GPT Image 2.5 is live — OpenAI's newest image model, targeted edits that leave the rest of the frame alone

GLM-5.2 — contexto de 1M sin pérdida, insignia de pesos abiertos para código

GLM-5.2 es el modelo fundacional insignia de Z.AI, construido para la era de las tareas de horizonte largo. GLM-5.2 lee una ventana de contexto de 1M tokens que Z.AI describe como sólida y sin pérdida, devuelve hasta 128K tokens, piensa por defecto pero permite apagar el pensamiento, y expone un control de esfuerzo de razonamiento que ningún otro modelo de la familia GLM acepta. En reAPI, GLM-5.2 se factura alrededor de un tercio por debajo de la tarifa por token publicada por Z.AI, tanto en entrada como en salida.

Características
Modo de pensamiento · dial de esfuerzo de razonamiento · salida JSON
Ideal para
Tareas bilingües zh / en, agentes de herramientas
Entrada
Mensajes de chat (compatible con OpenAI)
Salida
Texto, streaming opcional
GLM-5.2modelglm-5.2

Playground de GLM-5.2

Los modelos de chat se ejecutan en la pasarela api.reapi.ai, que tiene su propia consola y su propia clave. Abre la consola para ejecutar GLM-5.2 a través de la interfaz Chat Completions compatible con OpenAI.

Abrir la consolaTarifas por token

Precios

Basado en créditos: 1 crédito = 0,001 USD. Solo pagas por las generaciones completadas.

Coste de la primera prueba
$0.00393.9 credits

Un prompt de 1K tokens con una respuesta de 1K tokens en el nivel más barato.

Guía de presupuesto de pruebas
Añadir créditos
$10
≈ 2564 pruebas
$50
≈ 12820 pruebas
$100
≈ 25641 pruebas
Entrada
$0.9
Precio · 1M tokens
Salida
$3.0
Precio · 1M tokens

¿Qué es la API de GLM-5.2?

GLM-5.2 es el modelo fundacional insignia de Z.AI, construido para la era de las tareas de horizonte largo y servido en reAPI mediante un endpoint /v1/chat/completions compatible con OpenAI. Lee una ventana de contexto de 1M tokens que Z.AI describe como sólida y sin pérdida, devuelve hasta 128K tokens, piensa por defecto pero permite apagar el pensamiento, y es el único modelo de la familia GLM que acepta un control de esfuerzo de razonamiento. La facturación es por 1M tokens, con entrada y salida tarifadas por separado.

Lo que puedes construir con este modelo

Flujos de trabajo reales y casos de uso en producción que puedes construir y lanzar con este modelo.

GLM-5.2 produciendo un mapa de arquitectura a partir de un repositorio entero

Dale el proyecto entero, no una carpeta de extractos

Este es el caso con el que abre Z.AI, y la razón por la que existe esta ventana de contexto. A lo largo de una tarea, GLM-5.2 mantiene a la vista los límites de módulos, las restricciones de arquitectura, los contratos de API, la estructura de directorios y las decisiones tomadas antes — y eso es precisamente lo que evita que el tramo final de un trabajo largo parezca hecho por alguien que nunca leyó el principio. La formulación de Z.AI merece cita: el modelo no solo lee más contexto, traslada a la ejecución posterior los juicios de ingeniería que formó antes. Para comprobarlo en tu propio código, pide primero a GLM-5.2 una auditoría técnica — mapa de arquitectura, responsabilidades de módulos, contratos de API, flujos de datos, cadenas de llamada, deuda técnica — antes de dejarle cambiar nada.

Leer la documentación de la API
GLM-5.2 llevando una refactorización por etapas en muchos archivos

Refactorización de horizonte largo que llega al cierre

Z.AI describe a GLM-5.2 como más estable en trabajo entre archivos, de varios pasos y cadena larga: primero descompone el objetivo, identifica dependencias y riesgos, y luego implementa, verifica y cierra por etapas. Los casos que nombra son desacoplar módulos, migrar APIs, reestructurar directorios, adaptar SDK y refactorizar entre lenguajes — trabajos que fallan no porque una modificación concreta sea difícil, sino porque el paso cuarenta contradice al paso tres. Acota la tarea, di qué no debe cambiar y pide a GLM-5.2 el plan de ejecución, el alcance del impacto, los límites de riesgo y el método de verificación antes de que edite.

GLM-5.2 ejecutando build, lint y pruebas e informando de los resultados

Estándares de ingeniería que de verdad aguantan una ejecución larga

El modo de fallo de un agente de código autónomo no es el código malo, es la fuga de alcance: una dependencia extra, un contrato de API cambiado en silencio, una prueba omitida, un commit que nadie pidió. Z.AI sitúa la consistencia en exactamente estas restricciones — estilo de código, límites arquitectónicos, reglas de dependencias, proceso de build, requisitos de pruebas, límites de commit — entre las mejoras de GLM-5.2, y específicamente bajo contexto largo y muchas rondas. Da a GLM-5.2 tus reglas de lint reales, comandos de build, requisitos de pruebas y prohibiciones, luego una tarea real, y contrasta su informe con todo eso.

