एक 1M टोकन संदर्भ, 128K आउटपुट, समायोज्य तर्क प्रयास, मूल वेब खोज और टूल कॉल के साथ रीजनिंग और कोडिंग मॉडल।
Z.aiटेक्स्ट जनरेशन1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 16 जून 2026Singaporeस्वामित्व वाला एंडपॉइंटनयाएक 1M टोकन संदर्भ, 128K आउटपुट, समायोज्य तर्क प्रयास, मूल वेब खोज और टूल कॉल के साथ रीजनिंग और कोडिंग मॉडल।
नोट्स: - कॉन्टेक्स्ट विंडो: 1M tokens - अधिकतम आउटपुट: 128K tokens - न्यूनतम से अधिकतम (अधिकतम जटिल कोडिंग के लिए अनुशंसित) से समायोज्य तर्क प्रयास - बिल्ट-इन वेब खोज में $0.033 प्रति अनुरोध है जब इस्तेमाल किया जाता है - फंक्शन कॉलिंग, संरचित आउटपुट और स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है - सोच विकलांग के साथ संरचित आउटपुट
इस नाम से भी जाना जाता है Z.ai GLM 5.2, GLM-5.2, glm-5-2
glm-5-2/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/glm-5-2:generateContentglm-5.2zai/glm-5.2zhipu/glm-5.2EmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
GLM 5.2 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id glm-5-2 उपयोग करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
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."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5-2",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर GLM 5.2 API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 65536 | 1 से 131072 | उत्पन्न करने के लिए आउटपुट टोकन की अधिकतम संख्या। |
| temperature | number | 1 | 0 से 1 | यादृच्छिकता को नियंत्रित करता है। कम मान प्रतिक्रियाओं को अधिक नियतात्मक बनाते हैं। |
| top_p | number | 0.95 | 0.01 से 1 | न्यूक्लियस सैंपलिंग कटऑफ। |
| reasoning_effort | enum | max | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max | GLM-5.2 तर्क प्रयास। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है; अधिकतम के माध्यम से न्यूनतम सेट करें कि जवाब देने से पहले मॉडल कितना कठिन कारण है। जटिल कोडिंग के लिए अधिकतम... |
| enable_thinking | boolean | true | - | जवाब देने से पहले मॉडल को तर्क करने दें। सबसे कम-विलंबता उत्तरों या सख्त संरचित आउटपुट के लिए बंद करें। |
| do_sample | boolean | true | - | नमूनाकरण सक्षम करें। लालची नियतात्मक आउटपुट के लिए बंद करें (तापमान और top_p को नजरअंदाज कर दिया जाता है)। |
| tool_web_search | boolean | false | - | अंतर्निहित वेब खोज सक्षम करें। उपयोग किए जाने पर प्रति अनुरोध $0.033 जोड़ता है। |
| search_recency_filter | enum | noLimit | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit | वेब खोज परिणामों को एक रीसेंसी विंडो तक सीमित करें। |
| count | integer | 10 | 1 से 50 | वेब खोज सक्षम होने पर पुनर्प्राप्त करने के लिए वेब खोज परिणामों की संख्या. |
| search_domain_filter | string | - | - | वेब खोज को किसी विशिष्ट डोमेन तक सीमित करें. |
| search_prompt | string | - | - | पुनर्प्राप्त किए गए वेब खोज परिणामों को सारांशित करने के लिए वैकल्पिक संकेत का उपयोग किया जाता है। |
| search_result | boolean | true | - | वेब खोज सक्षम होने पर प्रतिक्रिया में वेब खोज परिणाम मेटाडेटा लौटाएं. |
| tool_stream | boolean | false | - | स्ट्रीमिंग करते समय फ़ंक्शन-कॉल तर्कों को वृद्धिशील रूप से स्ट्रीम करें। |
| tools | array | [] | - | OpenAI-संगत फ़ंक्शन कॉलिंग टूल परिभाषाएँ। |
वेरिएंट GLM 5.2 के वैकल्पिक संस्करण हैं जिनकी अपनी model id होती है। वेरिएंट के अनुसार serving region, कीमतें या समर्थित पैरामीटर अलग हो सकते हैं; बाकी सब वैसा ही काम करता है।
glm-5-2:variant1EmpirioLabs पर GLM 5.2 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $1.40 प्रति 1M शीघ्र टोकन; उत्पादन $4.40 प्रति 1M उत्पन्न टोकन; वेब खोज $0.033 प्रति अनुरोध। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
GLM 5.2 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। GLM 5.2 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id glm-5-2 रखकर काम करते हैं।
GLM 5.2 2 model ids के रूप में उपलब्ध है: डिफ़ॉल्ट glm-5-2 और glm-5-2:variant1 (Germany)। वेरिएंट serving region, कीमतों या समर्थित पैरामीटरों में अलग हो सकते हैं; हर एक की दर तालिका इसी पेज पर है।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में GLM 5.2 को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
