Velokey

GLM 5.2

智谱Chatin 1.12 · out 3.52 Crédits / 1M tokens≈$1.12 / $3.52Disponible
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GLM-5.2 est le modèle phare de Z.ai (Zhipu) pour le codage à l’échelle de projets et l’ingénierie à long horizon, avec un contexte de 1M de tokens et une sortie de 128K. Accédez-y via le point de terminaison unifié de Velokey avec des prix inférieurs au tarif catalogue.

Contexte de 1M de tokensCodage agentique de premier planModes de réflexion ajustablesAppel de fonctions et MCP

Cas d'usage

Analyse et refactoring de bases de code · Ingénierie à long horizon

Entrée

Texte

Sortie

Texte

Facturation

Par token

0.7
02
2048
2568192
glm-5.2

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Inscrivez-vous et recevez $0.5 de crédits gratuits — environ 20 images gratuites

Détails des tarifs

Tarification transparente à l'usage, sans frais cachés.

Tarifs détaillés

Détail des tarifs à l'usage

SpécificationPrixOfficielÉconomie
Input/1M tokens1.12 crédits≈$1.121.4 crédits-20%
Output/1M tokens3.52 crédits≈$3.524.4 crédits-20%
Cache Read/1M tokens0.208 crédits≈$0.2080.26 crédits-20%

Règles de facturation

  • Le prix de sortie varie selon le modèle, la résolution, la qualité, la durée ou l'usage de tokens.
  • Les fichiers de référence téléversés peuvent être facturés séparément lorsqu'ils sont pris en charge.
  • Les capacités additionnelles comme la recherche web ou d'images peuvent être facturées par requête.
  • Les modèles à base de tokens sont facturés selon les tokens d'entrée et de sortie.
  • Si la route principale est indisponible, Velokey peut basculer automatiquement vers une route de secours stable lorsque c'est possible.
  • L'utilisation est à la demande, avec une déduction transparente des crédits.

* Le coût final dépend du résultat généré.

Modèles associés

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API GLM-5.2 abordable

Accédez à GLM-5.2 de Z.ai sur Velokey — un contexte de 1M de tokens, un codage agentique de premier plan, des modes de réflexion ajustables et une prise en charge complète des outils, avec un point de terminaison unifié et des prix inférieurs au tarif catalogue pour les applications de production.

Découvrez GLM-5.2 et son accès API

GLM-5.2 est le modèle fondation phare de Z.ai (Zhipu), conçu pour le codage à l’échelle de projets et l’ingénierie à long horizon. Il est livré avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens et jusqu’à 128K tokens de sortie, ajoute plusieurs modes de réflexion contrôlés par un paramètre reasoning_effort, et propulse le codage agentique au premier plan — Terminal-Bench 2.1 passe à 81.0 contre 62.0 et SWE-bench Pro à 62.1 contre 58.4. Il apporte une meilleure compréhension des bases de code au niveau des projets, une exécution multi-étapes plus stable, un meilleur respect des normes d’ingénierie et des capacités mobiles et côté client améliorées. Velokey fournit une API GLM-5.2 abordable et facile à intégrer : un point de terminaison de chat unifié, un flux de requête clair et des prix inférieurs au tarif catalogue pour les systèmes de production, les pipelines d’agents et les outils d’automatisation.

Contexte de 1M de tokens et compréhension au niveau du projet

Une fenêtre de contexte de 1M de tokens permet à GLM-5.2 de lire d’un coup toute une base de code au niveau d’un projet, en reliant des modules distants pour raisonner de manière cohérente sur l’architecture, les dépendances et les changements entre fichiers.

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Contexte de 1M de tokens et compréhension au niveau du projet

Codage agentique de premier plan

GLM-5.2 propulse le codage agentique au premier plan : Terminal-Bench 2.1 grimpe à 81.0 contre 62.0 et SWE-bench Pro à 62.1 contre 58.4, en exécutant les outils de codage de manière fiable sur des tâches multi-étapes.

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Codage agentique de premier plan

Ingénierie stable à long horizon

Une exécution de tâches multi-étapes plus stable maintient les longs plans d’ingénierie — découplage de modules, migration d’API, refactorings — sur la bonne voie, avec un meilleur respect des normes de production et d’ingénierie.

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Ingénierie stable à long horizon

Réflexion ajustable et intégration d’outils

Plusieurs modes de réflexion avec un paramètre reasoning_effort vous permettent d’augmenter ou de réduire la profondeur, tandis que l’appel de fonctions natif, le streaming, la sortie JSON structurée et l’intégration MCP le rendent prêt pour les agents.

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Réflexion ajustable et intégration d’outils

Comment déployer l’API GLM-5.2 sur Velokey

Démarrez en seulement quelques étapes.

1

Inscrivez-vous et obtenez une clé API

Connectez-vous à la console Velokey pour générer une clé API qui authentifie chaque requête envoyée à GLM-5.2.

