GLM 5.2 एपीआई

1M टोकन संदर्भ, 128K आउटपुट, समायोज्य तर्क प्रयास, मूल वेब खोज और टूल कॉलिंग के साथ रीजनिंग और कोडिंग मॉडल।

Z.aiपाठ निर्माण1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 16 जून 2026Singaporeस्वामित्व वाला एंडपॉइंट

GLM 5.2 के बारे में

1M टोकन संदर्भ, 128K आउटपुट, समायोज्य तर्क प्रयास, मूल वेब खोज और टूल कॉलिंग के साथ रीजनिंग और कोडिंग मॉडल।

टिप्पणियाँ: - संदर्भ विंडो: 1M टोकन - अधिकतम आउटपुट: 128K टोकन - न्यूनतम से अधिकतम तक समायोज्य तर्क प्रयास (जटिल कोडिंग के लिए अधिकतम अनुशंसित) - अंतर्निहित वेब खोज उपयोग किए जाने पर प्रति अनुरोध $0.033 जोड़ती है - फ़ंक्शन कॉलिंग, संरचित आउटपुट और स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है - सोच अक्षम के साथ संरचित आउटपुट चलाएं

इस नाम से भी जाना जाता है Z.ai GLM 5.2

reasoningfunction callingweb search

GLM 5.2 की विशेषताएं

मॉडल ID
glm-5-2
निर्माता
Z.ai
श्रेणी
पाठ निर्माण
रिलीज
16 जून 2026
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1M टोकन
अधिकतम आउटपुट
1,31,072 टोकन
इनपुट
टेक्स्ट
आउटपुट
टेक्स्ट
संरचित आउटपुट
JSON मोड
रीजन
Singapore
एंडपॉइंट
POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/glm-5-2:generateContent
वैकल्पिक मॉडल ID
glm-5.2zai/glm-5.2zhipu/glm-5.2

GLM 5.2 API की कीमतें

EmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।

प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$1.40
उत्पादन
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$4.40
वेब खोज
प्रति अनुरोध
$0.033
पूरे कीमत पेज पर तुलना करें

GLM 5.2 API को कैसे कॉल करें

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
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."}
    ]
  }'
Python (OpenAI SDK)
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)
GLM 5.2 API का पूरा संदर्भ

GLM 5.2 API के पैरामीटर

EmpirioLabs पर GLM 5.2 API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।

पैरामीटरप्रकारडिफॉल्टरेंज / मानविवरण
max_tokensinteger655361 से 131072उत्पन्न करने के लिए आउटपुट टोकन की अधिकतम संख्या।
temperaturenumber10 से 1यादृच्छिकता को नियंत्रित करता है। कम मान प्रतिक्रियाओं को अधिक नियतात्मक बनाते हैं।
top_pnumber0.950.01 से 1न्यूक्लियस सैंपलिंग कटऑफ।
reasoning_effortenummaxnone, minimal, low, medium, high, xhigh, maxGLM-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_thinkingbooleantrue-जवाब देने से पहले मॉडल को तर्क करने दें। सबसे कम-विलंबता उत्तरों या सख्त संरचित आउटपुट के लिए बंद करें।
do_samplebooleantrue-नमूनाकरण सक्षम करें। लालची नियतात्मक आउटपुट के लिए बंद करें (तापमान और top_p को नजरअंदाज कर दिया जाता है)।
tool_web_searchbooleanfalse-अंतर्निहित वेब खोज सक्षम करें। उपयोग किए जाने पर प्रति अनुरोध $0.033 जोड़ता है।
search_recency_filterenumnoLimitoneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimitवेब खोज परिणामों को एक रीसेंसी विंडो तक सीमित करें।
countinteger101 से 50वेब खोज सक्षम होने पर पुनर्प्राप्त करने के लिए वेब खोज परिणामों की संख्या.
search_domain_filterstring--वेब खोज को किसी विशिष्ट डोमेन तक सीमित करें.
search_promptstring--पुनर्प्राप्त किए गए वेब खोज परिणामों को सारांशित करने के लिए वैकल्पिक संकेत का उपयोग किया जाता है।
search_resultbooleantrue-वेब खोज सक्षम होने पर प्रतिक्रिया में वेब खोज परिणाम मेटाडेटा लौटाएं.
tool_streambooleanfalse-स्ट्रीमिंग करते समय फ़ंक्शन-कॉल तर्कों को वृद्धिशील रूप से स्ट्रीम करें।
toolsarray[]-OpenAI-संगत फ़ंक्शन कॉलिंग टूल परिभाषाएँ।
डॉक्स में 3 और पैरामीटर

GLM 5.2 के वेरिएंट

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 :variant121% तक बचाएं

मॉडल ID
glm-5-2:variant1
रीजन
Germany
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1M टोकन
संरचित आउटपुट
JSON Schema
प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$1.40$1.10
उत्पादन
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$4.40$3.851
अंतर्निहित कैश पढ़ा गया
प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन
$0.275
वेब खोज (लिंकअप)
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.013
Playground में :variant1 आज़माएं

GLM 5.2 :variant2

मॉडल ID
glm-5-2:variant2
रीजन
United States
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1M टोकन
संरचित आउटपुट
JSON Schema
प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$1.40
उत्पादन
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$4.40
वेब खोज (लिंकअप)
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.013
Playground में :variant2 आज़माएं

GLM 5.2 API: आम सवाल

GLM 5.2 API की कीमत कितनी है?

EmpirioLabs पर GLM 5.2 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $1.40 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन; उत्पादन $4.40 प्रति 1M जेनरेट किए गए 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 की context window कितनी है?

GLM 5.2 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।

क्या GLM 5.2 API OpenAI-संगत है?

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 के कौन से वेरिएंट उपलब्ध हैं?

GLM 5.2 3 model ids के रूप में उपलब्ध है: डिफ़ॉल्ट glm-5-2 और glm-5-2:variant1 (Germany), glm-5-2:variant2 (United States)। वेरिएंट serving region, कीमतों या समर्थित पैरामीटरों में अलग हो सकते हैं; हर एक की दर तालिका इसी पेज पर है।

क्या मैं इंटीग्रेट करने से पहले ब्राउज़र में GLM 5.2 आज़मा सकता हूं?

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।

GLM 5.2 की API key कैसे मिलेगी?

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।

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