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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,...
TextReasoningToolsOpen Weights203K
입력무료
출력무료
컨텍스트203K
엔드포인트openai
기능
추론도구구조화
모달리티
입력
text
출력
text
빠른 통계
성능
성능 데이터 로딩 중...
지원 파라미터
| 파라미터 | 항상 | 기본값 |
|---|---|---|
| frequency_penalty | - | (보내지 않음) |
| include_reasoning | - | |
| logit_bias | - | - |
| max_tokens | - | |
| min_p | - | - |
| presence_penalty | - | - |
| reasoning | - | |
| repetition_penalty | - | - |
| response_format | - | |
| seed | - | - |
| stop | - | - |
| structured_outputs | - | - |
| temperature | 1 | |
| tool_choice | - | |
| tools | - | |
| top_k | - | - |
| top_p | 0.95 |
§ 01
요금
| 입력 가격 | $0.00 · 100만 토큰 |
| 출력 가격 | $0.00 · 100만 토큰 |
| 컨텍스트 윈도우 | 203K 토큰 |
| 호환 엔드포인트 | openai |
| 공급자 | Zhipu |
§ 02
코드에서 glm-4.7-flash 호출
OpenAI 호환 SDK를 UnoRouter으로 향하게 하고 이름으로 모델을 요청하세요. YOUR_API_KEY를 대시보드의 실제 키로 교체하세요.
bash
curl https://api.unorouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-4.7-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'§ 03
자주 묻는 질문
glm-4.7-flash은 100만 토큰당 얼마인가요?
입력은 100만 토큰당 $0.00, 출력은 100만 토큰당 $0.00입니다. 청구는 토큰 단위이며 배치 크기로 반올림하지 않습니다.
API를 통해 glm-4.7-flash에 어떻게 액세스하나요?
model=glm-4.7-flash으로 UnoRouter /v1/chat/completions 엔드포인트에 요청을 보내세요. OpenAI 호환 클라이언트 라이브러리가 작동합니다. 인증은 표준 Bearer 토큰을 사용합니다.
glm-4.7-flash의 컨텍스트 윈도우는 무엇인가요?
glm-4.7-flash은 프롬프트와 모델 응답 간에 공유되는 203K 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
§ 04