glm-4 API 国内调用与价格(2026)

参考价按当前渠道倍率折算、含服务费,实际以定价页实时显示为准;不同档位的渠道来源与稳定性不同,高稳定需求建议选官转档位(逆向与官转的区别)。数据更新于 2026-08-25。

国产模型里,智谱 AI 是把工具调用(function calling)做得比较早、也比较完善的厂商之一,glm-4 正是这条产品线的主力对话模型。它在中文场景打磨得相当成熟:指令遵循规矩、输出格式稳定、对国内业务语境的理解到位,是不少国产化项目的默认底座。

在云雾API 站内,glm-4 长期保持着可观的调用量——这类"不新但稳"的模型,恰恰是生产环境里最受欢迎的类型:行为可预期,踩坑记录都被前人踩完了。

价格详情

同系列模型价格对比

适用场景

• 工具调用型应用:查库、调内部接口、订单查询这类需要模型稳定输出结构化调用的场景
• 中文对话机器人:企业知识库问答、内部助手,语气措辞符合国内使用习惯
• 结构化信息抽取:从合同、简历、工单里按 schema 抽字段,JSON 输出格式稳定
• 国产化替代:有信创或数据合规要求、指定使用国产模型的项目

接入代码(OpenAI 兼容)

任何 OpenAI SDK 只改 base_url 一行即可切换到中转接口,模型名填 glm-4:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的令牌",
    base_url="https://v2.cloudmist.cloud/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl、Node.js 及更多客户端写法见 base_url 配置详解。

选型与接入建议

与新一代 glm-5 的分工:glm-4 的优势是成熟、便宜、行为可预期,存量项目没必要为了换而换;glm-5 代际更新、定位更高,新上的 Agent 类项目可以直接从 glm-5 起步,跑通后再评估是否让 glm-4 承接其中的简单环节以控成本。

接入走 OpenAI 兼容接口,base_url 填 https://v2.cloudmist.cloud/v1,function calling 沿用 OpenAI 的 tools 参数格式,原有代码基本零改动;NextChat、沉浸式翻译这类客户端也能直接把它设为自定义模型。国内直接可访问,无需额外网络配置;站内多档渠道可选,详见下方价格表。

常见问题

国内如何调用 glm-4?

在本站注册并创建 API Key,OpenAI 兼容 SDK 把 base_url 改为 https://v2.cloudmist.cloud/v1(Claude Code 填 https://v2.cloudmist.cloud,不带 /v1),模型名填 glm-4 即可,国内网络直连,支持支付宝/微信人民币充值。

glm-4 通过中转站调用什么价格?

本站参考价输入 $0.0183/1M tokens、输出 $0.0731/1M tokens 起(约 3.4 折),提供 3 个渠道档位,价格与稳定性各有侧重,实际以站内定价页实时显示为准。

glm-4 的 function calling 与 OpenAI 格式兼容吗?

通过本站的 OpenAI 兼容接口调用时,直接沿用 tools/tool_calls 参数格式即可,原来写给 GPT 的调用代码把模型名换成 glm-4 就能跑。个别复杂嵌套的 schema 建议先用真实用例测一轮再上线。

老项目有必要从 glm-4 迁到 glm-5 吗?

如果现有链路运行稳定、成本可控,不建议主动迁移——glm-4 行为成熟可预期,迁移的回归测试成本常被低估。值得迁的信号是:任务复杂度提升后 glm-4 失败率明显上涨,这时拿 glm-5 做小流量灰度对比再决定。

glm-4 写中文营销文案的水准如何?

中规中矩偏稳:结构清晰、用词安全,适合批量产出信息类文案;要出彩、有网感的创意文案,建议拿它出初稿后换旗舰档改写,或直接与 Claude 系模型的输出对比后再选。