GLM-5.2 is Z.ai (Zhipu AI)'s vlaggenschipmodel voor het tijdperk van langdurige taken. Het combineert een echt bruikbare contextvenster van 1M tokens met maximaal 128K outputtokens, waardoor het projectniveau-engineeringcontext kan vasthouden, langlopende taken betrouwbaarder kan uitvoeren, consistenter kan voldoen aan engineeringnormen en een taak in één enkele run van requirements tot multi-platform implementatie kan dragen. Het is een text-in / text-out model met hybride redenering, aangestuurd door reasoning_effort (high / max; standaard diep redeneren) en native tool calling. Gebouwd als coding-first als de nieuwste in de GLM-5-lijn, werd GLM-5.2 gelanceerd op het GLM Coding Plan met standalone API-toegang en MIT-gelicentieerde open gewichten die kort daarna volgen. Het richt zich op repo-schaal agentic coding, autonome multi-step engineeringworkflows en complexe langdurige levering.
Z.ai: GLM 5.2 is een uitsluitend tekstgebaseerd groot taalmodel met een contextvenster van 1.000.000 tokens en een maximale output van 128.000 tokens. Het is ontwikkeld door Z.ai en wordt aangeboden…
Als een groot taalmodel kan GLM 5.2 diverse tekstgebaseerde taken uitvoeren, zoals samenvatten, vragen beantwoorden, vertalen, code genereren en creatief schrijven. De belangrijkste kracht ligt in het vermogen om zeer lange contexten te verwerken, waardoor het uitblinkt in taken die het begrijpen van een compleet document of gespreksgeschiedenis in één enkele prompt vereisen. Voorbeelden hiervan zijn het extraheren van belangrijke thema's uit een rapport van 500 pagina's, het genereren van notulen van een volledig transcript, of het voeren van een coherente dialoog over honderden beurten heen.
U moet GLM 5.2 kiezen wanneer uw taak een contextvenster vereist dat groter is dan wat kleinere modellen (bijv. 32k of 128k tokens) aankunnen. Bijvoorbeeld voor het in één keer analyseren van een heel boek, een volledig juridisch contract of een grote codebibliotheek. Als uw taak binnen een kleinere context past, kan een goedkoper model met vergelijkbare prestaties kosteneffectiever zijn. Dit model is ook geschikt wanneer u zeer lange uitvoer (tot 128k tokens) moet genereren zonder de reactie over meerdere aanroepen te splitsen.
Het model accepteert en produceert alleen tekst; het verwerkt geen afbeeldingen, audio of andere modaliteiten. Gebruikers moeten er ook rekening mee houden dat modellen met een grote context langzamer en duurder kunnen zijn dan kleinere alternatieven. Het 1M‑token contextvenster is een maximum; de daadwerkelijk bruikbare context kan variëren afhankelijk van de complexiteit van de taak en de infrastructuur van de API. OrcaRouter biedt geen token-caching of kortingsniveaus, dus de kosten schalen lineair met het gebruik.
Een contextvenster van 1M‑token stelt het model in staat om tegelijkertijd enorme hoeveelheden tekst te overwegen, wat de samenhang en nauwkeurigheid kan verbeteren bij taken zoals lange samenvattingen of multi‑stap redeneringen. De prestaties kunnen echter afnemen wanneer de prompt een groot deel van het venster vult, omdat het aandachtsmechanisme van het model rekenkundig duur wordt. In de praktijk kunnen taken die precieze terugwinning uit het midden van een lange context vereisen, een lagere nauwkeurigheid hebben vergeleken met taken waar informatie zich aan het begin of einde bevindt.
Er worden geen specifieke benchmarkscores voor GLM 5.2 verstrekt in de beschikbare feiten. Het model is een tekst‑alleen LLM met een contextvenster van 1M; de prestaties op standaard evaluaties (bijv. MMLU, HellaSwag, of codeerbenchmarks) worden niet bekendgemaakt. Gebruikers dienen het model te evalueren op hun eigen datasets om de effectiviteit voor hun gebruiksscenario te beoordelen. Het grote contextvenster suggereert sterke punten in taken die langetermijnafhankelijkheden vereisen, maar zonder gepubliceerde cijfers moet vergelijking met andere modellen kwalitatief zijn.
Vanwege de zeer grote contextvenster (1M tokens) heeft GLM 5.2 waarschijnlijk een hogere latentie per verzoek dan modellen met kleinere contextvensters, vooral wanneer de invoer lang is. Het aandachtsmechanisme schaalt kwadratisch met de sequentielengte, dus het verwerken van een volledig miljoen tokens duurt aanzienlijk langer dan een invoer van 4k tokens. Voor gebruiksscenario's met lage latentie (bv. real‑time chatbots) kan een kleiner model de voorkeur hebben. OrcaRouter publiceert geen latentiecijfers voor dit model.
De belangrijkste sterkte van het model is de mogelijkheid om maximaal 1 miljoen tokens aan invoer te accepteren en maximaal 128.000 tokens aan uitvoer te genereren, waardoor taken mogelijk worden die maar weinig andere modellen in één enkele aanroep aankunnen. Dit maakt het ideaal voor het analyseren van hele boeken, juridische documenten of codebases zonder chunking. Bovendien betekent het prijsmodel zonder opslag dat u alleen Z.ai's tarief via OrcaRouter betaalt. Er zijn echter geen officiële benchmarkgegevens beschikbaar om de prestaties op specifieke taken te bevestigen.
