GLM-5.2：Z.AI的100万token上下文模型
1M tokens · Text / Code · Prompt cache
Okou已不再运行GLM-5.2。本页作为它的规格、价格和基准测试参考保留。要做同类工作，请用GPT 5.6 Luna。
查看GPT 5.6 Luna适合大型代码库、大批量文档，以及对成本敏感、不必花Sonnet级价钱的长上下文规划。GLM-5.1仍然保留以兼容旧场景，但新的Z.AI路由应该从GLM-5.2起步，除非某条工作流是专门针对5.1调过的。
GLM-5.2是什么？
2026年6月
这条路由兼容Anthropic接口，Claude风格的智能体可以沿用同一套运行时接口。已有的GLM-5.1智能体不必马上迁移，但新的Z.AI智能体应优先选GLM-5.2。
规格速览
系列GLM-5系列
模态文本、代码
语言多语言
上下文窗口最高100万token
提示词缓存支持
GLM-5.2价格
服务商标价，按每100万token计。
输入$1.40
输出$4.40
缓存读取$0.26
缓存写入$1.40
GLM-5.2实际用起来怎么样
来自生产环境智能体运行的实际观察。
长上下文任务
当智能体需要一次装下很大的工作素材时，最适合用GLM-5.2：代码仓库、整个文档目录、设计笔记，或者长篇研究资料。
GLM-5.2最适合的智能体任务
预算有限的整仓代码审查
当智能体要通读一个大型代码库、给出具体到文件的修改建议，又不想每一轮都为高端推理模型买单时，用GLM-5.2。
什么时候不该用GLM-5.2
如果工作流依赖视觉输入，或者最强的英文推理和工具调用质量比上下文长度和成本更重要，就别用GLM-5.2。
GLM-5.2与其他模型对比
GLM-5.2对比Kimi K2.7 Code
两者都属于省钱档。Kimi是Moonshot的默认模型，偏代码方向，很能打；GLM-5.2则是Z.AI这边首选的长上下文路由。
GLM-5.2对比Claude Sonnet 4.6
要高端的工具调用质量，Sonnet 4.6仍是更稳的默认选择。GLM-5.2更便宜，也更适合上下文长度说了算的场景。
常见问题
直接用Z.AI的API key时，默认模型是GLM-5.2吗？
是的。Z.AI提供方默认使用glm-5.2，同时保留glm-5.1可用。
GLM-5.2在Okou上的可用情况
GLM-5.2已从Okou阵容中移除，因此在聊天和工作流里都无法再选用，也不能用你自己的API密钥接入。GPT 5.6 Luna覆盖同一个省钱档位。
