Quelle est la fenêtre de contexte de GLM-5.2 ?

Z.AI documente pour GLM-5.2 une fenêtre de contexte de 1M de tokens et une sortie maximale de 128K, et décrit ce long contexte comme sans perte et pas seulement disponible. Les tokens de raisonnement comptent dans la limite de sortie : une longue passe de réflexion partage donc son budget avec la réponse visible.

Peut-on désactiver la réflexion sur GLM-5.2 ?

Oui. La réflexion est active par défaut et peut être désactivée explicitement, ce qui n'est pas vrai de tous les modèles de cette catégorie. Laissée active, GLM-5.2 juge lui-même si une requête a besoin de raisonnement — Z.AI met cela en contraste avec la génération précédente, qui raisonnait systématiquement.

GLM-5.2 accepte-t-il temperature et top_p ?

Oui, les deux — et c'est une vraie différence avec plusieurs pairs à poids ouverts qui les figent. GLM-5.2 prend temperature de 0.0 à 1.0 avec 1.0 par défaut, attention donc au plafond si votre code envoie plus haut, et top_p de 0.01 à 1.0 avec 0.95 par défaut. Z.AI recommande d'ajuster l'un des deux plutôt que les deux.

GLM-5.2 peut-il lire des images ?

Non. GLM-5.2 prend du texte et renvoie du texte ; la vision est un modèle distinct du catalogue Z.AI. Si une étape de votre flux doit regarder une capture d'écran ou un document scanné, GLM-5.2 n'est pas le bon choix pour cette étape — même s'il l'est pour le code autour.

Quel endpoint et quelle chaîne de modèle GLM-5.2 utilise-t-il sur reAPI ?

Un endpoint `/v1/chat/completions` compatible OpenAI sur api.reapi.ai, avec `glm-5.2` comme chaîne de modèle — le point fait partie de l'identifiant. L'URL de cette page l'écrit avec un tiret parce qu'une URL ne peut pas porter le point, mais le corps de la requête a besoin du véritable identifiant.

GLM-5.2 est-il gratuit ou payant ?

C'est payant. L'utilisation est facturée à l'usage en USD sur votre solde de tokens api.reapi.ai, selon les tokens d'entrée, de sortie et de cache applicables. Consultez les tarifs en vigueur par million de tokens dans le tableau de prix de cette page ; les requêtes échouées ne sont pas facturées.

GLM-5.2 nécessite-t-il un abonnement mensuel ?

Non. Il n'y a pas d'abonnement mensuel. Alimentez votre solde de tokens sur api.reapi.ai et payez en USD uniquement les tokens d'entrée, de sortie et de cache applicables utilisés par chaque requête. Les tarifs en vigueur par million de tokens figurent dans le tableau de prix de cette page.

Comment obtenir une clé API pour GLM-5.2 ?

Créez un compte sur api.reapi.ai, puis générez une clé sous API Keys et transmettez-la comme Bearer token dans l'en-tête Authorization. Les clés de chat et leur solde de tokens sont distincts du gateway image et vidéo de reapi.ai.

GLM-5.2 — contexte 1M sans perte, fleuron à poids ouverts pour le code

GLM-5.2 est le modèle de fondation fleuron de Z.AI, conçu pour l'ère des tâches à long horizon. GLM-5.2 lit une fenêtre de contexte de 1M de tokens que Z.AI décrit comme solide et sans perte, réécrit jusqu'à 128K tokens, réfléchit par défaut tout en laissant couper la réflexion, et expose un contrôle d'effort de raisonnement qu'aucun autre modèle de la famille GLM n'accepte. Sur reAPI, GLM-5.2 est facturé environ un tiers sous le tarif par token publié par Z.AI, en entrée comme en sortie.

Points clés: Mode thinking · cadran d'effort de raisonnement · sortie JSON
Idéal pour: Tâches bilingues zh / en, agents d'outils
Entrée: Messages de chat (OpenAI-compatible)
Sortie: Texte, streaming optionnel

GLM-5.2modelglm-5.2

Playground de GLM-5.2

Les modèles de chat tournent sur la passerelle api.reapi.ai, qui possède sa propre console et sa propre clé. Ouvre la console pour exécuter GLM-5.2 via l'interface Chat Completions compatible OpenAI.

Ouvrir la console Tarifs par token

Tarifs

Basé sur les crédits — 1 crédit = 0,001 USD. Tu ne paies que les générations réussies.

Coût du premier test

$0.00393.9 credits

Un prompt de 1K tokens avec une réponse de 1K tokens au palier le moins cher.

Guide de budget de test

Ajouter des crédits

$10

≈ 2564 tests

$50

≈ 12820 tests

$100

≈ 25641 tests

Entrée: $0.9; Prix · 1M tokens
Sortie: $3.0; Prix · 1M tokens

Qu'est-ce que l'API GLM-5.2 ?

