Gabay para sa developer
Ang GLM-5 API, mula sa unang request hanggang sa production
§ 01Dalawang ruta
Kung saan mo maaaring i-call ang GLM-5
Platform ng Z.ai
Ang Z.ai, ang developer ng GLM, ay nagpapatakbo ng sarili nitong API. Ang pangkalahatang endpoint ay https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions at sumusunod sa OpenAI chat completions protocol, kaya gumagana ang mga opisyal na OpenAI SDK sa pamamagitan ng pagpapalit ng base URL. Nakalista rin sa dokumentasyon ng Z.ai ang isang coding endpoint (https://api.z.ai/api/coding/paas/v4), isang Responses-style na endpoint (https://api.z.ai/api/v1), at isang Anthropic-compatible na endpoint (https://api.z.ai/api/anthropic) para sa mga tool na nangangailangan ng mga format na iyon.
Sa Z.ai, maiikli ang mga model code: glm-5.3, glm-5.3-flash, at glm-5.3-flashx. Binubuksan ang thinking gamit ang "thinking": {"type": "enabled"}, at itinatakda ang lalim gamit ang reasoning_effort. Kailangan mo ng Z.ai account at API key; tingnan ang sariling pricing page ng Z.ai para sa mga kasalukuyang rate nito.
OpenRouter
Ang OpenRouter ay isang aggregator: isang key at isang endpoint (https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions) ang nagbibigay sa iyo ng bawat GLM-5 model kasama ang mga model mula sa iba pang lab. May vendor prefix ang mga model ID — z-ai/glm-5.3, z-ai/glm-5.3-flash, at iba pa — at kinokontrol ang reasoning gamit ang iisang reasoning object tulad ng {"effort": "low"}.
Ang mga presyo sa talahanayan sa ibaba ay sa OpenRouter. Sa pamamagitan din ng OpenRouter pinapatakbo ng site na ito ang libreng chat nito, kaya ang behavior na nakikita mo sa aming chat ang siya mo ring makukuha mula sa API.
- Piliin ang Z.ai kung nais mo ang sariling platform ng developer, ang coding endpoint nito, o ang Anthropic-compatible na access.
- Piliin ang OpenRouter kung nais mo ng iisang bill para sa maraming pamilya ng modelo at madaling paglipat sa pagitan ng mga ito.
- Alinman ang piliin mo, pareho lang ang iyong code sa OpenAI-style na request na may ibang base URL at pangalan ng modelo.
§ 02Mga Presyo
Mga presyo ng GLM-5 API sa OpenRouter
USD bawat 1 milyong token, kasama ang pagtatantya para sa 1,000 karaniwang chat turn. Mag-click ng modelo para sa buong gabay nito.
| Modelo | Model ID | Context | Input / 1M | Output / 1M | 1,000 chat* |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | z-ai/glm-5 | 205K | $1 | $3.20 | $3.74 |
| GLM-5-Turbo | z-ai/glm-5-turbo | 203K | $1.20 | $4 | $4.60 |
| GLM-5V-Turbo | z-ai/glm-5v-turbo | 203K | $1.20 | $4 | $4.60 |
| GLM-5.1 | z-ai/glm-5.1 | 205K | $1.40 | $4.40 | $5.18 |
| GLM-5.2 | z-ai/glm-5.2 | 1.05M | $0.0341 | $7 | $4.95 |
| GLM-5.3 | z-ai/glm-5.3 | 1.05M | $0.079 | $1.40 | $1.10 |
| GLM-5.3 Flash | z-ai/glm-5.3-flash | 1.05M | $0.0052 | $0.1985 | $0.15 |
| GLM-5.3 FlashX | z-ai/glm-5.3-flashx | 1.05M | $0.37 | $1.25 | $1.43 |
| GLM-5.3 Prime | z-ai/glm-5.3-prime | 1M | $2.80 | $8.80 | $10 |
*1,000 chat turn na may 1,500 input at 700 output token bawat isa. Mga presyo mula sa listahan ng modelo ng OpenRouter sa oras ng pagsulat; sinisingil ang mga reasoning token bilang output.
§ 03Code
Mga request na handang kopyahin
Itakda ang iyong key sa isang environment variable — huwag na huwag itong ilalagay sa client-side code o sa isang pampublikong repository.
OpenRouter
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-5.3",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a concise senior engineer."},
{"role": "user", "content": "Explain idempotency keys in two paragraphs."}
],
"reasoning": {"effort": "low"},
"max_tokens": 1024,
"stream": false
}'Z.ai platform
curl -X POST "https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $ZAI_API_KEY" \
-d '{
"model": "glm-5.3",
"messages": [{"role": "user", "content": "Summarise the CAP theorem."}],
"thinking": {"type": "enabled"},
"reasoning_effort": "low"
}'Gumagamit ang Z.ai ng maiikling model code (glm-5.3, glm-5.3-flash) at hiwalay na thinking switch. Tingnan ang dokumentasyon ng Z.ai para sa mga pinakabagong parameter at limitasyon.