De prijzen zijn gebaseerd op het aantal tokens: $1,40 per 1 miljoen invoertokens en $4,40 per 1 miljoen uitvoertokens. Zowel invoer als uitvoer worden gefactureerd tegen het provider-tarief van Z.ai, zonder toeslag van OrcaRouter. Er zijn geen aparte kosten voor caching, prompt-voorvoegsels of speciale functies. Deze prijsberekening per token is eenvoudig en schaalt mee met het gebruik. Zo zou een verzoek met 100.000 invoertokens en 5.000 uitvoertokens ongeveer $0,16 kosten.
OrcaRouter adverteert geen volumekortingen, staffelprijzen of cachingvoordelen voor GLM 5.2. De vermelde prijs van $1,40 per miljoen invoertokens en $4,40 per miljoen uitvoertokens is het tarief voor alle gebruikers. Omdat er geen opslag is, zijn de kosten die u ziet het eigen tarief van Z.ai. Als u een zeer hoog verbruik heeft, kunt u contact opnemen met Z.ai voor vragen over bedrijfsovereenkomsten, maar dergelijke regelingen worden niet via OrcaRouter afgehandeld.
De per‑tokenprijs van GLM 5.2 is hoger dan die van veel kleinere modellen (bijv. modellen die $0.15 per miljoen invoertokens kosten). De meerprijs weerspiegelt de uitzonderlijk grote contextvenster en uitvoerlimiet. Als uw taak slechts een paar duizend tokens vereist, zal een goedkoper model kosteneffectiever zijn. Echter, voor taken die het volledige 1M‑tokenvenster nodig hebben, is dit model mogelijk de enige optie, en de kosten kunnen gerechtvaardigd worden door de vermindering van handmatig chunking en meerdere aanroepen.
Gebruik de OpenAI‑compatibele API aangeboden door OrcaRouter. Stel de basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1 en het model-ID op “z-ai/glm-5.2”. Het standaard chat‑completion-eindpunt (/v1/chat/completions) accepteert een JSON-payload met berichten, max_tokens, temperature en andere parameters. Authenticatie gebeurt via een API-sleutel die u verkrijgt van OrcaRouter. Voorbeeld: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -d '{"model":"z-ai/glm-5.2","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this document."}],"max_tokens":1000}'
De API ondersteunt parameters die typisch zijn voor OpenAI‑compatibele endpoints: model (vereist), messages (array van message objects met role en content), max_tokens (integer tot 128000), temperature (float), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (boolean) en andere. Aangezien het model alleen tekst is, moet content een string zijn. De contextvensterlimiet van 1M tokens is van toepassing op het totaal van alle messages in het request plus de gegenereerde output. Het overschrijden van de limiet retourneert een fout.
Ja, de API ondersteunt streaming via de `stream` parameter. Indien ingesteld op `true`, wordt het antwoord verzonden als een reeks server‑sent events (SSE), elk met een gedeeltelijke generatie. Dit is handig om tussentijdse resultaten aan gebruikers te tonen. Streaming werkt identiek aan het OpenAI streaming formaat. Merk op dat zelfs met streaming de volledige output wordt meegeteld voor uw tokenverbruik tegen het tarief van de provider.
Om te migreren van een andere API-provider naar OrcaRouter voor GLM 5.2, hoef je alleen de basis-URL en modelnaam te wijzigen. Als je de clientbibliotheek van OpenAI gebruikte, vervang dan de basis-URL door https://api.orcarouter.ai/v1 en stel het model in op "z-ai/glm-5.2". Dezelfde JSON-indeling voor berichten en parameters werkt. Zorg ervoor dat je API-sleutel afkomstig is van OrcaRouter. Er zijn geen codewijzigingen vereist, behalve het eindpunt.
GLM 5.2 biedt een contextvenster van 1M‑tokens, wat tot de grootste beschikbare behoort. Veel concurrenten hebben een maximum van 128k of 200k tokens. De uitvoerlimiet van 128k tokens is ook hoger dan gebruikelijk. Het is echter alleen tekst, terwijl sommige rivalen afbeeldingen of audio ondersteunen. Prijzen van $1.40/$4.40 per miljoen tokens zijn gematigd voor zo'n groot venster; sommige concurrenten rekenen hogere tarieven. Zonder benchmarkgegevens is directe kwaliteitsvergelijking niet mogelijk.
Kies alleen voor GLM 5.2 als uw applicatie daadwerkelijk profiteert van een contextvenster van een miljoen tokens. Als uw prompts en verwachte uitvoer binnen 32k of 128k tokens past, dan is een goedkoper model (bijv. een dat $0,15 per miljoen invoertokens kost) veel voordeliger en waarschijnlijk sneller. Het voordeel van GLM 5.2 is dat het niet nodig is om lange teksten op te splitsen, wat technische tijd bespaart en de context van kruisverwijzingen behoudt.
Veel hoogwaardige modellen (bijv. die met 128k‑token vensters) kunnen mogelijk de prestaties van GLM 5.2 op typische taken evenaren, maar ze kunnen geen documenten verwerken die langer zijn dan hun venster. Voor taken die binnen een kleinere context passen, zijn dergelijke modellen vaak sneller en kosteneffectiever. Het niche van GLM 5.2 is het vermogen om extreem lange invoer in één keer te verwerken, wat essentieel is voor gebruiksscenario's zoals volledige boekanalyse, samenvatting van de volledige codebase of zeer langlopende gesprekken.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_p| Invoer / 1M tokens | $1.40 |
| Uitvoer / 1M tokens | $4.40 |
| Cache lezen / 1M | $0.260 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.2Openen @misc{orcarouter_glm_5_2,
title = {GLM 5.2 API},
author = {Z.ai},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.2}
}Z.ai. (2026). GLM 5.2 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.2