GLM-5.2 คือโมเดลธงของ Z.ai (Zhipu AI) สำหรับยุคของงานที่ใช้ระยะเวลายาวนาน มันจับคู่หน้าต่างบริบท 1M-token ที่ใช้งานได้จริงกับเอาต์พุตสูงสุด 128K tokens ทำให้มันสามารถเก็บบริบทวิศวกรรมระดับโปรเจกต์ ดำเนินงานที่ใช้เวลานานได้น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น ปฏิบัติตามมาตรฐานวิศวกรรมสม่ำเสมอมากขึ้น และดำเนินงานจากความต้องการไปจนถึงการปรับใช้บนหลายแพลตฟอร์มในรันเดียว มันเป็นโมเดลข้อความเข้า/ข้อความออกที่มีการให้เหตุผลแบบผสมผสานควบคุมโดย reasoning_effort (high / max; การให้เหตุผลเชิงลึกโดยค่าเริ่มต้น) และการเรียกใช้เครื่องมือแบบเนทีฟ GLM-5.2 ถูกสร้างขึ้นโดยเน้นการเขียนโค้ดเป็นอันดับแรกในฐานะรุ่นล่าสุดของตระกูล GLM-5 เปิดตัวบน GLM Coding Plan พร้อมการเข้าถึง API แบบสแตนด์อโลน และน้ำหนักโอเพนซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ที่ตามมาในไม่ช้า มันกำหนดเป้าหมายไปที่การเขียนโค้ดแบบเอเยนต์ในระดับรีโพสิทอรี เวิร์กโฟลว์วิศวกรรมแบบหลายขั้นตอนอัตโนมัติ และการส่งมอบที่ซับซ้อนในระยะยาว
Z.ai: GLM 5.2 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่รับเฉพาะข้อความ มีหน้าต่างบริบทขนาด 1,000,000 โทเค็น และสามารถส่งออกได้สูงสุด 128,000 โทเค็น พัฒนาโดย Z.ai และให้บริการผ่าน API ของ OrcaRouter…
ในฐานะแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ GLM 5.2 สามารถทำงานที่ใช้ข้อความเป็นพื้นฐานได้หลากหลาย เช่น การสรุปความ การตอบคำถาม การแปลภาษา การสร้างโค้ด และการเขียนเชิงสร้างสรรค์ จุดแข็งหลักอยู่ที่ความสามารถในการประมวลผลบริบทที่ยาวมาก ดังนั้นจึงเป็นเลิศในงานที่ต้องทำความเข้าใจเอกสารทั้งชุดหรือประวัติการสนทนาทั้งหมดในพรอมต์เดียว ตัวอย่างเช่น การแยกประเด็นสำคัญจากรายงาน 500 หน้า การสร้างรายงานการประชุมจากบันทึกการสนทนาทั้งหมด หรือการรักษาบทสนทนาที่สอดคล้องกันหลายร้อยรอบ
คุณควรเลือก GLM 5.2 เมื่องานของคุณต้องใช้หน้าต่างบริบทที่มีขนาดใหญ่กว่าที่โมเดลขนาดเล็ก (เช่น 32k หรือ 128k โทเคน) สามารถรองรับได้ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์หนังสือทั้งเล่ม สัญญาทางกฎหมายทั้งฉบับ หรือที่เก็บโค้ดขนาดใหญ่ในครั้งเดียว หากงานของคุณอยู่ในบริบทที่เล็กกว่า โมเดลที่ถูกกว่าแต่มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกันอาจคุ้มค่ากว่า โมเดลนี้ยังเหมาะเมื่อคุณต้องการสร้างผลลัพธ์ที่ยาวมาก (สูงสุด 128k โทเคน) โดยไม่ต้องแบ่งการตอบกลับเป็นหลายครั้ง
โมเดลรับและสร้างเฉพาะข้อความเท่านั้น ไม่ประมวลผลภาพ เสียง หรือรูปแบบอื่นๆ ผู้ใช้ควรทราบด้วยว่าโมเดลที่มีบริบทขนาดใหญ่อาจทำงานช้าและมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าตัวเลือกที่เล็กกว่า หน้าต่างบริบท 1M‑token เป็นค่าสูงสุด บริบทที่ใช้งานได้จริงอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงานและโครงสร้างพื้นฐานของ API OrcaRouter ไม่มีการแคชโทเค็นหรือส่วนลดแบบลดระดับ ดังนั้นค่าใช้จ่ายจะเพิ่มขึ้นเป็นเส้นตรงตามการใช้งาน
