Z.ai/glm-5.2-text-to-text

glm-5.2-text-to-text

Dùng thử miễn phí GLM 5.2 Text-to-Text API cho suy luận, viết nội dung, hỗ trợ coding, tóm tắt và tự động hóa LLM có thể mở rộng qua workflow Flaq AI ổn định.

Text Chat

Tài liệu

Ví dụ API

JavaScriptPythoncURL

Ví dụ gửi yêu cầu

const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    Accept: 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'glm-5.2-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 500,
    top_p: 0.5,
    top_k: 1
  })
});

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

Ví dụ gửi yêu cầu

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'glm-5.2-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 500,
        'top_p': 0.5,
        'top_k': 1,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

Ví dụ gửi yêu cầu

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 500,
    "top_p": 0.5,
    "top_k": 1
  }'

Bắt đầu cuộc chat mới

Gửi tin nhắn để bắt đầu.

Giá GLM 5.2 Text to Text

Tham số	Giá	Giá gốc	Giảm giá

Token: input	$0.9900 mỗi 1 triệu token đầu vào	$1.1000 mỗi 1 triệu token đầu vào	90%
Token: output	$3.4650 mỗi 1 triệu token đầu ra	$3.8500 mỗi 1 triệu token đầu ra	90%

README

API GLM 5.2 Text-to-Text ổn định & tiết kiệm (Mô hình suy luận agentic Z.ai)

GLM 5.2 Text-to-Text API trên Flaq AI cung cấp quyền truy cập mô hình ngôn ngữ Z.ai cho suy luận, hỗ trợ coding, viết dài, tóm tắt và tự động hóa kiểu agent. Tích hợp GLM API tiết kiệm này giúp developer xây dựng tính năng LLM ổn định thông qua route được quản lý, đồng thời tránh công việc hạ tầng theo từng provider. API này được thiết kế cho sản phẩm cần tuân thủ hướng dẫn thực tế, hỗ trợ kỹ thuật và trí tuệ văn bản có khả năng mở rộng.

Tính năng chính của GLM 5.2 Text-to-Text API

Quy trình suy luận nâng cao: Tạo câu trả lời sâu sắc cho phân tích, lập kế hoạch, hỗ trợ coding và tác vụ văn bản phức tạp thông qua tích hợp GLM 5.2 API.
Hỗ trợ kỹ thuật agentic: Xây dựng trợ lý coding, công cụ phân tích repo và luồng tự động hóa tác vụ hưởng lợi từ suy luận có cấu trúc và hướng dẫn triển khai.
Tạo văn bản ổn định: Tạo phản hồi đáng tin cậy cho chat, tóm tắt, viết kinh doanh, phân loại và các trường hợp chuyển đổi nội dung.
Truy cập API thân thiện với developer: Kết nối GLM 5.2 với dịch vụ backend, AI agent và ứng dụng hướng người dùng thông qua route API được quản lý của Flaq AI.
Ngữ cảnh hội thoại linh hoạt: Hỗ trợ quy trình nhiều lượt khi mô hình cần ghi nhớ chỉ dẫn, quyết định và tùy chọn người dùng gần đây.
Tích hợp LLM tiết kiệm chi phí: Dùng GLM 5.2 cho tính năng ngôn ngữ production tiết kiệm mà không phải duy trì hosting mô hình hoặc hạ tầng serving tùy chỉnh.

Cách dùng GLM 5.2 Text-to-Text API để tạo văn bản trên Flaq AI

Đầu vào: Tin nhắn ngôn ngữ tự nhiên, chỉ dẫn kiểu system, ngữ cảnh hội thoại và điều khiển tạo tùy chọn.
Đầu ra: Phản hồi văn bản cho chat, hỗ trợ coding, tóm tắt, giải thích, câu trả lời có cấu trúc và pipeline tự động hóa.
Ngữ cảnh: Hỗ trợ quy trình hội thoại cho trợ lý, agent, công cụ hỗ trợ và hệ thống năng suất nội bộ.
Năng lực: Suy luận, hỗ trợ code, viết dài, tóm tắt, phân loại, tổng hợp tri thức và tự động hóa quy trình thông qua tích hợp GLM 5.2 API.

Trường hợp sử dụng tốt nhất cho tích hợp GLM 5.2 Text-to-Text API

Trợ lý coding & kỹ thuật: Tạo kế hoạch triển khai, giải thích code, soạn patch, tóm tắt vấn đề kỹ thuật và hỗ trợ quy trình developer.
Backend AI agent: Cung cấp phân tách tác vụ, lập kế hoạch, hỗ trợ quyết định và tự động hóa nhiều bước cho ứng dụng agentic.
Công việc tri thức doanh nghiệp: Tóm tắt tài liệu, tạo báo cáo, soạn email, phân loại ticket và biến ghi chú phi cấu trúc thành output hữu ích.
Công cụ nghiên cứu & phân tích: So sánh thông tin, tổng hợp phát hiện, suy luận qua tradeoff và tạo phân tích có cấu trúc từ prompt người dùng.
Tự động hóa hỗ trợ khách hàng: Tạo phản hồi hữu ích, triage yêu cầu và biến ngữ cảnh hỗ trợ thành hành động tiếp theo rõ ràng.

Lưu ý Hãy đảm bảo prompt tuân thủ yêu cầu an toàn của Z.ai và Flaq AI. Nếu xảy ra lỗi, hãy tinh chỉnh request, loại bỏ nội dung bị hạn chế rồi thử lại.

GLM 5.2 Text-to-Text so với đối thủ: Phân tích so sánh

GLM 5.2 vs. GPT Text-to-Text
Các mô hình GPT là LLM đa dụng rộng. GLM 5.2 Text-to-Text API cung cấp lựa chọn Z.ai thay thế tập trung vào suy luận, hỗ trợ coding và quy trình kỹ thuật agentic thông qua Flaq AI.
GLM 5.2 vs. Claude Text-to-Text
Claude mạnh về viết và phân tích cẩn trọng. GLM 5.2 nhấn mạnh tác vụ kỹ thuật thực tế, suy luận có cấu trúc và tự động hóa có khả năng mở rộng.
GLM 5.2 vs. Kimi 2.7
Kimi 2.7 là lựa chọn Moonshot AI mạnh cho quy trình coding và ngôn ngữ. GLM 5.2 cho đội ngũ một route LLM nâng cao khác với hành vi mô hình Z.ai và định vị hướng agent.
GLM 5.2 vs. Qwen Max
Qwen Max cung cấp năng lực ngôn ngữ nâng cao của Alibaba. GLM 5.2 mang đến một họ mô hình riêng cho đội ngũ so sánh phong cách suy luận, hành vi coding và đa dạng provider.
GLM 5.2 vs. Gemini Flash
Gemini Flash ưu tiên quyền truy cập mô hình Google nhanh. GLM 5.2 được định vị cho suy luận sâu hơn, hỗ trợ coding và quy trình văn bản agentic trên Flaq AI.