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GLM

GLM-5.2 API

Q: 应该如何选择 GLM-5.2 的版本？

根据本页展示的价格、支持参数以及 复杂推理, 代码生成与分析, 中英文工作流 等能力比较不同版本。建议先用一条有代表性的生产输入完成测试，再确定默认路由。

智谱 GLM-5.2 是新一代中英双语大模型，兼具通用对话、代码生成与 Agent 任务执行能力，在中文语境下的推理与工具调用表现出色，适合客服问答、代码辅助与自动化流程搭建，所有请求均可通过 APIAny 的 OpenAI 兼容 API 直接调用，也可在模型详情页在线 Playground 中预览效果。

24 小时状态监控

近 24 小时成功率: 0%

模型：

glm-5.2

价格： 3.75 credits per 1K input tokens · ≈ $0.0019-$0.0037 · 12.5 credits per 1K output tokens · ≈ $0.0063-$0.0125稳定性高，并在 APIAny 平台提供详细的使用记录。

模型

glm-5.2

提示词42（建议：2,000）

美元估算 $0.0025-$0.005：最高充值套餐按 $1 = 2,000 积分计算；入门套餐按 $1 = 1,000 积分计算。

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输入

3.75 积分/1K

≈ $0.0019-$0.0037

输出

12.5 积分/1K

≈ $0.0063-$0.0125

缓存读取

0.75 积分/1K

≈ $0.0004-$0.0008

上下文

最大输出

价格

模型 ID

类型

计费项

价格

glm-5.2

文本生成

输入 token

3.75 积分每 1K 输入 token · ≈ $0.0019-$0.0037

glm-5.2

文本生成

缓存读取 token

0.75 积分每 1K 缓存输入 token · ≈ $0.0004-$0.0008

glm-5.2

文本生成

输出 token

12.5 积分每 1K 输出 token · ≈ $0.0063-$0.0125

glm-5.2

文本生成

最低消费

3.75 积分最低 · ≈ $0.0019-$0.0037

模型 IDglm-5.2

类型文本生成

计费项输入 token

价格3.75 积分每 1K 输入 token · ≈ $0.0019-$0.0037

模型 IDglm-5.2

类型文本生成

计费项缓存读取 token

价格0.75 积分每 1K 缓存输入 token · ≈ $0.0004-$0.0008

模型 IDglm-5.2

类型文本生成

计费项输出 token

价格12.5 积分每 1K 输出 token · ≈ $0.0063-$0.0125

模型 IDglm-5.2

类型文本生成

计费项最低消费

价格3.75 积分最低 · ≈ $0.0019-$0.0037

模型概览

什么是 GLM-5.2 API？

智谱 GLM-5.2 是新一代中英双语大模型，兼具通用对话、代码生成与 Agent 任务执行能力，在中文语境下的推理与工具调用表现出色，适合客服问答、代码辅助与自动化流程搭建，所有请求均可通过 APIAny 的 OpenAI 兼容 API 直接调用，也可在模型详情页在线 Playground 中预览效果。

在标准化模型路由之前，先从推理深度、工作流匹配度和生产约束三个方面评估模型。

APIAny 通过统一且有文档说明的 API 接口提供 GLM-5.2，并在同一页面展示实时价格、模型状态、请求示例和在线 Playground。团队可以先完成效果评估，再通过同一平台管理身份验证、用量记录和生产路由。

在 Playground 中试用 GLM-5.2

APIAny 上的 GLM-5.2 API 工作流程概览 — GLM-5.2 工作流的可视化概览。

应用场景

GLM-5.2 API 可以构建什么？

下面这些工作流展示了 GLM-5.2 在真实产品中的适用位置。可以先在 Playground 使用同一组输入进行测试，再与相关模型比较输出，并根据质量、延迟和预算要求选择合适的路由。

