GLM-5.2 är Z.ai (Zhipu AI)s flaggskeppsmodell för eran av långsiktiga uppgifter. Den kombinerar ett verkligt användbart 1M-token kontextfönster med upp till 128K utdatatokens, vilket gör att den kan hålla projektnivåns ingenjörskontext, utföra långvariga uppgifter mer tillförlitligt, följa ingenjörsstandarder mer konsekvent och genomföra en uppgift från krav till flerplattformsdistribution i en enda körning. Det är en text-in / text-out-modell med hybridresonemang styrt av reasoning_effort (high / max; djup resonemang som standard) och inbyggt verktygsanrop. Byggd kod-först som den senaste i GLM-5-serien, lanserades GLM-5.2 på GLM Coding Plan med fristående API-åtkomst och MIT-licensierade öppna vikter som följer kort därefter. Den riktar sig mot repo-skala agentisk kodning, autonoma flerstegsingenjörsarbetsflöden och komplex långsiktig leverans.
Z.ai: GLM 5.2 är en text‑only stor språkmodell med ett 1,000,000‑token kontextfönster och en maximal output på 128,000 token. Den är utvecklad av Z.ai och erbjuds via OrcaRouter’s API. Modellen…
Som en stor språkmodell kan GLM 5.2 utföra olika textbaserade uppgifter som sammanfattning, frågebesvar, översättning, kodgenerering och kreativt skrivande. Dess främsta styrka ligger i förmågan att bearbeta mycket långa kontexter, så den utmärker sig i uppgifter som kräver förståelse av ett helt dokument eller konversationshistorik i en enda prompt. Exempel inkluderar att extrahera nyckelteman från en 500-sidig rapport, generera mötesprotokoll från ett helt transkript, eller upprätthålla en sammanhängande dialog över hundratals turer.
Du bör välja GLM 5.2 när din uppgift kräver en kontextfönster som är större än vad mindre modeller (t.ex. 32k eller 128k tokens) kan hantera. Till exempel att analysera en hel bok, ett fullt juridiskt kontrakt eller en stor kodbas i ett svep. Om din uppgift ryms inom ett mindre kontextfönster kan en billigare modell med liknande prestanda vara mer kostnadseffektiv. Denna modell är också lämplig när du behöver generera mycket långa utdata (upp till 128k tokens) utan att dela upp svaret i flera anrop.
Modellen accepterar och producerar endast text; den bearbetar inte bilder, ljud eller andra modaliteter. Användare bör också vara medvetna om att stora kontextmodeller kan vara långsammare och dyrare än mindre alternativ. Fönstret på 1M‑token är ett maximum; faktiskt användbar kontext kan variera beroende på uppgiftens komplexitet och API:ets infrastruktur. OrcaRouter erbjuder inte token-cachning eller rabatttrappor, så kostnaderna skalar linjärt med användningen.
Ett kontextfönster på 1M‑tokens gör att modellen kan överväga enorma mängder text på en gång, vilket kan förbättra sammanhang och noggrannhet i uppgifter som långformig sammanfattning eller flerstegsresonemang. Prestandan kan dock försämras när prompten fyller en stor del av fönstret, eftersom modellens uppmärksamhetsmekanism blir beräkningsmässigt dyr. I praktiken kan uppgifter som kräver exakt hämtning från mitten av ett långt sammanhang uppleva lägre noggrannhet jämfört med uppgifter med information nära början eller slutet.
Inga specifika benchmarkpoäng för GLM 5.2 anges i tillgängliga fakta. Modellen är en text‑baserad LLM med en kontextlängd på 1M; dess prestanda på standardutvärderingar (t.ex. MMLU, HellaSwag eller kodningsbenchmark) är inte offentliggjord. Användare bör utvärdera modellen på sina egna dataset för att bedöma dess effektivitet för deras användningsfall. Den stora kontextlängden antyder styrkor i uppgifter som kräver långdistansberoenden, men utan publicerade siffror måste jämförelser med andra modeller vara kvalitativa.
På grund av dess mycket stora kontextfönster (1M token) kommer GLM 5.2 sannolikt ha högre latens per begäran än modeller med mindre kontextfönster, särskilt när indata är lång. Uppmärksamhetsmekanismen skalas kvadratiskt med sekvenslängd, så att bearbeta en hel miljon token tar betydligt längre tid än ett 4k‑token-indata. För låglatensanvändningsfall (t.ex. realtidschatbotar) kan en mindre modell vara att föredra. OrcaRouter publicerar inte latenssiffror för denna modell.
Modellens främsta styrka är dess förmåga att acceptera upp till 1 miljon tokens indata och generera upp till 128 000 tokens utdata, vilket möjliggör uppgifter som få andra modeller kan hantera i ett enda anrop. Detta gör den idealisk för att analysera hela böcker, juridiska dokument eller kodbaser utan att dela upp dem. Dessutom innebär nollmarginalprismodellen att du endast betalar Z.ai:s taxa via OrcaRouter. Det finns dock inga officiella benchmarkdata tillgängliga för att bekräfta prestanda på specifika uppgifter.