§ 04Mga Detalye
Mga parameter na mahalaga
Bahagi ng sagot ang reasoning
Laging nagre-reason ang GLM-5.3 bago sumagot; ikaw ang pumipili kung gaano karami. Nakalista sa model card nito ang tatlong antas ng reasoning_effort — low, high, at max — at sinasabing ang default ay max kung wala kang ipapasa. Para sa chat at mga simpleng tool, tahasang itakda sa low ang effort: mas mabilis dumarating ang mga sagot at mas mura, dahil sinisingil ang mga reasoning token bilang output.
Kapag nag-i-stream sa pamamagitan ng OpenRouter, dumarating ang reasoning sa delta.reasoning at ang huling teksto sa delta.content. Ipakita ang una bilang isang naititiklop na "thinking" panel o itago ito, ngunit huwag itong i-paste pabalik sa kasaysayan ng pag-uusap.
Pagpapadala ng mga larawan sa GLM-5.3 Flash
Tumatanggap ng mga larawan ang GLM-5.3 Flash, GLM-5.3 FlashX, at GLM-5V-Turbo. Ipadala ang mensahe ng user bilang isang array ng mga bahagi: isang text part at isang image_url part na ang url ay alinman sa pampublikong HTTPS address o isang base64 data URL tulad ng data:image/jpeg;base64,…. Text-only ang GLM-5.3 at GLM-5.3 Prime, kaya i-route ang mga kahilingan sa larawan papunta sa Flash.
I-resize ang malalaking litrato bago ipadala ang mga ito. Ang mahabang bahagi na humigit-kumulang 1,024 pixels ay nagpapanatiling maliit sa request at sapat na para sa karamihan ng mga tanong tungkol sa mga dokumento, chart, at screenshot.
Mga limitasyon sa context at output
Naglilista ang GLM-5.2, GLM-5.3, at GLM-5.3 Flash ng context na 1,048,576 tokens sa OpenRouter, at hanggang 943,718 output tokens. Hindi ito nangangahulugang dapat mong gamitin ang lahat sa bawat tawag: mura ang mga input token sa mga modelong ito, ngunit hindi ang mahahabang output, kaya limitahan ang max_tokens sa kaya lamang ipakita ng iyong interface.
Para sa mga agent, panatilihing stable ang system prompt at magdagdag na lamang sa pag-uusap sa halip na muling isulat ito; sa gayon ay magagamit muli ng mga provider na nagka-cache ng mga prompt ang naunang gawain.
- Gamitin ang stream: true para sa anumang bagay na hinihintay ng isang tao.
- Subukang muli (retry) ang mga 429, 502, at 503 response nang may maikling backoff.
- I-log ang paggamit mula sa huling chunk upang masubaybayan ang iyong nagastos.
§ 05FAQ
Mga tanong sa GLM-5 API
Q01Tugma ba ang GLM-5 API sa OpenAI SDK?
Oo. Tumatanggap ang endpoint ng Z.ai at ang OpenRouter ng mga request para sa chat completions na estilong OpenAI. Ituro ang base URL ng SDK sa provider at gumamit ng pangalan ng modelong GLM.
Q02Ano ang pinakamurang modelong GLM-5 na matatawagan?
GLM-5.3 Flash. Sa OpenRouter, nagkakahalaga ito ng $0.0052 bawat milyong input token at $0.1985 bawat milyong output token, at nakakapagbasa rin ito ng mga larawan at video.
Q03Ano-ano ang mga model ID ng GLM-5.3?
Sa OpenRouter: z-ai/glm-5.3, z-ai/glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flashx, at z-ai/glm-5.3-prime. Sa platform ng Z.ai: glm-5.3, glm-5.3-flash, at glm-5.3-flashx.
Q04Maaari ko bang i-off ang reasoning?
Palaging nagre-reason ang GLM-5.3 sa platform ng Z.ai. Maaari mo itong gawing maikli sa pamamagitan ng paghingi ng mababang reasoning effort, na siyang default na ginagawa ng aming libreng chat.
Q05Mayroon bang libreng GLM-5 API?
Ang site na ito ay hindi nag-aalok ng pampublikong API. Maaari mong subukan ang GLM-5.3 at GLM-5.3 Flash nang libre sa aming web chat, pagkatapos ay lumipat sa Z.ai o OpenRouter para sa programmatic na access.
Subukan ngayon
Magtanong ng totoong bagay sa GLM-5.3.
Walang account, walang card, walang install. Mag-type ng tanong at panoorin ang pagsagot ng GLM-5.3 Flash sa loob ng ilang segundo — lumipat sa GLM-5.3 para sa pinakamahihirap na problema.