编程智能体与软件交付

使用 GLM-5.2 完成代码库分析、实施规划、代码生成、审查和工具辅助开发。应明确约束，并使用工程团队现有测试验证生成结果。

在 Playground 中试用 GLM-5.2

GLM-5.2 API 的编程智能体与软件交付示例 — 使用 GLM-5.2 完成编程智能体与软件交付。

多语言助手

使用 GLM-5.2 构建跨语言理解和回复的助手。上线前应使用有代表性的对话测试术语、语气、本地格式和策略行为。

在 Playground 中试用 GLM-5.2

GLM-5.2 API 的多语言助手示例 — 使用 GLM-5.2 完成多语言助手。

工具连接与工作流自动化

让 GLM-5.2 在更大的工作流中完成任务分类、工具选择、结构化参数准备和结果总结，同时由应用控制权限并验证操作。

在 Playground 中试用 GLM-5.2

GLM-5.2 API 的工具连接与工作流自动化示例 — 使用 GLM-5.2 完成工具连接与工作流自动化。

APIAny 优势

为什么通过 APIAny 使用 GLM-5.2？

APIAny 将模型调用与从评估走向生产所需的运维能力放在一起，团队无需为每个供应商维护一套独立集成。

GLM-5.2 的生产优势与运营价值 — GLM-5.2 带来的生产与运营价值。

统一且稳定的 API 接口

使用 APIAny 密钥和明确的请求格式调用 GLM-5.2。上游路由或模型版本变化时，应用侧集成仍可保持稳定。

透明的用量与价格

请求前查看 GLM-5.2 的实时计费规则和 Playground 预估积分，请求完成后再核对请求级用量记录。

面向生产的路由控制

结合模型状态、通道健康、重试策略和用量日志，将 GLM-5.2 作为生产工作流的一部分稳定运行，而不只是用于单次演示。

核心能力

GLM-5.2 API 的主要功能

以下能力概括了评估 GLM-5.2 时需要关注的输入、输出和工作流特征。当前可用参数仍以本页实时 API Reference 为准。

GLM-5.2 的核心能力与技术工作流 — GLM-5.2 各项能力如何协同工作。

/01

复杂推理

使用 GLM-5.2 拆解多步骤问题、比较备选方案并输出便于审核的结构化结论。

/02

代码生成与分析

将 GLM-5.2 用于实现、调试、重构、代码库导航和技术说明，并通过测试验证。

/03

中英文工作流

使用 GLM-5.2 处理在中文和英文语境间切换的理解、生成、编程与智能体任务。

/04

工具调用与智能体工作流

由 GLM-5.2 准备或选择工具调用，同时由应用执行权限控制、参数验证和操作记录。

/05

流式响应

逐步展示受支持的 GLM-5.2 文本输出，用于交互助手和耗时较长的生成任务。

接入方式

如何接入 GLM-5.2 API

只需三步即可从 Playground 测试迁移到经过身份验证的生产请求。本页会同时提供模型标识、请求结构、价格和返回示例。从具有代表性的提示词开始，通过明确的质量检查和回退机制逐步迁移到可观测的生产流量。

GLM-5.2 API 从请求到输出的接入流程 — 通过 API 将 GLM-5.2 请求连接到结果。

01
创建 API 密钥
登录 APIAny，为项目创建 API 密钥，并只分配应用实际需要的模型范围和预算限制。
02
发送 GLM-5.2 请求
复制本页请求示例，将 model 字段设为选中的 GLM-5.2 版本，然后发送至文档所示的 APIAny 端点。
03
监控并持续优化
跟踪状态、延迟、积分和返回用量。在切换生产流量前，用同一类任务比较不同版本或相关模型。

FAQ

GLM-5.2 API 常见问题

集中解答 GLM-5.2 的能力、应用场景、接入方式和版本选择问题。

什么是 GLM-5.2 API？

智谱 GLM-5.2 是新一代中英双语大模型，兼具通用对话、代码生成与 Agent 任务执行能力，在中文语境下的推理与工具调用表现出色，适合客服问答、代码辅助与自动化流程搭建，所有请求均可通过 APIAny 的 OpenAI 兼容 API 直接调用，也可在模型详情页在线 Playground 中预览效果。 APIAny 让该模型可以通过带身份验证的 API 调用，并在同一页面提供实时价格、状态信息、请求示例和在线 Playground。

GLM-5.2 API 适合构建哪些应用？

GLM-5.2 的常见工作流包括：编程智能体与软件交付, 多语言助手, 工具连接与工作流自动化。具体是否适合，取决于产品要求的输入格式、输出质量、响应延迟和成本。

如何通过 APIAny 调用 GLM-5.2？

创建 APIAny 密钥，使用本页文档中的端点，并将请求的 model 字段设为选中的 GLM-5.2 版本。正式接入代码前，可以先用 Playground 生成一份可运行的请求。

应该如何选择 GLM-5.2 的版本？

根据本页展示的价格、支持参数以及复杂推理, 代码生成与分析, 中英文工作流等能力比较不同版本。建议先用一条有代表性的生产输入完成测试，再确定默认路由。

API 说明

通过标准 REST API 调用该模型。使用 API Key 鉴权后，在下方选择端点即可查看其参数与示例。

鉴权

每个请求都需要在 Authorization 头中携带 Bearer 令牌。请在控制台创建 API Key。

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

POSThttps://apiany.ai/v1/chat/completions

请求参数

参数	类型	必填	说明
`model`	字符串	必填	要调用的模型标识，使用该模型的 ID。
`messages`	数组	必填	OpenAI 对话格式的消息历史（role + content）。
`stream`	布尔值	可选	为 true 时，响应将以 SSE 流式返回。

请求示例

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": "用三句话介绍 APIAny 的多通道模型聚合能力，并给出一个适合生产环境的使用建议。"
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 400
}'

响应示例

{
  "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
  }
}

GLM

GLM-5.2 API

什么是 GLM-5.2 API？

GLM-5.2 API 可以构建什么？

编程智能体与软件交付

多语言助手

工具连接与工作流自动化

为什么通过 APIAny 使用 GLM-5.2？

统一且稳定的 API 接口

透明的用量与价格

面向生产的路由控制

GLM-5.2 API 的主要功能

复杂推理

代码生成与分析

中英文工作流

工具调用与智能体工作流

流式响应

如何接入 GLM-5.2 API

创建 API 密钥

发送 GLM-5.2 请求

监控并持续优化

GLM-5.2 API 常见问题

API 说明

通过标准 REST API 调用该模型。使用 API Key 鉴权后，在下方选择端点即可查看其参数与示例。

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