Por qué reAPI para GLM-5.2

Alrededor de un tercio por debajo de la tarifa publicada

Z.AI publica una tarifa por millón de tokens para la entrada y la salida de GLM-5.2. En reAPI, GLM-5.2 queda alrededor de un tercio por debajo en ambas: sin suscripción por debajo, sin compromiso mínimo, pago por uso en USD contra el saldo de tu pasarela. Las cifras exactas están en la tabla de precios de esta página.

Compatible con OpenAI, sustitución directa

GLM-5.2 se sirve desde un endpoint `/v1/chat/completions` estándar. Si tu código ya habla ese formato, adoptar GLM-5.2 es una base URL, una clave y una cadena de modelo: los mismos SDK funcionan en cuanto la base URL apunta a la pasarela. Sin cambiar de SDK y sin cliente propio del proveedor.

Una clave para GLM, Claude, GPT y Gemini

La misma clave de api.reapi.ai que llama a GLM-5.2 llama también a las familias Claude, GPT y Gemini. Mandar a GLM-5.2 el grueso barato de los turnos de un agente y escalar solo los difíciles a un modelo de frontera cerrado es una cadena de modelo, no una segunda integración, una segunda factura y un segundo juego de credenciales.

GLM-5.2 frente a Kimi K3

Estos dos son la respuesta de pesos abiertos a la misma pregunta: un contexto de un millón de tokens orientado a programación de horizonte largo, con los pesos publicados en lugar de retenidos. En reAPI GLM-5.2 es con diferencia el más barato de la pareja y el más indulgente de integrar — el pensamiento es opcional, los parámetros de muestreo siguen haciendo algo, y el razonamiento anterior sale del historial salvo que pidas conservarlo. Kimi K3 responde con modalidad y un contrato más estricto. Elige por forma y después por precio.

Capacidad
GLM-5.2 en reAPI
Kimi K3
Pesos y posicionamiento
Abiertos — Z.AI lo presenta como el modelo de código abierto más fuerte en benchmarks de programación y tareas largas
Abiertos — el primero de la clase de tres billones de parámetros
Límites de contexto y salida
Contexto de 1M tokens descrito como sin pérdida; salida máxima de 128K
Contexto de 1M tokens; salida más baja por defecto, pero elevable a la ventana completa
Pensamiento
Activo por defecto y desactivable; cuando está activo, el modelo decide en cada petición si piensa
Siempre activo y no desactivable
Control de esfuerzo
Acepta siete valores que se colapsan en tres comportamientos reales, con el más profundo por defecto
Tres peldaños reales, también con el más profundo por defecto
Parámetros de muestreo
Temperature y top_p ambos ajustables, con temperature limitada a 1.0
Ambos fijos — enviarlos devuelve un error
Modalidades de entrada
Solo texto — la visión es un modelo aparte del catálogo
Texto, imágenes y vídeo

La comparación refleja el comportamiento documentado por cada proveedor en el momento de escribir. Las tarifas se describen como relaciones y no como importes; las cifras vigentes de GLM-5.2 están en la tabla de precios de arriba.

Poner GLM-5.2 en producción en tres pasos

  1. step 01

    Crear cuenta y clave en api.reapi.ai

    Regístrate en api.reapi.ai, abre la consola y genera una API key. Esa única clave llega a GLM-5.2 y a todos los demás modelos de la pasarela, facturados desde un único saldo.

    Abrir
  2. step 02

    Apuntar tu cliente a la pasarela

    Pon tu base URL en api.reapi.ai y tu clave en la que acabas de crear. Cualquier cliente que ya hable OpenAI Chat Completions funciona sin cambios: no hace falta cambiar de SDK para llegar a GLM-5.2.

    Abrir
  3. step 03

    Enviar `glm-5.2` como modelo

    Pon el campo model en `glm-5.2` — con el punto — y envía tus messages. Activa el streaming para salidas largas y recuerda que GLM-5.2 piensa por defecto en el ajuste de esfuerzo más profundo, así que fija el nivel antes de medir coste.

    Abrir
docs/api/glm-5-2

Referencia de API

Código listo para usar y la tabla completa de parámetros.

Ver referencia completa
curl https://api.reapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "group": "default",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Hello" }
    ],
    "reasoning_effort": "max",
    "stream": true
  }'

Validación de parámetros fallida

Rechazado de forma síncrona con el campo problemático indicado. Revisa enums, rangos y campos de URL — no se cobra nada.

Problema de autenticación o saldo

401 significa clave Bearer ausente o inválida; 402, que la reserva supera tu saldo. Gestiona claves y créditos en la consola.

Contenido o material rechazado

El material de referencia y las salidas pasan una moderación automática. Las tareas rechazadas fallan con un error claro y reembolso completo.

Tarea fallida o con timeout

Una tarea que llega a estado fallido nunca se cobra: la reserva se reembolsa automáticamente. Guarda el ID y reintenta.

Preguntas frecuentes

Dudas comunes sobre este modelo.

GLM-5.2 se factura por uso en USD por token contra tu saldo de api.reapi.ai, con tarifas separadas de entrada y salida y sin suscripción. Ambas quedan alrededor de un tercio por debajo de la tarifa por token publicada por Z.AI. Las cifras actuales están en la tabla de precios de esta página.

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