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模型詳情

GLM-4.7

由 GLM 提供
隨用隨付

GLM-4.7 是 Z.ai 最新的旗艦模型,在兩個關鍵方面進行了升級:增強的程式設計能力和更穩定的多步驟推理/執行。它展示了執行複雜代理任務的顯著改進,同時提供更自然的對話體驗和卓越的前端美觀。

模型規格

模型 ID
glm-4.7
上下文長度
204.8K
最大輸出
131.072K
輸入/輸出模態
發布日期
2025-12

02

API 端點

單一 MixRoute 閘道,OpenAI 相容

  • OpenAI-compatible /v1/chat/completions POST

03

價格

固定費率,單位:/1M Tokens

輸入

$0.6000 /1M Tokens

補全

$2.2000 /1M Tokens

快取讀取

$0.1100 /1M Tokens

05

選型摘要

快速判斷是否適合你的工作負載

這個模型適合什麼?

文字生成模型;輸入:文字;輸出:文字

GLM-4.7 是文字生成模型。規格上,context window 為 204,800 個 Token,單次最多輸出 131,072 個 Token。

使用前應檢查什麼?

204,800 context,輸出上限 131,072

採用 GLM-4.7 前,標準輸入費率為 $0.6/100 萬 Token;已宣告支援工具呼叫、結構化輸出、串流輸出、提示詞快取、OpenAI SDK 相容;知識庫截止時間為 2025-04;發布於 2025-12-22。建議先以具代表性的流量試跑,確認品質與延遲。

為什麼透過 MixRoute 使用?

透過相容端點以模型 ID 呼叫

透過 MixRoute 的相容端點(/v1/chat/completions)以模型 ID glm-4.7 呼叫。既有的相容 SDK 只需調整 base URL 與模型識別碼。

07

能力與相容性

未確認的能力保持「Unknown」,不做猜測

可用:

工具呼叫

GLM-4.7 支援函式與工具呼叫。

範例 傳送 tools 定義;回應會傳回 tool_calls,執行後再將結果送回模型。
可用:

結構化輸出

GLM-4.7 可要求輸出 JSON 格式。

範例 response_format: { type: "json_schema" } 可強制輸出有效 JSON。
可用:

串流輸出

GLM-4.7 支援串流回應。

範例 stream: true 會逐步串流傳回 Token,讓聊天介面邊接收邊顯示。
可用:

提示詞快取

GLM-4.7 在支援的路由條件下可使用提示詞快取。

範例 將系統提示詞與工具定義放在請求開頭;重複前綴會自動依快取讀取價格計費。
可用:

OpenAI SDK

透過 MixRoute 的 OpenAI 相容端點呼叫 GLM-4.7。

範例 將 base_url 改為 https://api.mixroute.ai/v1;其餘部分遵循 OpenAI 風格。

08

Token 成本估算

基於本頁價格的即時估算,非實際帳單

同一前綴被重複讀取的輸入占比,最高 100%

09

FAQ

台灣企業採購 glm-4.7 的費用可以開立台灣統一發票,並打上貴公司統編。發票由 MixRoute 的台灣公司開立,不是海外主體的商業發票。適用的是企業方案採購,付款主要走銀行電匯,帳期可以談。開立前提供貴公司的統編與抬頭即可,金額依 glm-4.7 在 /v1/chat/completions 的實際用量計算。自助儲值的開票方式與台灣以外市場的條件尚未確認,請洽 Sales。

單一端點,可驗證的決策

使用相同的請求格式測試此模型與替代路由

從真實工作負載開始,再由品質、總成本與故障條件決定是否導入正式環境流量。