Z.ai
GLM-5.3-FlashX
glm-5.3-flashx
最大コンテキスト
1M
最大出力
131.1K
リリース日
N/A
入力$0.2857 / 百万トークン
出力$1 / 百万トークン
GLM-5.2
glm-5.2GLM-5.2 は、長期的なエンジニアリングタスク向けに設計された Z.ai のフラッグシップ基盤モデルです。実用的な 1M トークンのコンテキストウィンドウを重視しており、プロジェクト規模のコード、設計資料、システム文脈を扱えます。要件分析、リポジトリ理解、実装、テスト、マルチプラットフォーム展開までを含む開発ワークフローに向いています。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
2026年6月13日
Modalities
GLM-5.2 の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $1.1429/M | $4/M | $0.2857/M |
GLM-5.2 の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
GLM-5.2のモデル特長
GLM-5.2は、100万トークンのコンテキスト、長時間稼働するコーディングエージェント、複雑なソフトウェアプロジェクトの安定した遂行を目的とするオープンウェイトのテキストモデルです。
安定した100万トークン文脈
100万トークンのコンテキストでも安定した性能を維持し、プロジェクト全体と長い作業履歴を一つの推論系列で扱えます。
長時間のエージェント型開発
長時間の自律的な処理を通じて、プロジェクト分解、設計、実装、テスト、修正、展開を継続できます。
本番品質のコーディング
フロントエンド、バックエンド、モバイル、深いデバッグ能力が強化され、アプリケーション全体で開発上の制約を守れます。
GLM-5.2のユースケース
GLM-5.2は、アプリケーションの一貫した開発、リポジトリ規模のエンジニアリング、長時間の研究や最適化に適しています。
アプリケーション一貫開発
製品要件からアーキテクチャ、フロントエンドとバックエンドのコード、テスト、修正、展開可能な成果物を作成します。
大規模プロジェクトのリファクタリング
大規模プロジェクトをコンテキストに保持し、依存関係を追跡して既存の開発制約を失わずに変更を実装します。
長時間の技術最適化
性能改善や自動研究において、分析、実装、測定、修正のサイクルを長時間継続します。
TokenHub API で GLM-5.2 を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)GLM-5.2 のベンチマーク
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 51.1 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 68.8 |
| 知識と推論 | ||
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 89.5% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 40.1% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 50.5% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 50.8% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 73.3% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 71.3% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 99.1% |
指標の出典 Artificial Analysis
GLM-5.2 の比較
GLM-5.2 API よくある質問
GLM-5.2 API、Z.ai の料金、コーディングとエージェントのワークフロー、コンテキスト制限、モデル比較に関するよくある質問です。
GLM-5.2 とは何ですか？+
GLM-5.2 は、長期のエンジニアリング作業、複雑な推論、エージェントのワークフロー向けに設計された Z.ai のモデルです。コードベースの理解、変更計画、実装、テスト、長いプロジェクト文脈を伴う複数ステップの作業に適しています。
GLM-5.2 はコーディングとエージェントのワークフローに適していますか？+
リポジトリ規模の文脈、継続的なツール呼び出し、複数ステップにわたる計画が必要な場合、GLM-5.2 は有力な候補です。本番導入前に、自社のコーディングまたはエージェントのワークロードでベンチマーク、エンドポイント、レイテンシ、ツール呼び出しを検証してください。
TokenHub 経由で GLM-5.2 API を呼び出すには？+
TokenHub API Key を作成し、このページに表示される正確な GLM-5.2 のモデル ID をコピーして、API セクションで対応エンドポイントを選択します。生成されたリクエスト例を、OpenAI 互換クライアントまたはその他の対応クライアントへの統合の出発点として利用できます。
GLM-5.2 API の料金はどのように評価すべきですか？+
このページに表示される現在の入力、出力、キャッシュ読み取り料金を確認し、一般的なプロンプト量、出力量、リクエスト数、キャッシュヒット率に基づいてコストを見積もってください。長文脈やエージェントのワークフローは、短いチャットリクエストとは大きく異なるコスト構造になります。
GLM-5.2 のコンテキストと最大出力の制限は？+
このページのモデル仕様にあるコンテキスト長と最大出力を確認してください。大きなコンテキストウィンドウはリポジトリや文書の入力に役立ち、最大出力は1回の応答で返せる量を決めます。
GLM-5.2 と DeepSeek V4 Flash はどちらを選ぶべきですか？+
まずワークロードから判断してください。長期のエンジニアリングやエージェント作業には GLM-5.2 を、現在の料金、最大出力、対応エンドポイントが高スループットの文章生成や検索ワークフローにより適している場合は DeepSeek V4 Flash を評価します。最終判断前に比較ページで最新仕様を確認してください。
GLM-5.2 と Qwen3.8 Max はどちらを選ぶべきですか？+
万能な勝者はありません。実際のタスクに対して、コーディングとエージェントの信頼性、推論品質、コンテキストと出力の制限、料金、エンドポイント互換性を比較してください。GLM-5.2 または Qwen3.8 Max を本番ワークフローに採用する前に、代表的なプロンプトで小規模な評価を行うことをおすすめします。
GLM-5.2 を使い始めますか？
1つの API キーで GLM-5.2 とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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