模型 | GLM 5 API

使用 GET /models 获取公开 API 当前接受的准确模型 ID。只有该接口返回的模型才能用于 /chat/completions。

GET/models

返回 GLM 5 当前开放的精选模型列表。

curl https://glm5.app/api/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $GLM5_API_KEY"

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "glm-5.3",
      "object": "model",
      "created": 0,
      "owned_by": "glm5"
    }
  ]
}

模型列表

模型	适用场景	工具调用	输入	输出
`glm-5.3`	面向编程、推理与智能体任务的 GLM API 入口	是	78 积分 / 100 万输入 Token	245 积分 / 100 万输出 Token
`glm-5.2`	编程、推理、智能体与长文本任务	是	78 积分 / 100 万输入 Token	245 积分 / 100 万输出 Token
`glm-5`	通用对话与更低成本的 GLM 工作负载	是	84 积分 / 100 万输入 Token	278 积分 / 100 万输出 Token
`kimi-k3`	适合高价值推理任务的高性能备选模型	是	834 积分 / 100 万输入 Token	4,167 积分 / 100 万输出 Token
`kimi-k2`	适合通用对话的高性价比备选模型	是	84 积分 / 100 万输入 Token	334 积分 / 100 万输出 Token
`deepseek-r1`	不支持函数工具的文本推理模型	否	98 积分 / 100 万输入 Token	362 积分 / 100 万输出 Token
`deepseek-v4-pro`	DeepSeek 高性能推理与工具工作流	是	126 积分 / 100 万输入 Token	251 积分 / 100 万输出 Token
`deepseek-v4-flash`	快速、低成本的 DeepSeek V4 对话模型	是	39 积分 / 100 万输入 Token	78 积分 / 100 万输出 Token

费率以每 100 万输入/输出 Token 消耗的积分展示。API 和 Chat 共用同一个 GLM 5 积分余额；美元价格仅作为辅助参考。计费换算、预占、结算与退款规则请查看计费与限制。

GET /models 不返回人为维护的 context_length 或 max_completion_tokens。GLM 5 不设置一个统一的 Token 窗口，不同模型的上下文与输出限制可能不同。

公开模型 ID

调用时请使用 GET /models 返回的模型 ID：

模型 ID	工具调用	限制	说明
`glm-5.3`	是	按模型而定	新接入推荐的默认模型 ID。
`glm-5.2`	是	按模型而定	稳定的 GLM 编程与智能体选项。
`glm-5`	是	按模型而定	更低成本的通用 GLM 模型。
`kimi-k3`	是	按模型而定	高价值推理与对话任务的备选模型。
`kimi-k2`	是	按模型而定	高性价比通用对话备选模型。
`deepseek-r1`	否	按模型而定	不支持函数工具的推理文本模型。
`deepseek-v4-pro`	是	按模型而定	高性能推理、编程与工具工作流。
`deepseek-v4-flash`	是	按模型而定	快速、低成本的 DeepSeek V4 对话模型。

如果传入的模型 ID 不在 GET /models 返回结果中，API 会返回 404 model_not_found。

GLM-5.3

glm-5.3 是 GLM 5 公共 API 面向新接入提供的推荐模型 ID，适合编程、结构化推理、智能体工作流、函数调用和较长的技术对话。

{
  "model": "glm-5.3",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "检查这份部署方案是否遗漏回滚步骤。"}
  ],
  "max_completion_tokens": 1200
}

GLM-5.2

glm-5.2 作为稳定 GLM 模型 ID 继续可用，适合现有集成、编程、推理和函数调用工作流。

{
  "model": "glm-5.2",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "总结这份事故报告并列出下一步行动。"}
  ],
  "max_completion_tokens": 1000
}

GLM-5

glm-5 是成本更低的通用 GLM 选项，适合对话、摘要、结构化回答和较轻量的应用任务，并使用与 glm-5.3 相同的文本端点、流式输出和函数调用格式。

Kimi K3 / Kimi K2

kimi-k3 更适合推理密集或高价值文本任务；kimi-k2 更适合通用对话、摘要、抽取和需要工具能力的成本敏感场景。两者都通过同一个 Chat Completions API 调用。

DeepSeek R1

deepseek-r1 用于推理类文本生成，但当前 GLM 5 公共 API 中不支持函数调用。发送 tools 时会返回 400 unsupported_parameter。

DeepSeek V4 Pro / Flash

deepseek-v4-pro 面向更高价值的推理、编程、抽取和工具工作流；deepseek-v4-flash 则面向更快速、低成本的日常对话、摘要和工具型应用。

模型不存在

未知模型 ID 会返回：

{
  "error": {
    "message": "The requested model was not found.",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "model_not_found",
    "param": null
  }
}

HTTP 状态码为 404。

模型

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