智谱GLM系列文本模型

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概述

GLM-5.1 是智谱最新旗舰模型,代码能力大大增强,长程任务显著提升,能够在单次任务中持续、自主地工作长达 8 小时,完成从规划、执行到迭代优化的完整闭环,交付工程级成果。 在综合能力与 Coding 能力上,GLM-5.1 整体表现对齐 Claude Opus 4.6,并在长程自主执行、复杂工程优化与真实开发场景中展现出更强的持续工作能力,是构建 Autonomous Agent 与长程 Coding Agent 的理想基座。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀,减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求,降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后,模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型,使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 输入
    ¥8/M tokens
  • 输出
    ¥28/M tokens
  • 输入(缓存命中)
    ¥2/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    204K
  • 最大输出
    131K
  • 最大输入(思考模式)
    204K
  • 最大输出(思考模式)
    131K
  • 上下文
    204K
  • 最大思维链
    131K
  • TPM每分钟 Token 数
    3M
  • RPM每分钟请求数
    200

API 参考

调用API
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from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",  # 替换为你的百炼API Key
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="ZHIPU/GLM-5.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你是谁"}],
    extra_body={"enable_thinking": True, "reasoning_effort": "max"},
    stream=True,
)

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content:
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)