GLM 5.2 支持更大的上下文窗口和输出长度,最高可达 1M 上下文和 128K 输出 Token。它通过 tool_stream=true 增加了工具调用的流式输出,实现了对工具调用参数的实时访问。与 GLM-4.7 系列一样,它支持通过 thinking={ type: "enabled" } 进行深度思考(启用后强制执行思考过程),并引入了 reasoning_effort 来控制思维链模式下的推理强度。另外,它还提供了更强的编码性能和更先进的推理能力。
返回模型列表
-$1.4/ 百万 token$4.4/ 百万 token读取:0.28/ 百万 token写入:0.0025/ 百万 token1M--
74.1%$1.4/ 百万 token$4.4/ 百万 token读取:0.14-0.28/ 百万 token写入:1.75/ 百万 token1M3.29s26.8tps
-$1.4/ 百万 token$4.4/ 百万 token读取:0.26/ 百万 token写入:-/ 百万 token1M--
37.5%$1.4/ 百万 token$4.4/ 百万 token读取:0.26/ 百万 token写入:-/ 百万 token1M2.06s44.9tps
-$1.4/ 百万 token$4.4/ 百万 token读取:0.28/ 百万 token写入:-/ 百万 token1M1.92s32.1tps
14.6%$1.4/ 百万 token$4.4/ 百万 token读取:0.26/ 百万 token写入:-/ 百万 token1M1.61s43.0tps
供应商
在多个供应商之间路由请求。复制供应商标识以设置偏好供应商。
供应商缓存命中率上下文
Volcengine
volcengine
Alibaba Cloud
alibaba
Streamlake
streamlake
Baidu
baidu
TencentCloud
tencent-cloud
BigModel
bigmodel
可用率
24 小时AI Gateway 直连请求及各供应商的成功率。
吞吐量
24 小时AI Gateway 实时流量的 P50 吞吐量,单位为每秒 token 数(TPS)。
延迟
24 小时AI Gateway 实时流量的 P50 首 token 延迟(TTFT),单位为毫秒。
活动
该模型随时间变化的 token 用量和请求流量。
Token 消耗
Apps
Public apps that send the most traffic to this model. Good signal for what real production workloads look like — and a hint at which use cases this model is best suited for. View All
Token 排行
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