GLM 4.5v | Z.ai LLM API

Name: GLM 4.5v API
Brand: z-ai
Price: 0.6 USD
Availability: InStock

Utilisation de l'API

Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-4.5v",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Introduction au modèle

Z-Ai glm-4.5v

GLM-4.5V is a vision-language foundation model for multimodal agent applications. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 106B parameter

GLM-4.5V is a vision-language foundation model for multimodal agent applications. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 106B parameters and 12B activated parameters, it achieves state-of-the-art results in video understanding, image Q&A, OCR, and document parsing, with strong gains in front-end web coding, grounding, and spatial reasoning. It offers a hybrid inference mode: a "thinking mode" for deep reasoning and a "non-thinking mode" for fast responses. Reasoning behavior can be toggled via the reasoning enabled boolean. Learn more in our docs

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
65536 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.7/$1.10 per million tokens

Key Features

Context Window: 65536 tokens
Max Output: 16384 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Z-Ai
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	65536 tokens
Max Output	16384 tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.7
Output	$1.10

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: z-ai/glm-4.5v

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-4.5v",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-4.5v",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: z-ai/glm-4.5v
Provider: Z-Ai

Questions fréquentes sur GLM 4.5v

Combien coûte l'API GLM 4.5v ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $0.60 par million de tokens d'entrée et $1.80 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.

Quelle est la fenêtre de contexte de GLM 4.5v ?+

GLM 4.5v prend en charge jusqu'à 66K tokens de contexte et jusqu'à 16K tokens de sortie par requête.

GLM 4.5v est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose GLM 4.5v via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.

Comment démarrer avec GLM 4.5v ?+

Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer GLM 4.5v.

Tarification

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