Ключевые данные
- Провайдер
- Z.AI
- Идентификатор
- glm-5.2
- Контекст
- 256K
- Лимит ответа
- 128K
- Единица цены
- За 1 млн токенов
Z.AI
GLM-5.2 API в России: флагманская модель Z.AI 2026 года для сложного кода, агентов и долгих рабочих процессов с публичным контекстом до 256K токенов.
Идентификатор модели в API NeuroAPI
glm-5.2Возможности модели
Возможности показаны по текущим данным каталога NeuroAPI. Фактическая скорость зависит от объёма контекста и нагрузки.
текст
текст
Пример запроса
Отправьте первый запрос к glm-5.2 через OpenAI-совместимый endpoint NeuroAPI. Подробнее — в разделе документации.
curl --location 'https://neuroapi.host/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer NEUROAPI_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "glm-5.2",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Привет! Напиши короткое приветственное сообщение для нового пользователя." }
]
}'Простое текстовое сообщение — самый короткий путь к первому ответу модели.
Подробнее в документацииФакты из каталога
Проверяемые данные
Название, доступность, возможности и единицы тарификации берутся из текущего публичного каталога NeuroAPI. Цена зависит от выбранной модели и тарифа, поэтому перед интеграцией сверяйте карточку и каталог.
Цена
| Тариф | Входящие токены | Исходящие токены | Контекст |
|---|---|---|---|
Пилот экономичный | 518,40 ₽ | 1 814,40 ₽ | 256000 |
Оптимальный официальные API | 968,76 ₽ | 3 390,66 ₽ | 256K |
Итоговая стоимость зависит от тарифа и фактического объёма запросов.
Создать API-ключПодробности
GLM-5.2 — флагманская текстовая модель Z.AI 2026 года для длительных инженерных задач, программирования и агентных сценариев. В NeuroAPI она вызывается по официальному идентификатору `glm-5.2`, совместимому с OpenAI API, с оплатой в рублях. ## Возможности и контекст Модель принимает текст и возвращает текст, поддерживает потоковую выдачу, function calling, структурированный JSON-ответ и управляемое рассуждение. Для тарифов «Пилот» и «Оптимальный» NeuroAPI устанавливает практический лимит до 256 000 токенов суммарного контекста на запрос. Это помогает предсказуемо обрабатывать большие репозитории, спецификации и документы. ## Для каких задач подходит - разработка, рефакторинг и ревью кода; - многошаговые агенты, планирование и выполнение задач с инструментами; - анализ больших технических документов и RAG-сценарии; - извлечение структурированных данных и подготовка JSON; - исследовательские и аналитические рабочие процессы. ## Качество и выбор модели В публикации Z.AI к GLM-5.2 модель позиционируется как улучшение для long-horizon coding и 1M-контекстных задач. Публикуемые разработчиком бенчмарки полезны как ориентир, но не заменяют тест на собственных данных. Для быстрых массовых запросов стоит сравнивать GLM-5.2 с более лёгкими моделями, а для сложной инженерной работы — тестировать вместе с актуальными флагманами. ## Ограничения Результат зависит от инструкции, объёма контекста и выбранного лимита ответа. Проверяйте код, расчёты, юридически значимые выводы и фактические утверждения перед применением в production.