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模型详情

GLM-4.7

由 GLM 提供
按量付费

GLM-4.7 是 Z.ai 最新的旗舰模型,在两个关键领域进行了升级:增强的编程能力和更稳定的多步骤推理/执行。它在执行复杂智能体任务方面表现出色,同时提供了更自然的对话体验和更美观的前端界面。

模型规格

模型 ID
glm-4.7
上下文长度
204.8K
最大输出
131.072K
输入/输出模态
发布日期
2025-12

02

API 端点

单一 MixRoute 网关,OpenAI 兼容

  • OpenAI-compatible /v1/chat/completions POST

03

价格

固定费率,单位:/1M Tokens

输入

$0.6000 /1M Tokens

补全

$2.2000 /1M Tokens

缓存读取

$0.1100 /1M Tokens

05

选型摘要

快速判断是否适合你的工作负载

这个模型适合什么?

文本生成模型;输入:文本;输出:文本

GLM-4.7 是文本生成模型。规格上,context window 为 204,800 个 Token,单次最多输出 131,072 个 Token。

使用前应检查什么?

204,800 context,输出上限 131,072

采用 GLM-4.7 前,标准输入费率为 $0.6/100 万 Token;已声明支持工具调用、结构化输出、流式输出、提示词缓存、OpenAI SDK 兼容;知识库截止时间为 2025-04;发布于 2025-12-22。建议先以具有代表性的流量试跑,确认质量与延迟。

为什么通过 MixRoute 使用?

通过兼容端点以模型 ID 调用

通过 MixRoute 的兼容端点(/v1/chat/completions)以模型 ID glm-4.7 调用。现有的兼容 SDK 只需调整 base URL 与模型标识符。

07

能力与兼容性

未确认的能力保持“Unknown”,不做猜测

可用:

工具调用

glm-4.7 支持函数调用与工具调用。

示例 发送 tools 定义;响应会返回 tool_calls,执行后再把结果送回模型。
可用:

结构化输出

glm-4.7 可以按需生成 JSON 格式的输出。

示例 response_format: { type: "json_schema" } 可强制输出有效的 JSON。
可用:

流式输出

glm-4.7 支持流式响应。

示例 stream: true 会逐步流式返回 Token,聊天界面可以边接收边渲染。
可用:

提示缓存

glm-4.7 在支持的路由条件下可以使用提示缓存。

示例 将系统提示词与工具定义放在请求开头;重复的前缀会自动按缓存读取价格计费。
可用:

OpenAI SDK

通过 MixRoute 的 OpenAI 兼容端点调用 glm-4.7。

示例 将 base_url 改为 https://api.mixroute.ai/v1;其余部分遵循 OpenAI 风格。

08

Token 成本估算

基于本页价格的实时估算,非实际账单

同一前缀被重复读取的输入占比,最高 100%

09

FAQ

GLM-4.7 支持缓存,这可以显著降低重复前缀的延迟和成本。系统提示和工具定义等稳定内容受益最大。

单一端点,可验证的决策

使用相同的请求格式测试此模型和备用路由

从真实工作负载开始,再由质量、总成本和故障条件决定是否接入生产流量。