Priserna är baserade på tokenantal: 1,40 USD per 1 miljon inmatade tokens och 4,40 USD per 1 miljon utmatade tokens. Både in- och utmatning faktureras enligt Z.ai:s leverantörspris, utan påslag från OrcaRouter. Det finns inga separata kostnader för cachelagring, promptprefix eller specialfunktioner. Denna per‑token-prissättning är enkel och skalas med användning. Till exempel skulle en förfrågan med 100 000 inmatade tokens och 5 000 utmatade tokens kosta ungefär 0,16 USD.
OrcaRouter annonserar inga volymrabatter, nivåindelade priser eller cachningsförmåner för GLM 5.2. Det listade priset på $1.40 per miljon inmatningstokens och $4.40 per miljon utmatningstokens är priset för alla användare. Eftersom det inte finns någon påslag, är kostnaden du ser Z.ais egen taxa. Om du har mycket hög användning kan du kontakta Z.ai direkt för att fråga om företagsavtal, men sådana arrangemang hanteras inte via OrcaRouter.
GLM 5.2:s pris per token är högre än för många mindre modeller (t.ex. de som kostar $0,15 per miljon inmatade tokens). Premien återspeglar dess exceptionellt stora kontextfönster och utdatalimit. Om din uppgift endast kräver några tusen tokens är en billigare modell mer kostnadseffektiv. Dock, för uppgifter som behöver hela 1M‑tokenfönstret kan denna modell vara det enda alternativet, och dess kostnad kan motiveras av minskningen av manuell chunkning och flera anrop.
Använd det OpenAI-kompatibla API som tillhandahålls av OrcaRouter. Ställ in bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och modell-ID till "z-ai/glm-5.2". Slutpunkten för standard chattkomplettering (/v1/chat/completions) accepterar en JSON-nyttolast med meddelanden, max_tokens, temperatur och andra parametrar. Autentisering sker via en API-nyckel som du erhåller från OrcaRouter. Exempel: 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}'
API:et stöder parametrar som är typiska för OpenAI-kompatibla slutpunkter: model (obligatorisk), messages (array av meddelandeobjekt med role och content), max_tokens (heltal upp till 128000), temperature (flyttal), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (boolesk) och andra. Eftersom modellen endast är text, måste content vara en sträng. Kontextfönstergränsen på 1M tokens gäller summan av alla meddelanden i begäran plus den genererade utdatan. Att överskrida gränsen returnerar ett fel.
Ja, API:t stöder strömning via parametern `stream`. När den är inställd på `true`, skickas svaret som en serie server‑skickade händelser (SSE), var och en innehåller en partiell generering. Detta är användbart för att visa delresultat för användare. Strömning fungerar identiskt med OpenAIs strömningsformat. Observera att även med strömning räknas hela utdata mot din tokenanvändning enligt leverantörens taxa.
För att migrera från en annan API-leverantör till OrcaRouter för GLM 5.2 behöver du bara ändra bas-URL och modellnamn. Om du använde OpenAIs klientbibliotek, ersätt bas-URL med https://api.orcarouter.ai/v1 och ställ in modellen till "z-ai/glm-5.2". Samma JSON-format för meddelanden och parametrar fungerar. Se till att din API-nyckel är från OrcaRouter. Inga kodändringar utöver slutpunkten krävs.
GLM 5.2 erbjuder ett kontextfönster på 1 miljon token, vilket är bland de största som finns tillgängliga. Många konkurrenter har en gräns på 128k eller 200k token. Dess utmatningsgräns på 128k token är också högre än vanligt. Det är dock endast textbaserat, medan vissa rivaler stöder bilder eller ljud. Prissättningen på 1,40/4,40 USD per miljon token är måttlig för ett så stort fönster; vissa konkurrenter tar ut högre avgifter. Utan referensdata går det inte att göra en direkt kvalitetsjämförelse.
Välj GLM 5.2 endast när din applikation verkligen drar nytta av ett kontextfönster på en miljon tokens. Om dina promptar och förväntade utdata ryms inom 32k eller 128k tokens, blir en billigare modell (t.ex. en som kostar $0,15 per miljon indatatokens) betydligt billigare och troligtvis snabbare. Fördelen med GLM 5.2 är att den eliminerar behovet av att dela upp långa texter, vilket kan spara utvecklingstid och bevara korsreferenskontext.
Många högkvalitativa modeller (t.ex. de med 128k‑token‑fönster) kan matcha GLM 5.2:s prestanda på typiska uppgifter, men de kan inte bearbeta dokument som är längre än deras fönster. För uppgifter som ryms inom en mindre kontext är sådana modeller ofta snabbare och mer kostnadseffektiva. GLM 5.2:s nisch är förmågan att hantera extremt långa indata i ett enda steg, vilket är avgörande för användningsområden som analys av hela böcker, sammanfattning av hela kodbaser eller mycket långa konversationer.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Inmatning / 1M token | $1.40 |
| Utdata / 1M tokens | $4.40 |
| Cacheläsning / 1M | $0.260 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
@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