推理与编码模型，具有100万个令牌上下文，输出12.8K，推理努力可调，原生网页搜索和工具调用。
Z.ai文本生成1M 上下文发布日期 2026年6月16日Singapore专有端点推理与编码模型，具有100万个令牌上下文，输出12.8K，推理努力可调，原生网页搜索和工具调用。
备注：- 上下文窗口：100万个令牌 - 最大输出：128K 令牌 - 可调节推理努力，从最低到最大（建议复杂编码最大） - 内置网页搜索在使用时每个请求增加$0.033 - 支持函数调用、结构化输出和流式传输 - 关闭思维运行结构化输出
也称为 Z.ai 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-5.2来自 EmpirioLabs 目录的实时按量计费价格。只为实际用量付费，没有月度最低消费。
GLM 5.2 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1，并使用模型 ID glm-5-2。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
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 上 GLM 5.2 API 支持的请求参数。省略字段时使用默认值。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 / 值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 65536 | 1 到 131072 | 最大输出令牌数。 |
| temperature | number | 1 | 0 到 1 | 控制随机性。较低的数值使响应更具确定性。 |
| top_p | number | 0.95 | 0.01 到 1 | 核采样截止。 |
| reasoning_effort | enum | max | none, minimal, low, medium, high, xhigh, max | GLM-5.2 推理工作。没有人能阻止思考;最小到最大，先设定模型推理的力度再回答。Max推荐用于复杂编码。 |
| enable_thinking | boolean | true | - | 让模型先思考再回答。关闭以获取最低延迟的回复或严格的结构化输出。 |
| do_sample | boolean | true | - | 启用采样。关闭用于贪婪确定性输出（忽略温度和 top_p）。 |
| tool_web_search | boolean | false | - | 启用内置的网页搜索功能。每次使用时会增加$0.033个请求。 |
| search_recency_filter | enum | noLimit | oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit | 将搜索结果限制在最近的窗口内。 |
| count | integer | 10 | 1 到 50 | 启用网页搜索时可检索的网页搜索结果数量。 |
| search_domain_filter | string | - | - | 将网络搜索限制在特定领域。 |
| search_prompt | string | - | - | 可选提示用于总结检索到的网页搜索结果。 |
| search_result | boolean | true | - | 当启用网页搜索时，在回复中返回网页搜索结果元数据。 |
| tool_stream | boolean | false | - | 流式流时，函数调用参数是逐步递增的。 |
| tools | array | [] | - | 兼容 OpenAI 的函数调用工具定义。 |
变体是拥有独立模型 ID 的 GLM 5.2 替代版本。不同变体的服务区域、价格或支持的参数可能不同；其他方面完全一致。
glm-5-2:variant1glm-5-2:variant2在 EmpirioLabs，GLM 5.2 按量计费：输入 $1.40 每100万个提示词标记; 产出 $4.40 每100万个生成代币; 网络搜索 $0.033 按请求。本页的实时价格表始终与 API 的实际计费一致。
GLM 5.2 支持 1M token 的上下文窗口，每次响应最多 131,072 个输出 token。
兼容。GLM 5.2 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API，现有 OpenAI SDK 只需把 base_url 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1 并把模型 ID 设为 glm-5-2 即可使用。
GLM 5.2 提供 3 个模型 ID：默认的 glm-5-2 以及 glm-5-2:variant1 (Germany), glm-5-2:variant2 (United States)。变体的服务区域、价格或支持的参数可能不同；各自的价格表都在本页。
可以。EmpirioLabs Playground在浏览器中以与 API 相同的参数运行 GLM 5.2，你可以在写代码之前先测试提示词。
创建 EmpirioLabs 账户，然后在控制台的 API Keys生成密钥。计费使用按量付费的额度，只为实际发出的请求付费。
