قیمت و API مدل GLM 5.2 در ایران
z-ai/glm-5.2
toolsreasoningjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند. cache ورودی: 56,052 تومان / 1M.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ GLM 5.2: خروجی JSON با اسکیمای مشخص
نمونه بر اساس قابلیتهای همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا میشود.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")
schema = {
"name": "ticket",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"category": {"type": "string", "enum": ["fani", "mali", "forush"]},
"priority": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5},
"summary": {"type": "string"},
},
"required": ["category", "priority", "summary"],
"additionalProperties": False,
},
"strict": True,
}
resp = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»"}],
response_format={"type": "json_schema", "json_schema": schema},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "z-ai/glm-5.2",
messages: [{ role: "user", content: "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»" }],
response_format: {
type: "json_schema",
json_schema: {
name: "ticket",
strict: true,
schema: {
type: "object",
properties: {
category: { type: "string", enum: ["fani", "mali", "forush"] },
priority: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 5 },
summary: { type: "string" },
},
required: ["category", "priority", "summary"],
additionalProperties: false,
},
},
},
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-5.2",
"messages": [{"role": "user", "content": "تیکت را دستهبندی کن و اولویت ۱ تا ۵ بده."}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'GLM 5.2 برای چه کاری خوب است؟
GLM 5.2 از Z.ai (GLM) میآید؛ در کد فقط همین رشته را در فیلد model بگذار: «z-ai/glm-5.2». GLM 5.2 تا ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن را در یک درخواست نگه میدارد (نزدیک ۷۸۶ هزار کلمهٔ فارسی)، و همین عدد سقف تاریخچهٔ گفتگو در محصول تو را تعیین میکند. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «میانرده» است — ارزانتر از ۲۴۹ مدل و گرانتر از ۱۵۷ مدل پولی دیگر کاتالوگ.
چه کارهایی از آن برمیآید: tool calling دارد، یعنی میتواند تابعهای خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر میدهد و مستقیم به کد وصل میشود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحلهای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب میدهد. همهٔ اینها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار میکنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکنهای استدلال هم توکن خروجی محسوب میشوند و در صورتحساب میآیند.
۲۸۰٬۲۶۱ تومان برای هر ۱M توکن ورودی و ۸۸۰٬۸۲۰ تومان برای هر ۱M توکن خروجی؛ در دستهٔ «میانرده» کاتالوگ مینشیند و یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای ≈ ۱٬۵۰۹ تومان. cache ورودی دارد: توکنهای تکراری context با ۵۶٬۰۵۲ تومان / ۱M حساب میشوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر Relace Search است: GLM 5.2 تقریباً 1 برابر گرانتر از آن تمام میشود و پنجرهٔ context آن بزرگتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار میکنند، پس عوضکردنشان فقط تغییر یک رشته است.
برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۶۶ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی GLM 5.2 جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۶۶۳ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۱٬۱۶۱٬۰۸۰ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۲۹۳٬۸۷۵ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
نزدیکترین همخانوادهٔ این مدل «~z-ai/glm-latest» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدمها گیر میکنند. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای، این نسخه 1.2 برابر ارزانتر از آن درمیآید (۱٬۵۰۹ در برابر ۱٬۷۵۰ تومان). پنجرهٔ context هم یکی نیست: ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ در برابر ۱٬۳۱۰٬۷۲۰ توکن. حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۱۳۱٬۰۷۲ در برابر ۹۴۳٬۷۱۸ توکن.
Z.ai (GLM) در کاتالوگ ما ۱۷ مدل دارد؛ ارزانترینشان GLM Flash Latest با ۱۱۶ تومان و گرانترین GLM 5.3 با ۲٬۱۸۸ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کمتکرار، این مدل logit_bias، logprobs، min_p، parallel_tool_calls، reasoning_effort، repetition_penalty را میپذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر اندازهٔ context نزدیکترین گزینه از تأمینکنندهٔ دیگر DeepSeek V4 Flash 0423 با ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن است.
کجا انتخاب درستی است: چتبات محصول و دستیار داخلی، جایی که تعادل هزینه و کیفیت مهم است، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، ایجنتهایی که به API و دیتابیس وصل میشوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.
GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering,...
سه کار واقعی، با قیمت همین مدل
اعداد از همان قیمتهای بالا حساب شدهاند و با تغییر قیمت مدل تغییر میکنند.
| کار | توکن | هزینه |
|---|---|---|
| یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط | 1,500 ورودی + 400 خروجی | 773 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 1,650 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 51,248 تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با GLM 5.2 در ایران کار کنم؟
- در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «z-ai/glm-5.2» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت GLM 5.2 به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۲۸۰٬۲۶۱ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۸۸۰٬۸۲۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۱٬۵۰۹ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- GLM 5.2 چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۷۸۶ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است.
- آیا GLM 5.2 استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟
- استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.