z-ai/glm-4.7-flash
202,752 context · $0.06/M input tokens · $0.40/M output tokens
As a 30B-class SOTA model, GLM-4.7-Flash offers a new option that balances performance and efficiency. It is further optimized for agentic coding use cases, strengthening coding capabilities, long-horizon task planning, and tool collaboration, and has achieved leading performance among open-source models of the same size on several current public benchmark leaderboards.
Paiement à l'usage
Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez
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-4.7-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)As a 30B-class SOTA model, GLM-4
As a 30B-class SOTA model, GLM-4.7-Flash offers a new option that balances performance and efficiency. It is further optimized for agentic coding use cases, strengthening coding capabilities, long-horizon task planning, and tool collaboration, and has achieved leading performance among open-source models of the same size on several current public benchmark leaderboards.
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Z-Ai |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 202752 tokens |
| Max Output | tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.1 |
| Output | $0.4 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: z-ai/glm-4.7-flash
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-4.7-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "z-ai/glm-4.7-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'z-ai/glm-4.7-flash
As a 30B-class SOTA model, GLM-4.7-Flash offers a new option that balances performance and efficiency. It is further optimized for agentic coding use cases, strengthening coding capabilities, long-horizon task planning, and tool collaboration, and has achieved leading performance among open-source models of the same size on several current public benchmark leaderboards.
Entrée
$0.06 /M
Sortie
$0.4 /M
Contexte
203K
Utilisation d'outils
Pris en charge
Accédez à GLM 4.7 Flash via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Tarification sur WaveSpeedAI : $0.06 par million de tokens d'entrée et $0.40 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.
GLM 4.7 Flash prend en charge jusqu'à 203K tokens de contexte et jusqu'à — tokens de sortie par requête.
Oui. WaveSpeedAI expose GLM 4.7 Flash 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.
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 4.7 Flash.