GLM-5.2 est le modèle de fondation fleuron de Z.AI, conçu pour l'ère des tâches à long horizon et servi sur reAPI par un endpoint /v1/chat/completions compatible OpenAI. Il lit une fenêtre de contexte de 1M de tokens que Z.AI décrit comme solide et sans perte, réécrit jusqu'à 128K tokens, réfléchit par défaut tout en laissant couper la réflexion, et c'est le seul modèle de la famille GLM à accepter un contrôle d'effort de raisonnement. La facturation se fait par 1M de tokens, entrée et sortie tarifées séparément.

Ce que tu peux construire avec ce modèle

Des workflows réels et des cas d'usage en production que tu peux construire et déployer avec ce modèle.

GLM-5.2 produisant une carte d'architecture à partir d'un dépôt entier

Donnez-lui le projet entier, pas un dossier d'extraits

C'est le cas que Z.AI met en avant, et la raison d'être de cette fenêtre de contexte. Tout au long d'une tâche, GLM-5.2 garde en vue les frontières de modules, les contraintes d'architecture, les contrats d'API, la structure des répertoires et les décisions prises plus tôt — et c'est exactement ce qui empêche la fin d'un long chantier de ressembler au travail de quelqu'un qui n'a jamais lu le début. La formule de Z.AI mérite d'être citée : le modèle ne se contente pas de lire davantage de contexte, il reporte dans l'exécution ultérieure les jugements d'ingénierie qu'il a formés plus tôt. Pour le vérifier sur votre code, demandez d'abord à GLM-5.2 un audit technique — carte d'architecture, responsabilités des modules, contrats d'API, flux de données, chaînes d'appel, dette technique — avant de lui faire changer quoi que ce soit.

Lire la doc API

GLM-5.2 menant un refactoring par étapes sur de nombreux fichiers

Un refactoring au long cours qui va jusqu'à la clôture

Z.AI décrit GLM-5.2 comme plus stable sur le travail multi-fichiers, multi-étapes et à longue chaîne : il décompose d'abord l'objectif, identifie dépendances et risques, puis implémente, vérifie et clôt par étapes. Les cas nommés sont le découplage de modules, la migration d'API, la restructuration de répertoires, l'adaptation de SDK et le refactoring inter-langages — ces tâches qui échouent non pas parce qu'une modification est difficile, mais parce que l'étape quarante contredit l'étape trois. Bornez la tâche, dites ce qui ne doit pas changer, et demandez à GLM-5.2 le plan d'exécution, le périmètre d'impact, les limites de risque et la méthode de vérification avant qu'il n'édite.

GLM-5.2 lançant build, lint et tests puis rapportant les résultats

Des conventions d'ingénierie qui tiennent vraiment sur la durée

Le mode d'échec d'un agent de code autonome n'est pas le mauvais code, c'est le débordement de périmètre : une dépendance en plus, un contrat d'API changé en silence, un test sauté, un commit que personne n'a demandé. Z.AI place la constance sur exactement ces contraintes — style de code, frontières d'architecture, règles de dépendances, processus de build, exigences de tests, limites de commit — parmi les progrès de GLM-5.2, et précisément en contexte long et sur de nombreux tours. Donnez à GLM-5.2 vos vraies règles de lint, commandes de build, exigences de tests et interdits, puis une vraie tâche, et confrontez son rapport à tout cela.

Pourquoi reAPI pour GLM-5.2

Environ un tiers sous le tarif publié

Z.AI publie un tarif par million de tokens pour l'entrée et la sortie de GLM-5.2. Sur reAPI, GLM-5.2 passe environ un tiers en dessous des deux — aucun abonnement en dessous, aucun engagement minimum, paiement à l'usage en USD sur le solde de votre passerelle. Les chiffres exacts figurent dans le tableau tarifaire de cette page.

Compatible OpenAI, remplacement direct

GLM-5.2 est servi depuis un endpoint `/v1/chat/completions` standard. Si votre code parle déjà ce format, adopter GLM-5.2 se résume à une base URL, une clé et une chaîne de modèle — les mêmes SDK fonctionnent dès que la base URL pointe vers la passerelle. Pas de changement de SDK, pas de client propre au fournisseur.

Une clé pour GLM, Claude, GPT et Gemini

La clé api.reapi.ai qui appelle GLM-5.2 appelle aussi les familles Claude, GPT et Gemini. Envoyer à GLM-5.2 le gros des tours peu coûteux d'un agent et n'escalader que les plus durs vers un modèle de pointe fermé tient à une chaîne de modèle, pas à une deuxième intégration, une deuxième facture et un deuxième jeu d'identifiants.

