glm-5 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。

glm-5 在云雾API 上架了 6 个渠道档位,在智谱系模型里属于配置最多的一档——渠道多通常说明两件事:上游供给充足,站方也预期它会成为走量型号。从命名看,它是智谱 GLM 系列的新一代主力,接替 glm-4 的位置;从站内标签看,除了对话,它把工具调用列为核心能力,方向明显对准 Agent 与自动化工作流。

需要说明:glm-5 属于较新的型号,公开资料仍在持续补充,本页只基于站内实际供给情况与命名规律描述定位,具体能力表现建议以自己业务上的小流量实测为准。

作为第三方 API 中转/聚合服务,云雾API 为它提供统一的 OpenAI 兼容接口,与站内其他模型共用一把密钥——评估一个新模型时,这种"改个模型名就能对比"的低切换成本尤其有用。

价格详情

同系列模型价格对比

适用场景

场景选择可以围绕"新一代 + 工具调用"两个关键词展开:

• Agent 工作流:多轮工具调用、任务编排类应用,这是它标签里明确主打的方向
• 国产新旗舰的升级评估:现有 glm-4 链路遇到能力瓶颈时,glm-5 是顺位替换的第一候选
• 复杂中文对话:延续 GLM 系在中文语境的积累,客服升级、专业领域问答值得纳入测试
• 多模型编排中的国产主力位:与海外模型混用时,承接对数据合规敏感环节的处理

对尚未验证过的场景,建议先拿 100~200 条真实样本跑一轮离线评测,再决定是否切流量。

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-5:

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-5",
    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 glm-4 的取舍是这一页最实际的问题,给三条判断线:

1. 任务复杂度:分类、抽取、FAQ 这类模板化任务留在 glm-4,便宜且行为稳定;涉及多步工具调用、长链路推理的任务优先试 glm-5
2. 项目新旧:新项目直接从 glm-5 起步,避免日后再迁移;存量项目除非 glm-4 明显不够用,否则不动
3. 预算结构:glm-5 的定位档次高于 glm-4,两者在站内都有多档渠道可选,详见下方价格表,按流量结构混用最划算

接入方面,任意 OpenAI 兼容 SDK 把 base_url 换成 https://v2.cloudmist.cloud/v1 即可;Cursor、NextChat 等客户端同样直接填这个地址,工具调用沿用 OpenAI 的 tools 参数格式传入。

常见问题

国内如何调用 glm-5?

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-5 即可,国内网络直连,支持支付宝/微信人民币充值。

glm-5 通过中转站调用什么价格?

本站参考价输入 $0.575/1M tokens、输出 $2.59/1M tokens 起(约 5.8 折),提供 6 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-5 相比 glm-4 的核心变化是什么?

从站内信息看有两点最明确:一是代际升级,定位从主力档抬到了新旗舰;二是工具调用被列为核心标签,Agent 类场景是重点方向。具体能力差距建议用自己的任务集实测,不同场景下的提升幅度差别会很大。

glm-5 适合直接上生产环境吗?

较新的型号建议走标准灰度流程:离线评测、小流量、再放量。站内为它配了 6 个渠道档位,供给层面比较充足,但业务侧的 prompt 和解析逻辑仍需针对新模型回归一遍,尤其是依赖固定输出格式的链路。

在 Cursor 里能把 glm-5 设为自定义模型吗?

可以。Cursor 支持自定义 OpenAI 兼容端点,base_url 填 https://v2.cloudmist.cloud/v1,模型名填 glm-5 即可。国产模型在 Cursor 里通常先用于对话与代码解释类任务,补全体验建议自行测试后再决定是否启用。

用 glm-5 跑多轮工具调用要注意什么?

工具调用是它的核心标签,单轮调用格式与 OpenAI 兼容;多轮长链路的稳定性与 schema 复杂度强相关,建议把工具定义写成单一职责、参数尽量扁平,并在客户端做好调用失败的重试兜底——这条对任何模型都适用。