Zhipu AI: GLM-4.7
成熟的 GLM 模型,用于可靠的编程、推理和结构化智能体任务
- 研发机构
- Zhipu AI
- 模型系列
- glm
模型资料
快速接入
使用你的 Moduck API Key,将 API 基础地址设置为 https://api.moduck.ai/v1,并将 model 参数设置为 zhipuai/glm-4.7。
import os
import requests
base_url = "https://api.moduck.ai/v1"
api_key = os.environ["MODUCK_API_KEY"]
model_id = "zhipuai/glm-4.7"
response = requests.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": model_id,
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
"stream": False,
},
timeout=60,
)
response.raise_for_status()
print(response.json())采用 OpenAI 风格的聊天请求格式,沿用熟悉的调用方式,让模型接入更简单。
GLM-4.7 API 价格
| 规格 | 价格资料 |
|---|---|
| 输入 · 基础上下文档(分档边界 32000 token) | USD 0.2191792 / 1M token |
| 输出 · 基础上下文档(分档边界 32000 token) | USD 0.8767168 / 1M token |
| 缓存输入 · 基础上下文档(分档边界 32000 token) | USD 0.04383584 / 1M token |
模型评测
Reasoning
性能
这些数据基于 Moduck 网关过去 24 小时的实际请求流量,按小时测量。首个 Token 延迟是内容开始出现前的等待时间;吞吐量是此后答案生成的速度;端到端延迟是整个请求往返所需的时间。除非卡片另有说明,所列数值均为中位数。
Artificial Analysis 测量值 · Reasoning
| 测量档位 | 输出速度 | 首 token 延迟 | 首个答案 token 延迟 | 端到端响应时长 |
|---|---|---|---|---|
| Reasoning | 38.99 tokens/s | 2.54 s | — | — |
性能走势
可用性
运行时间是指至少一家为此模型提供服务的服务商作出响应的时间占比。可用率的口径更严格:它表示实际得到服务的请求占比。某家服务商即使作出了响应,只要未能处理部分请求,可用率就会下降,而运行时间不会下降。两项指标均统计过去三天。
GLM-4.7 模型对比
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文窗口 | 主要能力 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4.7当前模型 | USD 0.2191792 / 1M token · 基础上下文档(分档边界 32000 token) | USD 0.8767168 / 1M token · 基础上下文档(分档边界 32000 token) | 204,800 | 文本输出 · 推理 · 工具调用 |
| GLM-5.3 | USD 0.0632 / 1M token · 量化 fp4 | USD 1.12 / 1M token · 量化 fp4 | 1,000,000 | 文本输出 · 推理 · 工具调用 |
| GLM-5.2 | USD 0.24 / 1M token | USD 0.84 / 1M token | 1,000,000 | 文本输出 · 推理 · 工具调用 |
| GLM-5.1 | USD 0.36 / 1M token | USD 1.72 / 1M token | 200,000 | 文本输出 · 推理 · 工具调用 |
| GLM-5-Turbo | USD 0.96 / 1M token | USD 3.2 / 1M token | 200,000 | 文本输出 · 推理 · 工具调用 |
模型规格
- 输入
- 文本
- 输出
- 文本
- 上下文窗口
- 204,800
- 最大输出
- 131,072
- 发布日期
- 2025-12-22
- 附件输入
- 不支持
- 推理
- 支持
- 工具调用
- 支持
- 温度参数
- 支持
- 开放权重
- 支持
常见问题
GLM-4.7 适合做什么?
成熟的 GLM 模型,用于可靠的编程、推理和结构化智能体任务
GLM-4.7 支持哪些输入和输出?
资料记录的输入:文本;输出:文本。
GLM-4.7 如何计费?
本页价格表展示当前记录的 Moduck 价格。例如:输入 · 基础上下文档(分档边界 32000 token) USD 0.2191792 / 1M token;输出 · 基础上下文档(分档边界 32000 token) USD 0.8767168 / 1M token。完整计费单位、规格和条件请查看本页价格表。
GLM-4.7 的已记录规格是什么?
当前资料记录:上下文窗口 204,800 tokens;最大输出 131,072 tokens。
快速接入示例中的 model 参数是什么?
示例使用 zhipuai/glm-4.7。这个值来自页面标识,尚未核定为可调用的 Moduck 公共 ID。
现在能通过 Moduck API 调用这款模型吗?
本页没有这款模型已通过 Moduck API 实际调用的验证记录。接入示例和预留 ID 不代表已经开放,请以账户可用模型列表为准。