หน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็นช่วยให้โมเดลสามารถพิจารณาข้อความจำนวนมากในครั้งเดียว ซึ่งสามารถปรับปรุงความสอดคล้องและความแม่นยำในงานเช่นการสรุปเนื้อหาที่ยาวหรือการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพอาจลดลงเมื่อพรอมป์ครอบคลุมพื้นที่ส่วนใหญ่ของหน้าต่าง เนื่องจากกลไกการตั้งใจของโมเดลมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูง ในทางปฏิบัติ งานที่ต้องดึงข้อมูลอย่างแม่นยำจากตรงกลางของบริบทที่ยาวอาจมีความแม่นยำต่ำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับงานที่มีข้อมูลใกล้กับจุดเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุด
ไม่มีคะแนนการวัดประสิทธิภาพเฉพาะสำหรับ GLM 5.2 จากข้อมูลที่มีอยู่ โมเดลนี้เป็น LLM ที่ทำงานกับข้อความเท่านั้น มีหน้าต่างบริบทขนาด 1M; ผลการดำเนินงานในการประเมินมาตรฐาน (เช่น MMLU, HellaSwag หรือการวัดประสิทธิภาพการเขียนโค้ด) ไม่ได้ถูกเปิดเผย ผู้ใช้ควรประเมินโมเดลด้วยชุดข้อมูลของตนเองเพื่อวัดประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานของตน หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่บ่งบอกถึงจุดแข็งในงานที่ต้องพึ่งพาความสัมพันธ์ระยะไกล แต่หากไม่มีตัวเลขที่เผยแพร่ การเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น ๆ จะต้องเป็นเชิงคุณภาพ
เนื่องจากหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มาก (1M tokens) GLM 5.2 จึงมีแนวโน้มที่จะมีความหน่วงต่อคำขอสูงกว่าโมเดลที่มีหน้าต่างบริบทเล็กกว่า โดยเฉพาะเมื่ออินพุตมีความยาว กลไกแอทเทนชันจะปรับขนาดแบบกำลังสองตามความยาวลำดับ ดังนั้นการประมวลผลหนึ่งล้านโทเค็นจะใช้เวลานานกว่าอินพุตขนาด 4k‑token อย่างมาก สำหรับกรณีการใช้งานที่ต้องการความหน่วงต่ำ (เช่น แชทบอทแบบเรียลไทม์) โมเดลขนาดเล็กอาจเป็นที่นิยมกว่า OrcaRouter ไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขความหน่วงสำหรับโมเดลนี้
จุดแข็งหลักของโมเดลคือความสามารถในการรับอินพุตสูงสุด 1 ล้านโทเคนและสร้างเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน ทำให้สามารถทำงานที่โมเดลอื่นไม่กี่ตัวสามารถจัดการได้ในการเรียกครั้งเดียว จึงเหมาะสำหรับการวิเคราะห์หนังสือทั้งเล่ม เอกสารทางกฎหมาย หรือฐานโค้ดโดยไม่ต้องแบ่งส่วน นอกจากนี้ รูปแบบการกำหนดราคาแบบไม่มีกำไรส่วนเพิ่มหมายความว่าคุณจ่ายเฉพาะอัตราของ Z.ai ผ่าน OrcaRouter อย่างไรก็ตาม ไม่มีข้อมูลเกณฑ์มาตรฐานอย่างเป็นทางการเพื่อยืนยันประสิทธิภาพในงานเฉพาะด้าน
