在價格排序上,GLM-5.2 的輸入價格排第 39/68 便宜,輸出價格排第 37/68 便宜。品質分數 93 分,排名第 11/68;以「品質分數 ÷ 輸出價格」計算的 CP 值排名第 36/68。綜合單價低於全站平均 50%。
換成實際帳單:一個每月 50,000 次對話的客服機器人(每次 2,000 輸入 / 500 輸出 token)用 GLM-5.2 大約是每月 $173;改成每月 20,000 次查詢的 RAG 文件問答(每次 8,000 輸入 / 800 輸出 token)則約 $203。因為輸出價格是輸入的 3.1 倍,輸出越長的任務,成本上升得越快——長篇生成請特別留意輸出 token 的控制。
1000K 的上下文視窗約可容納 1,333 頁 A4 文件(以每頁約 750 token 估算),在全站排名第 23/68。足以一次塞入整份技術文件或多個原始碼檔案,適合長文件摘要與大型 codebase 分析。 輸出速度約 100 tok/s(第 30/68 快),互動體驗尚可,長回應會有明顯等待。
Zhipu 在本站共收錄 2 個模型,GLM-5.2 的綜合單價高於該供應商平均 34%。如果你的任務對品質容忍度較高,qwen3.5(Alibaba)綜合單價便宜約 92%,品質分數 91,值得先跑一輪比較。 反過來,如果要更高的品質上限,qwen3.8-max 的品質分數為 94,綜合單價貴約 102%。
Zhipu 陣容中與 GLM-5.2 最接近的是 GLM-4.7(輸入 $0.40/輸出 $1.75,品質 87)。相較之下 GLM-5.2 品質分數高 6 分、輸出速度慢 30 tok/s(約 23%)、上下文視窗大 795K、綜合單價貴 50%。兩者價位相近時,差異主要落在品質上限,建議直接用你的實際 prompt 各跑一輪再決定。
實際月費估算
以四種常見工作負載估算每月 API 費用,並與本站目前最便宜的模型對照。
| 使用情境 | 用量假設 | 本模型月費 | 全站最便宜模型 |
|---|---|---|---|
| 客服聊天機器人 | 每次 2,000 輸入 / 500 輸出 token,每月 50,000 次對話 | $173 | $3.00 |
| RAG 文件問答 | 每次 8,000 輸入 / 800 輸出 token,每月 20,000 次查詢 | $203 | $3.84 |
| 程式開發助理 | 每次 12,000 輸入 / 2,000 輸出 token,每月 10,000 次請求 | $177 | $3.20 |
| 批次摘要 / 分類 | 每次 4,000 輸入 / 400 輸出 token,每月 200,000 筆 | $1,016 | $19 |
以本頁列出的單價直接換算,未計入提示快取、批次折扣或免費額度。
與其他模型比較
同一份資料下最值得一起評估的替代方案。
| 模型 | 供應商 | 綜合單價 /1M | 品質 | 價差 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 | Zhipu | $1.48 | 93 | — |
| qwen3.5更便宜的選擇 | Alibaba | $0.11 | 91 | -92% |
| qwen3.8-max更高品質 | Alibaba | $3.00 | 94 | +102% |
| GLM-4.7同供應商 | Zhipu | $0.74 | 87 | -50% |
適合用途
支援模態
適合與不適合的情境
適合
- 程式開發:撰寫、重構與偵錯,能處理多檔案的專案脈絡。
- 推理分析:多步驟拆解、規劃與需要嚴謹推論的任務。
- 長文件處理:1000K 視窗可一次讀入整份合約、論文或大型 codebase。
- 多模態輸入:可直接處理圖片、截圖與文件掃描檔。
較不適合
- 沒有明顯的排除情境;仍建議在正式導入前,用你自己的資料跑一次基準測試。
常見問題
GLM-5.2 的 API 價格是多少?
GLM-5.2 的輸入價格是每 100 萬 token $0.97,輸出價格是每 100 萬 token $3.04。以輸入 3:輸出 1 的混合用量換算,綜合單價約 $1.48/1M token。
用 GLM-5.2 每月大概要花多少錢?
取決於用量。以本頁的四個情境估算:客服機器人約 $173/月、RAG 文件問答約 $203/月、程式開發助理約 $177/月、批次摘要約 $1,016/月。你可以用成本計算機帶入自己的 token 用量重新估算。
GLM-5.2 的上下文視窗有多大?
1000K token,約等於 1,333 頁 A4 文件(以每頁約 750 token 估算),在本站追蹤的 68 個模型中排名第 23。
GLM-5.2 和 qwen3.5 哪個划算?
qwen3.5 的綜合單價約 $0.11/1M token,比 GLM-5.2 的 $1.48 便宜約 92%;品質分數為 91(GLM-5.2 為 93)。若品質差距在你的任務上不明顯,選便宜的那個;差距明顯就選 GLM-5.2。建議用自己的資料各跑一輪再決定。
GLM-5.2 適合哪些應用場景?
本站標記的適用情境為:程式開發、推理分析、長文本。程式開發:撰寫、重構與偵錯,能處理多檔案的專案脈絡。 較不適合的情況:沒有明顯的排除情境;仍建議在正式導入前,用你自己的資料跑一次基準測試。
GLM-5.2 的價格資料多久更新一次?
本頁價格最後於 2026-08-19 核對,來源為OpenRouter。llmprice.app 每日執行價格收集流程,但供應商調價後仍可能有落差,正式導入前請再確認 Zhipu 官方定價頁。
估算這個模型的實際成本
將單次 token 用量與每月請求次數帶入計算器,比較不同模型的總成本。
同類模型
依供應商與使用情境延伸探索。
價格、速度與品質分數會隨供應商更新;正式採用前請再次確認官方文件。