な全体像。

ユースケース

GLM-5.2 API で何を構築できるか

以下は、実際のプロダクトで GLM-5.2 が適する代表的なワークフローです。同じ入力を Playground で試し、関連モデルと結果を比較して、品質、レイテンシ、予算に合うルートを選択してください。

01

コーディングエージェントと開発

GLM-5.2 をリポジトリ分析、実装計画、コード生成、レビュー、ツール連携に利用します。制約を明確にし、チームのテストで変更を検証してください。

Playground で GLM-5.2 を試す
コーディングエージェントと開発 における GLM-5.2 API の利用例
GLM-5.2 を使ったコーディングエージェントと開発。

02

多言語アシスタント

GLM-5.2 で複数言語を理解して応答するアシスタントを構築します。実際の会話で用語、トーン、地域形式、ポリシー動作を検証します。

Playground で GLM-5.2 を試す
多言語アシスタント における GLM-5.2 API の利用例
GLM-5.2 を使った多言語アシスタント。

03

ツール連携ワークフロー自動化

GLM-5.2 でタスク分類、ツール選択、構造化引数の準備、結果要約を行います。権限とアクション検証はアプリ側で管理します。

Playground で GLM-5.2 を試す
ツール連携ワークフロー自動化 における GLM-5.2 API の利用例
GLM-5.2 を使ったツール連携ワークフロー自動化。

APIAny の利点

APIAny 経由で GLM-5.2 を使う理由

APIAny はモデルアクセスと本番運用に必要な制御を統合し、プロバイダーごとに別の連携を維持する負担を減らします。

GLM-5.2 の制作上の利点と運用価値
GLM-5.2 がもたらす制作と運用の価値。

安定した一つの API

APIAny キーと明確なリクエスト形式で GLM-5.2 を呼び出します。上流ルートやモデル版が変わっても、アプリ側の連携を安定させられます。

透明な利用量と料金

GLM-5.2 の最新料金ルールを確認し、Playground でクレジットを見積もり、完了後にリクエスト単位の利用記録を確認できます。

本番向けルーティング制御

モデル状態、チャネル健全性、再試行ポリシー、利用ログを使い、GLM-5.2 を本番ワークフローの一部として運用できます。

主要機能

GLM-5.2 API の主な特徴

GLM-5.2 を評価するときに重要な入力、出力、ワークフロー特性を整理しています。利用可能なパラメーターは、このページの最新 API Reference を確認してください。

GLM-5.2 の機能と技術ワークフロー
GLM-5.2 の各機能が連携する仕組み。

/01

複雑な推論

GLM-5.2 で多段階の問題を分解し、選択肢を比較し、レビュー可能な構造化結論を作ります。

/02

コード生成と分析

GLM-5.2 を実装、デバッグ、リファクタリング、リポジトリ探索、技術説明に使い、テストで検証します。

/03

中国語・英語ワークフロー

GLM-5.2 で中国語と英語をまたぐ理解、生成、コーディング、エージェント処理を行います。

/04

ツール・エージェント連携

GLM-5.2 がツール呼び出しを準備・選択し、アプリが権限、引数、操作記録を管理します。

/05

ストリーミング応答

対応する GLM-5.2 のテキストを逐次表示し、対話型アシスタントや長い生成に利用します。

導入

GLM-5.2 API の導入方法

Playground のテストから認証済み本番リクエストまでを 3 ステップで進められます。モデル ID、リクエスト形式、料金、レスポンス例を一か所で確認できます。 代表的なプロンプトから始め、明確な品質確認とフォールバックを備えた観測可能な本番トラフィックへ移行します。

リクエストから出力までの GLM-5.2 API 統合
API リクエストから結果まで GLM-5.2 を接続する流れ。
  1. 01

    API キーを作成

    APIAny にログインしてプロジェクトキーを作成し、アプリに必要なモデル範囲と予算だけを設定します。

  2. 02

    GLM-5.2 リクエストを送信

    このページの例をコピーし、model フィールドを選択した GLM-5.2 バージョンに設定して、記載の APIAny エンドポイントへ送信します。

  3. 03

    監視と改善

    状態、レイテンシ、クレジット、返却された利用量を追跡します。本番トラフィックを移す前に、代表的な入力でバージョンや関連モデルを比較します。

出典Zhipu AI 公式ドキュメント

提供元Zhipu AI

確認日2026-07-20

FAQ

GLM-5.2 API のよくある質問

GLM-5.2 の機能、ユースケース、導入、バージョン選択に関する回答です。

GLM-5.2 API とは何ですか?

Zhipu(智譜)GLM-5.2 は次世代の中英バイリンガル大規模言語モデルで、汎用対話、コード生成、エージェントタスクの実行に対応します。中国語文脈での推論とツール呼び出しに強みがあり、幅広い業務用途に活用できます。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。 APIAny では、認証付き API としてこのモデルを呼び出し、料金、状態、リクエスト例、Playground を同じページで確認できます。

GLM-5.2 API で何を作れますか?

GLM-5.2 の代表的な用途は コーディングエージェントと開発, 多言語アシスタント, ツール連携ワークフロー自動化 です。適合性は、入力形式、出力品質、レイテンシ、コスト要件によって決まります。

APIAny から GLM-5.2 を呼び出す方法は?

APIAny キーを作成し、このページのエンドポイントを使い、model フィールドに選択した GLM-5.2 バージョンを設定します。コードへ組み込む前に Playground で動作するペイロードを作れます。

GLM-5.2 のバージョンはどう選びますか?

料金、対応パラメーター、複雑な推論, コード生成と分析, 中国語・英語ワークフロー などの機能を比較してください。本番を想定した入力を試してから標準ルートを決めることを推奨します。

API 説明

標準 REST API からこのモデルを呼び出せます。API Key で認証した後、下のエンドポイントを選ぶとパラメータと例を確認できます。

認証

すべてのリクエストで Authorization ヘッダーに Bearer トークンを含める必要があります。コンソールで API Key を作成してください。

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
POSThttps://apiany.ai/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

パラメータタイプ必須説明
model文字列必須呼び出すモデル識別子。このモデルの ID を使用します。
messages配列必須OpenAI チャット形式のメッセージ履歴(role + content)。
streamブール値任意true の場合、レスポンスは SSE ストリームとして返されます。

リクエスト例

curl "https://apiany.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "glm-5.2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "APIAny のマルチチャネルモデル集約機能を3文で紹介し、本番環境に向いた利用アドバイスを1つ挙げてください。"
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 400
}'

レスポンス例

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "model": "glm-5.2",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I help?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 18,
    "total_tokens": 30
  }
}

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