การคิดราคาขึ้นอยู่กับจำนวนโทเค็น: $1.40 ต่อ 1 ล้านโทเค็นขาเข้า และ $4.40 ต่อ 1 ล้านโทเค็นขาออก ทั้งขาเข้าและขาออกจะคิดตามอัตราของผู้ให้บริการของ Z.ai โดยไม่มีการบวกเพิ่มจาก OrcaRouter ไม่มีค่าใช้จ่ายแยกต่างหากสำหรับการแคช คำนำหน้าพรอมต์ หรือฟีเจอร์พิเศษ การคิดราคาต่อโทเค็นนี้ตรงไปตรงมาและปรับตามการใช้งาน ตัวอย่างเช่น คำขอที่มีโทเค็นขาเข้า 100,000 รายการและโทเค็นขาออก 5,000 รายการจะมีค่าใช้จ่ายประมาณ $0.16
OrcaRouter ไม่ได้เสนอส่วนลดตามปริมาณ การกำหนดราคาแบบชั้น หรือสิทธิประโยชน์ด้านแคชสำหรับ GLM 5.2 ราคาที่ระบุไว้คือ 1.40 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุตหนึ่งล้านโทเค็น และ 4.40 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเค็น ซึ่งเป็นอัตราสำหรับผู้ใช้ทุกคน เนื่องจากไม่มีอัตรากำไรเพิ่ม ต้นทุนที่คุณเห็นคืออัตราของ Z.ai เอง หากคุณมีการใช้งานสูงมาก คุณอาจต้องการติดต่อ Z.ai โดยตรงเพื่อสอบถามเกี่ยวกับข้อตกลงสำหรับองค์กร แต่ข้อตกลงดังกล่าวไม่ได้ดำเนินการผ่าน OrcaRouter
ราคาต่อหนึ่งโทเค็นของ GLM 5.2 นั้นสูงกว่ารุ่นเล็กหลายรุ่น (เช่น รุ่นที่คิดราคา $0.15 ต่อล้านโทเค็นอินพุต) ค่าพรีเมียมนี้สะท้อนถึงหน้าต่างบริบทและขีดจำกัดเอาต์พุตที่ใหญ่เป็นพิเศษ หากงานของคุณต้องการเพียงไม่กี่พันโทเค็น รุ่นที่ถูกกว่าจะคุ้มค่ากว่า อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่ต้องใช้หน้าต่างขนาด 1M โทเค็นเต็มรูปแบบ รุ่นนี้อาจเป็นตัวเลือกเดียว และค่าใช้จ่ายอาจสมเหตุสมผลเมื่อเทียบกับการลดการแบ่งส่วนด้วยมือและการเรียกใช้หลายครั้ง
ใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งให้บริการโดย OrcaRouter ตั้งค่า base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และรหัสโมเดลเป็น “z-ai/glm-5.2” เอนด์พอยต์ chat‑completion มาตรฐาน (/v1/chat/completions) ยอมรับ payload JSON ที่ประกอบด้วย messages, max_tokens, temperature และพารามิเตอร์อื่น ๆ การยืนยันตัวตนใช้ API key ที่คุณได้รับจาก OrcaRouter ตัวอย่าง: 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 รองรับพารามิเตอร์ที่พบได้ในปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI ได้แก่ model (จำเป็นต้องระบุ), messages (อาร์เรย์ของออบเจ็กต์ข้อความที่มี role และ content), max_tokens (จำนวนเต็มสูงสุด 128000), temperature (ทศนิยม), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (บูลีน), และอื่น ๆ เนื่องจากโมเดลเป็นแบบข้อความเท่านั้น content ต้องเป็นสตริง ขีดจำกัดหน้าต่างบริบทที่ 1M tokens ใช้กับผลรวมของข้อความทั้งหมดในคำขอรวมกับเอาต์พุตที่สร้างขึ้น หากเกินขีดจำกัดจะคืนค่าข้อผิดพลาด
