GLM 4.7 FlashX vs GLM 4.6V FlashX

GLM 4.7 FlashX と GLM 4.6V FlashX を並べて比較: 仕様、機能、パラメーター、EmpirioLabs カタログのライブ料金。

Z.ai テキスト生成

GLM 4.7 FlashX vs GLM 4.6V FlashX の概要

GLM 4.7 FlashX と GLM 4.6V FlashX はどちらも Z.ai のモデルで、テキスト生成カテゴリに属し、EmpirioLabs API から利用できます。

主な違い

  • コンテキスト長は GLM 4.7 FlashX のほうが大きく、202.8K トークンです (GLM 4.6V FlashX は 128K)。
  • 1 回の応答で GLM 4.7 FlashX は最大 131,072 出力トークン、GLM 4.6V FlashX は最大 32,768 を返します。
  • GLM 4.6V FlashX だけが対応する入力の種類: ファイル, 画像, 動画。
  • GLM 4.6V FlashX だけに記載されている機能: vision, video understanding, document understanding。
  • 入力 (1Mプロンプトトークンあたり) の料金は GLM 4.6V FlashX のほうが低くなっています。
  • 出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金はどちらのモデルも同じです。

GLM 4.7 FlashX vs GLM 4.6V FlashX: 仕様

仕様GLM 4.7 FlashXGLM 4.6V FlashX
モデルIDglm-4-7-flashxglm-4-6v-flashx
開発元Z.aiZ.ai
リリース2026年1月19日-
コンテキスト長202.8K トークン128K トークン
最大出力131,072 トークン32,768 トークン
入力
テキスト
テキスト 画像 動画 ファイル
出力
テキスト
テキスト
構造化出力JSON モードJSON モード
リージョンSingaporeSingapore
エンドポイント
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-4-7-flashx:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/glm-4-6v-flashx:generateContent
機能
reasoning function calling web search cache
vision video understanding document understanding function calling web search reasoning cache

GLM 4.7 FlashX vs GLM 4.6V FlashX: API の料金

両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。

タイプ
仕様
料金
入力
1Mプロンプトトークンあたり
$0.07
出力
生成された1Mトークンあたり
$0.40
暗黙のキャッシュ読み取り
1Mのキャッシュ入力トークンごとに
$0.063
ウェブ検索
有効時のリクエストごと
$0.033
料金ページ全体で比較
タイプ
仕様
料金
入力
1Mプロンプトトークンあたり
$0.04
出力
生成された1Mトークンあたり
$0.40
暗黙のキャッシュ読み取り
1Mのキャッシュ入力トークンごとに
$0.036
ウェブ検索
有効時のリクエストごと
$0.033
料金ページ全体で比較

GLM 4.7 FlashX vs GLM 4.6V FlashX: API のパラメーター

EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。

パラメータGLM 4.7 FlashXGLM 4.6V FlashX
temperature0 から 1 デフォルト: 10 から 1 デフォルト: 1
top_p0.01 から 1 デフォルト: 0.950.01 から 1 デフォルト: 0.95
max_tokens1 から 131072 デフォルト: 40961 から 32768 デフォルト: 4096
stoparrayarray
do_sampleboolean デフォルト: trueboolean デフォルト: true
enable_thinkingboolean デフォルト: trueboolean デフォルト: true
thinkingobjectobject
preserve_thinkingboolean デフォルト: false-
toolsarrayarray
tool_choiceauto デフォルト: autoauto デフォルト: auto
tool_streamboolean デフォルト: falseboolean デフォルト: false
tool_web_searchboolean デフォルト: falseboolean デフォルト: false
search_resultboolean デフォルト: trueboolean デフォルト: true
search_promptstringstring
count1 から 50 デフォルト: 101 から 50 デフォルト: 10
search_domain_filterstringstring

GLM 4.7 FlashX vs GLM 4.6V FlashX: 上限と注意点

GLM 4.7 FlashX

内蔵のウェブ検索はtool_web_searchを通じて任意で、有効化されるとリクエストごとに$0.033を追加します。

GLM 4.6V FlashX

内蔵のウェブ検索はtool_web_searchを通じて任意で、有効化されるとリクエストごとに$0.033を追加します。

GLM 4.7 FlashX と GLM 4.6V FlashX の呼び出し方

GLM 4.7 FlashX は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID glm-4-7-flashx を使ってください。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を glm-4-7-flashx または glm-4-6v-flashx に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-4-7-flashx",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

GLM 4.7 FlashX vs GLM 4.6V FlashX: よくある質問

GLM 4.7 FlashX と GLM 4.6V FlashX の違いは何ですか?

コンテキスト長は GLM 4.7 FlashX のほうが大きく、202.8K トークンです (GLM 4.6V FlashX は 128K)。 1 回の応答で GLM 4.7 FlashX は最大 131,072 出力トークン、GLM 4.6V FlashX は最大 32,768 を返します。 GLM 4.6V FlashX だけが対応する入力の種類: ファイル, 画像, 動画。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。

GLM 4.7 FlashX と GLM 4.6V FlashX ではどちらの料金が低いですか?

入力 (1Mプロンプトトークンあたり) の料金は GLM 4.6V FlashX のほうが低くなっています。 出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金はどちらのモデルも同じです。 両方のライブ料金表はこのページにあり、常に API の請求額と一致します。

統合を作り直さずに GLM 4.7 FlashX と GLM 4.6V FlashX を切り替えられますか?

はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/chat/completions を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。

統合する前にブラウザで GLM 4.7 FlashX と GLM 4.6V FlashX を試せますか?

はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。

より良いエンドポイントを使う準備はできていますか?

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