z-ai/glm-5.2
Pesos del modeloGLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering, and complex multi-step automation.
Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning. It is particularly strong at coding and tool use across long-running tasks, able to maintain engineering context and follow standards consistently through a full development workflow, from requirements to multi-platform deployment, in a single task.
| 0,62 US$ | 2,42 US$ | 0,14 US$ | 0,59s | 104 tps | ||
50% off | 1,40 US$0,70 US$ | 4,40 US$2,20 US$ | 0,26 US$0,13 US$ | 1,04s | 80 tps | |
| 0,006 US$ | 6,80 US$ | 0,005 US$ | 0,46s | 76 tps | ||
| 0,19 US$ | 8,00 US$ | 0,19 US$ | 1,17s | 81 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,26 US$ | 0,48s | 117 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,14 US$ | 1,10s | 81 tps | ||
56% off | 1,40 US$0,6131 US$ | 4,40 US$1,927 US$ | 0,26 US$0,1139 US$ | 1,26s | 45 tps | |
| 0,0065 US$ | 7,9057 US$ | 0,0065 US$ | 1,36s | 49 tps | ||
54% off | 1,40 US$0,6496 US$ | 4,40 US$2,042 US$ | 0,26 US$0,1206 US$ | 2,38s | 47 tps | |
33% off | 1,40 US$0,938 US$ | 4,40 US$2,948 US$ | 0,26 US$0,1742 US$ | 1,07s | 59 tps | |
| 0,75 US$0,5625 US$ | 2,40 US$1,80 US$ | 0,14 US$0,105 US$ | 1,42s | 43 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,26 US$ | 2,21s | 45 tps | ||
| 1,12 US$ | 3,52 US$ | 0,224 US$ | 2,01s | 52 tps | ||
Fast | 2,25 US$ | 7,88 US$ | 0,56 US$ | 0,82s | 79 tps | |
Fast | 2,31 US$ | 7,26 US$ | 0,462 US$ | 0,91s | 87 tps | |
| 0,078 US$ | 1,40 US$ | 0,069 US$ | 1,36s | 20 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,26 US$ | 4,75s | 26 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,26 US$ | 5,87s | 26 tps | ||
| 0,70 US$ | 2,20 US$ | 0,105 US$ | 1,09s | 76 tps | ||
| 0,966 US$ | 3,036 US$ | 0,1932 US$ | 1,02s | 70 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,26 US$ | 1,60s | 59 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,26 US$ | 1,27s | 46 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,14 US$ | 2,16s | 56 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,14 US$ | 2,65s | 47 tps | ||
| 0,60 US$ | 2,00 US$ | 0,15 US$ | 81,28s | 68 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,19 US$ | 2,78s | 34 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,26 US$ | 6,51s | 16 tps | ||
| 2,10 US$ | 6,60 US$ | 0,21 US$ | 0,42s | 165 tps | ||
Fast | 2,10 US$ | 6,60 US$ | 0,21 US$ | 0,43s | 148 tps | |
| 0,19 US$ | 8,00 US$ | 0,18 US$ | 0,76s | 33 tps | ||
| 1,40 US$ | 4,40 US$ | 0,14 US$ | 1,40s | 49 tps | ||
No se utiliza en el enrutamiento Standard:Por qué no se usan estos endpoints | ||||||
| 0,60 US$0,45 US$ | 1,92 US$1,44 US$ | 0,112 US$0,084 US$ | 3,60s | 34 tps | ||
| 1,54 US$ | 4,84 US$ | 0,154 US$ | 0,85s | 93 tps | ||
P50, el mejor entre los proveedores
P50, mejor proveedor
Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

GLM 5.2 cuesta 0,006 US/M de tókenes de salida, con tarifas independientes para Cache Read a 0,005 US$/M tokens.