ใช่ API รองรับการสตรีมผ่านพารามิเตอร์ `stream` เมื่อตั้งค่าเป็น `true` การตอบสนองจะถูกส่งเป็นชุดของเหตุการณ์ที่ส่งจากเซิร์ฟเวอร์ (SSE) ซึ่งแต่ละเหตุการณ์ประกอบด้วยการสร้างบางส่วน ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการแสดงผลลัพธ์ระหว่างกลางให้ผู้ใช้เห็น การสตรีมทำงานในรูปแบบเดียวกับรูปแบบการสตรีมของ OpenAI โปรดทราบว่าแม้จะใช้การสตรีม ผลลัพธ์ทั้งหมดจะถูกนับรวมในการใช้งานโทเค็นของคุณตามอัตราของผู้ให้บริการ
หากต้องการย้ายจากผู้ให้บริการ API รายอื่นมายัง OrcaRouter สำหรับ GLM 5.2 คุณเพียงแค่ต้องเปลี่ยน base URL และชื่อโมเดลเท่านั้น หากคุณใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์ของ OpenAI ให้แทนที่ base URL ด้วย https://api.orcarouter.ai/v1 และตั้งค่าโมเดลเป็น “z-ai/glm-5.2” รูปแบบ JSON เดียวกันสำหรับข้อความและพารามิเตอร์ยังคงใช้งานได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่า API key ของคุณมาจาก OrcaRouter ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดใด ๆ นอกเหนือจากจุดสิ้นสุด (endpoint)
GLM 5.2 มีหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเคน ซึ่งถือว่าใหญ่ที่สุดในบรรดาที่มีอยู่ คู่แข่งหลายรายจำกัดไว้ที่ 128k หรือ 200k โทเคน ขีดจำกัดเอาต์พุตที่ 128k โทเคนก็สูงกว่าค่าเฉลี่ยเช่นกัน อย่างไรก็ตาม รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น ในขณะที่คู่แข่งบางรายรองรับรูปภาพหรือเสียง ราคาที่ $1.40/$4.40 ต่อล้านโทเคนถือว่าปานกลางสำหรับหน้าต่างขนาดใหญ่เช่นนี้ คู่แข่งบางรายคิดอัตราที่สูงกว่า หากไม่มีข้อมูลเกณฑ์มาตรฐาน ก็ไม่สามารถเปรียบเทียบคุณภาพโดยตรงได้
เลือกใช้ GLM 5.2 เฉพาะเมื่อแอปพลิเคชันของคุณได้รับประโยชน์อย่างแท้จริงจากหน้าต่างบริบทที่มีขนาดล้านโทเค็นเท่านั้น หากพรอมต์และผลลัพธ์ที่คาดหวังของคุณอยู่ในช่วง 32k หรือ 128k โทเค็น โมเดลที่ราคาถูกกว่า (เช่น โมเดลที่มีราคา $0.15 ต่อล้านโทเค็นอินพุต) จะถูกกว่าและน่าจะเร็วกว่ามาก ข้อได้เปรียบของ GLM 5.2 คือการขจัดความจำเป็นในการแบ่งข้อความยาว ซึ่งช่วยประหยัดเวลาทางวิศวกรรมและรักษาบริบทการอ้างอิงข้ามไว้
โมเดลคุณภาพสูงหลายตัว (เช่น โมเดลที่มีหน้าต่าง 128k‑token) อาจมีประสิทธิภาพเทียบเท่า GLM 5.2 ในงานทั่วไป แต่ไม่สามารถประมวลผลเอกสารที่ยาวเกินหน้าต่างของมันได้ สำหรับงานที่อยู่ในบริบทที่เล็กกว่า โมเดลเหล่านี้มักจะเร็วและคุ้มค่ากว่า จุดเด่นของ GLM 5.2 คือความสามารถในการจัดการกับอินพุตที่ยาวมากในครั้งเดียว ซึ่งจำเป็นสำหรับกรณีการใช้งาน เช่น การวิเคราะห์หนังสือทั้งเล่ม การสรุปโค้ดเบสทั้งหมด หรือการสนทนาที่ยาวนานมาก
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| อินพุต / 1M โทเค็น | $1.40 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $4.40 |
| อ่านแคช / 1M | $0.260 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/z-ai/glm-5.2เปิด @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