

GLM 5.2 und GLM 5.1 im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
GLM 5.2 und GLM 5.1 sind beide Modelle von Z.ai in der Kategorie Textgenerierung und über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | GLM 5.2 | GLM 5.1 |
|---|---|---|
| Modell-ID | glm-5-2 | glm-5-1 |
| Autor | Z.ai | Z.ai |
| Veröffentlicht | 16. Juni 2026 | 7. Apr. 2026 |
| Kontextfenster | 1M Token | 202.7K Token |
| Max. Ausgabe | 131.072 Token | 128.000 Token |
| Eingabe | Text | Text |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON-Modus | JSON-Modus |
| Region | Singapore | China |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-2:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-5-1:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | GLM 5.2 | GLM 5.1 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 bis 131072 Standard: 65536 | 1 bis 128000 |
| temperature | 0 bis 1 Standard: 1 | 0 bis 1.99 Standard: 1 |
| top_p | 0.01 bis 1 Standard: 0.95 | 0 bis 1 Standard: 0.95 |
| reasoning_effort | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max Standard: max | none, low, medium, high, max Standard: medium |
| enable_thinking | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| preserve_thinking | boolean Standard: false | - |
| do_sample | boolean Standard: true | - |
| tool_web_search | boolean Standard: false | - |
| search_recency_filter | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit Standard: noLimit | - |
| count | 1 bis 50 Standard: 10 | - |
| search_domain_filter | string | - |
| search_prompt | string | - |
| search_result | boolean Standard: true | - |
| tool_stream | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| tools | array Standard: [] | array Standard: [] |
| tool_choice | object | object |
GLM 5.2 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID glm-5-2. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf glm-5-2 oder glm-5-1. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5-2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'GLM 5.2 ist die neuere Veröffentlichung (16. Juni 2026); GLM 5.1 erschien am 7. Apr. 2026. GLM 5.2 hat das größere Kontextfenster: 1M Token gegenüber 202.7K bei GLM 5.1. GLM 5.2 liefert bis zu 131.072 Ausgabe-Token pro Antwort, GLM 5.1 bis zu 128.000. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
GLM 5.2 ist die neuere Veröffentlichung (16. Juni 2026); GLM 5.1 erschien am 7. Apr. 2026.
Die beiden Modelle werden nach unterschiedlichen Einheiten oder Stufen abgerechnet. Vergleiche daher die Live-Preistabellen auf dieser Seite. Sie entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.