GLM-5.2 vs Kimi K3

Ces deux modèles sont la réponse à poids ouverts à la même question : un contexte d'un million de tokens visant le codage à long horizon, avec des poids publiés plutôt que gardés. Sur reAPI, GLM-5.2 est nettement le moins cher des deux et le plus accommodant à intégrer — la réflexion est optionnelle, les paramètres d'échantillonnage font encore quelque chose, et le raisonnement antérieur quitte l'historique sauf demande contraire. Kimi K3 répond par la modalité et un contrat plus strict. Choisissez sur la forme, puis sur le prix.

Capacité

GLM-5.2 sur reAPI

Kimi K3

Poids et positionnement

Ouverts — Z.AI le présente comme le modèle open source le plus fort sur les benchmarks de code et de tâches longues

Ouverts — le premier de la classe des trois mille milliards de paramètres

Limites de contexte et de sortie

Contexte de 1M de tokens décrit comme sans perte ; sortie maximale de 128K

Contexte de 1M de tokens ; sortie plus basse par défaut mais relevable à la fenêtre entière

Réflexion

Active par défaut et désactivable ; quand elle est active, le modèle décide requête par requête

Toujours active et non désactivable

Contrôle d'effort

Accepte sept valeurs qui se replient en trois comportements réels, la plus profonde par défaut

Trois crans réels, également le plus profond par défaut

Paramètres d'échantillonnage

Temperature et top_p tous deux ajustables, temperature plafonnée à 1.0

Les deux figés — les envoyer renvoie une erreur

Modalités d'entrée

Texte uniquement — la vision est un modèle distinct du catalogue

Texte, images et vidéo

La comparaison reflète le comportement documenté par chaque fournisseur au moment de la rédaction. Les tarifs sont décrits en termes de rapports et non de montants ; les chiffres réels pour GLM-5.2 figurent dans le tableau tarifaire ci-dessus.

Mettre GLM-5.2 en production en trois étapes

step 01
Créer un compte et une clé sur api.reapi.ai
Inscrivez-vous sur api.reapi.ai, ouvrez la console et générez une clé API. Cette unique clé atteint GLM-5.2 et tous les autres modèles de la passerelle, facturés depuis un seul solde.
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step 02
Pointer votre client vers la passerelle
Mettez votre base URL sur api.reapi.ai et votre clé sur celle que vous venez de créer. Tout client qui parle déjà OpenAI Chat Completions fonctionne sans modification — aucun changement de SDK n'est nécessaire pour atteindre GLM-5.2.
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step 03
Envoyer `glm-5.2` comme modèle
Mettez le champ model sur `glm-5.2` — avec le point — et postez vos messages. Activez le streaming pour les longues sorties, et rappelez-vous que GLM-5.2 réfléchit par défaut au réglage d'effort le plus profond : fixez le niveau avant de mesurer un coût.
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docs/api/glm-5-2

Référence API

Code prêt à l'emploi et tableau complet des paramètres.

Voir la référence complète

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
  }'

Échec de validation des paramètres

Rejet synchrone avec le champ fautif nommé. Vérifiez enums, plages et champs URL — rien n'est facturé.

Problème d'authentification ou de solde

401 : clé Bearer absente ou invalide ; 402 : la réserve dépasse votre solde. Gérez clés et crédits dans la console.

Contenu ou matériel rejeté

Le matériel de référence et les sorties passent une modération automatique. Les tâches rejetées échouent avec une erreur claire et un remboursement intégral.

Tâche échouée ou expirée

Une tâche en état d'échec n'est jamais facturée — la réserve est remboursée automatiquement. Conservez l'ID et réessayez.

Questions fréquentes

Questions courantes sur ce modèle.

GLM-5.2 est facturé à l'usage en USD par token sur votre solde api.reapi.ai, avec des tarifs distincts en entrée et en sortie et sans abonnement. Les deux se situent environ un tiers sous le tarif par token publié par Z.AI. Les chiffres actuels figurent dans le tableau tarifaire de cette page.

Le champ part sur le réglage le plus profond, et voici le détail à connaître : sept valeurs sont acceptées pour la compatibilité avec d'autres fournisseurs, mais elles se replient. none et minimal font sauter la réflexion à GLM-5.2, low et medium se comportent tous deux comme high, et le niveau au-dessus de high se comporte comme le maximum. Il y a donc trois comportements réels et non sept, et choisir une valeur intermédiaire n'achète pas un coût intermédiaire.

Les deux sont des fleurons à poids ouverts avec un contexte d'un million de tokens visant le codage à long horizon, et GLM-5.2 coûte sur reAPI une fraction de l'autre. GLM-5.2 est le plus accommodant des deux : la réflexion se coupe, les paramètres d'échantillonnage agissent encore, et le raisonnement antérieur est nettoyé de l'historique pour vous. La contrepartie est la modalité — GLM-5.2 ne traite que du texte, là où Kimi K3 prend aussi images et vidéo. Le tableau comparatif de cette page donne le détail ligne par ligne.