GLM-4：完整规格、定价、API访问与应用场景（2026）

什么是 GLM-4？

GLM-4 是智谱 AI 推出的 GLM 系列大语言模型，于 2024年1月16日通过 GLM-4 API 正式开放。其主要特性包括在核心 GLM-4 版本中支持 128K Token 上下文窗口，以及专注于文本处理的能力，如指令跟随、推理、长上下文处理、流式输出、函数调用和结构化输出。官方定价以每百万 Token 的人民币计价，数据截至 2026年6月。

在 BigModel 当前文档中，GLM-4 指的是一个模型家族，而非单一 API 模型 ID。GLM-4 页面列出了五个版本：

• GLM-4-Plus
• GLM-4-Air-250414
• GLM-4-AirX
• GLM-4-FlashX-250414
• GLM-4-Flash-250414

用户通常搜索 GLM-4，以便比较上下文长度、价格、API 接入、长文档处理能力、中英文表现，以及与 DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-72B Instruct 等替代方案的差异。

GLM-4 并非智谱 AI 最新一代模型。BigModel 当前模型总览显示，GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2、GLM-4.7、GLM-4.6、GLM-4.5 等新版本均高于 GLM-4 系列。因此，本页面聚焦于 GLM-4 作为已发布生产模型家族，而非最新旗舰产品。

GLM-4 的主要参数与价格

GLM-4 在生产场景中的核心价值

GLM-4 在团队选择 128K 版本时，非常适合 长上下文文本工作流。可用于文档摘要、合同审查准备、政策抽取、知识库问答、检索增强生成等场景。但长上下文并不意味着可以省略源数据校验、分块策略与输出验证。

GLM-4 支持 结构化应用工作流，官方文档列出流式输出、函数调用、上下文缓存、结构化输出及 MCP 风格的外部工具或数据源接入。这些功能适用于客服路由、字段抽取、工作流代理、需要 JSON 类输出的应用后端。生产团队仍需验证输出格式并设计容错处理。

GLM-4 在 中英文及多语种文本处理 方面表现突出。BigModel GLM-4 页面推荐翻译与多语混合文本处理场景，并指出 GLM-4-Flash-250414 支持多达 26 种语言。

评估双语助手时，团队可将 GLM-4 与 DeepSeek-R1（适合推理型场景）及 Claude 3.5 Sonnet（适合指令跟随型场景）进行对比。

GLM-4 支持哪些模态？

GLM-4 的局限性

GLM-4 的主要文档问题是命名不够清晰。“GLM-4”指的是一个家族，实际生产需指定具体版本与模型 ID，如 glm-4-plus。

价格对比也需谨慎。GLM-4 页面只列出了各版本 Token 价格，并未明确区分输入与输出价格。因此，与 GPT-4o mini 或 Mistral Large 等模型直接比较成本时，需统一计费假设。

GLM-4 语言模型版本以文本为主。若需原生图像、音频、视频理解，建议评估专用多模态模型，不应假设 GLM-4 本身支持这些模态。

此外，AI 的通用局限并非模型特有：GLM-4 可能出现幻觉、误解模糊指令、生成看似合理但实际错误的输出。法律、医疗、金融、安全等关键场景必须由专家审核并独立验证。

GLM-4 最适合哪些场景？

GLM-4 与 DeepSeek-V3、Qwen2.5-72B Instruct 对比

如何接入 GLM-4？

开发者可通过智谱 AI 的 BigModel API 接入 GLM-4 各版本。官方 GLM-4 文档提供了聊天补全示例，使用端点 /api/paas/v4/chat/completions、Bearer-token 授权，以及示例模型 ID glm-4-plus。

Python 示例

import os
from zai import ZhipuAiClient
client = ZhipuAiClient(api_key=os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-plus",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."},
        {"role": "user", "content": "Summarize GLM-4 in three bullet points."}
    ],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)

curl 示例

curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $ZHIPUAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-4-plus",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."},
      {"role": "user", "content": "Summarize GLM-4 in three bullet points."}
    ],
    "max_tokens": 1024,
    "temperature": 0.7
  }'

实际应用需根据工作负载选择对应 GLM-4 版本。GLM-4-Plus、Air、AirX、FlashX、Flash 等版本在上下文长度、最大输出、速度定位、并发能力和价格上均有差异。

常见问题

GLM-4 的上下文窗口是多少？

截至 2026年6月，BigModel 列出 GLM-4-Plus、GLM-4-Air-250414、GLM-4-FlashX-250414、GLM-4-Flash-250414 支持 128K 上下文窗口。GLM-4-AirX 支持 8K。

GLM-4 的价格是多少？

GLM-4 页面公布各版本价格，按每百万 Token 计价：GLM-4-Plus ¥5，GLM-4-Air-250414 ¥0.5，GLM-4-AirX ¥10，GLM-4-FlashX-250414 ¥0.1。

开发者如何接入 GLM-4？

开发者可通过智谱 AI 的 BigModel API 接入 GLM-4。官方示例采用 Bearer-token 授权、聊天补全端点，以及如 glm-4-plus 等模型 ID。

GLM-4 是否优于 DeepSeek-V3 或 Qwen2.5-72B？

没有绝对优胜者。GLM-4 适合 BigModel API 与中英文本工作流，DeepSeek-V3 适合 DeepSeek API 用户，Qwen2.5-72B 适合偏好开源权重部署的团队。