FrontierModelo de texto

GLM-5.2

Generalista fuerte en código y llamadas a herramientas, con un millón de tokens de contexto.

glm-5.2el valor de model en tu llamada

El millón de tokens de contexto cambia cómo se arma el problema: en vez de partir un repositorio, un expediente o un corpus en fragmentos y montar una búsqueda encima, entra entero en la conversación y el modelo lo tiene todo a la vista.

Además responde bien a las llamadas a herramientas, que es lo que hace falta para que un agente sirva: decidir qué función invocar, con qué argumentos, y qué hacer con lo que devuelve. Es el perfil de modelo que se usa como cerebro de un flujo, no solo como generador de texto.

Precio y capacidad

$1.04entrada · 1M tokens
$3.32salida · 1M tokens
1 Mcontexto

Cuánto rinde el crédito

Cada plan incluye crédito de modelo mensual y este es el que se debita al usar GLM-5.2. El rango es real y no un promedio: el extremo alto es consumo de pura entrada y el bajo, de pura salida. Lo que gastes de verdad cae en el medio, según cuánto texto mandes y cuánto te devuelva.

start3,0–9,6 Mtokens de GLM-5.2 al mes
pro15,1–48,1 Mtokens de GLM-5.2 al mes
scale60–192 Mtokens de GLM-5.2 al mes

El crédito es uno solo y universal: el mismo saldo cubre texto, voz, imagen y video. Las cifras de arriba son alternativas, no se suman. Al agotarlo, la key se pausa hasta el reinicio del ciclo.

Para qué sirve

Agentes con herramientas

Flujos donde el modelo decide qué función llamar y encadena el resultado con el paso siguiente.

Un repositorio entero en contexto

Preguntar sobre un código base completo sin montar antes una capa de búsqueda.

Asistentes de código

Explicar, refactorizar o extender código con el resto del proyecto a la vista.

Cómo se llama

El endpoint es compatible con OpenAI, así que apuntás el SDK que ya usás a https://ai.truo.cloud/v1 con tu key y cambiás el nombre del modelo. No hay SDK propio que aprender.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://ai.truo.cloud/v1",
    api_key="sk-...",
)

r = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola"}],
)

Cuándo conviene otro

Ninguno es el mejor para todo. Mirá MiniMax M3 para agentes que corren largo, donde pesa sostener la sesión y no el trabajo de código. Los dos entran por la misma key y descuentan del mismo presupuesto, así que cambiar es cambiar un string.

Probar GLM-5.2Ver el catálogo completo