2

Configurez les paramètres de requête

Définissez le modèle sur glm-5-2 et soumettez des messages. Utilisez le paramètre reasoning_effort pour sélectionner un mode de réflexion, et activez l’appel de fonctions, la sortie structurée ou MCP selon les besoins.

3

Intégrez et commencez les appels

Envoyez des requêtes au point de terminaison unifié /v1/chat/completions de Velokey pour alimenter des agents de codage, l’automatisation de l’ingénierie et des tâches à long horizon, avec l’utilisation gérée dans une seule console.

Cas d’utilisation réels de GLM-5.2

Du codage à l’échelle de projets au travail mobile et côté client, couvrant de nombreux scénarios à forte autonomie.

Analyse et refactoring de bases de code

Avec un contexte de 1M de tokens et une compréhension de projet plus solide, il convient à l’analyse et au refactoring d’une base de code entière, y compris de grands changements entre fichiers.

Ingénierie à long horizon

Une exécution multi-étapes stable convient au découplage de modules, à la migration d’API et à d’autres tâches d’ingénierie de longue durée qui doivent rester conformes au plan.

Application des normes de production

Un meilleur respect des normes d’ingénierie convient à l’application de conventions, de règles de revue et d’une qualité de niveau production sur l’ensemble d’un projet.

Développement mobile et de mini-programmes

Des capacités côté client améliorées conviennent au développement et au débogage Android et WeChat Mini Program, ainsi qu’au développement de mini-jeux.

Reproduction d’articles de recherche

Un raisonnement solide et un long contexte conviennent à la reproduction d’articles de recherche, au suivi de méthodes et à la reconstruction d’expériences à partir de sources.

Génération code-to-video

Une génération de code fiable convient à la production de vidéos programmatiques avec Remotion et d’autres flux de travail code-to-video.

Pourquoi choisir Velokey pour GLM-5.2

Réduction sur le tarif catalogue

Appelez GLM-5.2 à un prix inférieur sur Velokey — paiement à l’usage sans abonnement imposé, réduisant le coût initial. Le prix actuel est affiché dans votre tableau de bord.

Interface API unifiée

Une seule clé API donne accès à GLM-5.2 et à d’autres modèles — pas besoin de jongler avec plusieurs comptes et clés, ce qui simplifie l’intégration.

Documentation complète et conseils de migration

Les références de points de terminaison, les détails des paramètres et les exemples de migration vous aident à passer en douceur depuis GLM-5.1 et à adopter le long contexte, les modes de réflexion et les outils.

Stable et hautement disponible

Le basculement automatique et les routes de secours stables maintiennent la disponibilité lorsque la route principale est indisponible, assurant la fiabilité de la production.

Référence API

Exemples complets d'appels API et description des paramètres

Endpoint

https://api.velokey.ai/v1/chat/completions

Authentication

Bearer YOUR_API_KEY

Request Example

curl https://api.velokey.ai/v1/chat/completions \
  -X POST \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "temperature": 0.7
  }'

Response Example

{
  "id": "req_abc123",
  "model": "glm-5.2",
  "created": 1234567890,
  "data": { ... }
}

FAQ de l’API GLM-5.2

Qu’est-ce qui a été amélioré par rapport à GLM-5.1 ?

GLM-5.2 offre une meilleure compréhension des bases de code au niveau des projets, une exécution de tâches multi-étapes plus stable et un meilleur respect des normes d’ingénierie. Sur les benchmarks, Terminal-Bench 2.1 passe à 81.0 (contre 62.0) et SWE-bench Pro à 62.1 (contre 58.4), avec des capacités mobiles et côté client améliorées.

Quelle est la taille de la fenêtre de contexte et de la sortie ?

GLM-5.2 est livré avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens et peut produire jusqu’à 128K tokens de sortie, ce qui lui permet de comprendre d’un coup toute une base de code au niveau d’un projet tout en générant de grands refactorings ou de longues réponses. La mise en cache du contexte aide à maintenir l’efficacité des longues conversations.

Comment fonctionnent les modes de réflexion et reasoning_effort ?

GLM-5.2 prend en charge plusieurs modes de réflexion contrôlés par un paramètre reasoning_effort (par exemple "max"), vous permettant d’augmenter la profondeur de raisonnement pour les problèmes difficiles ou de la réduire pour une latence plus faible sur des requêtes plus simples.

Quelles capacités d’outils et d’intégration sont disponibles ?

GLM-5.2 prend en charge l’appel de fonctions et l’invocation d’outils, les réponses en streaming, la sortie JSON structurée et l’intégration MCP, ainsi que la mise en cache du contexte pour les longues conversations — tout le nécessaire pour créer de véritables pipelines d’agents.

Comment la facturation fonctionne-t-elle sur Velokey ?

Vous appelez GLM-5.2 via un point de terminaison unifié et une clé API unique à des prix inférieurs au tarif catalogue. La zone de tarification de cette page affiche le prix Velokey actuel dans le tableau de bord, facturé selon les tokens d’entrée et de sortie avec une réduction sur le tarif catalogue.

Commencez avec GLM 5.2 dès aujourd'hui

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