Работает ли GLM 5.2 из России без VPN?

Да. Прямой доступ через веб-чат и API RouterAI — без VPN, прокси и зарубежных карт, оплата в рублях.

Сколько стоит GLM 5.2?

Вход — 62 ₽ за 1 млн токенов, выход — 200 ₽ за 1 млн токенов. Списывается только фактическое использование, без подписки.

Какой контекст у GLM 5.2?

Контекстное окно — 1M токенов на запрос, длина ответа — до 131K токенов.

Поддерживает ли GLM 5.2 вызов инструментов?

Да: модель вызывает функции (параметр tools) и умеет отвечать по строгой JSON-схеме — через API в формате OpenAI.

Что с данными в запросах к GLM 5.2?

Содержимое запросов RouterAI передаёт только провайдеру модели для обработки и не использует для обучения моделей. Email, телефон и платёжные данные провайдерам не передаются, учётные данные хранятся на серверах в России. Подробности: https://routerai.ru/terms/privacy

Чем RouterAI отличается от сервиса Z AI?

Один ключ и единый баланс в рублях для всех моделей каталога, API в формате OpenAI, а при сбое провайдера запрос автоматически уходит к одному из 26 остальных.

GLM 5.2

Разработчик:: Z AI
Релиз:: 16 июня 2026
Идентификатор:: z-ai/glm-5.2

Цены GLM 5.2 в рублях — от 16 ₽ за 1 млн токенов

Доступно 26 провайдеров, цены от 16 ₽ до 156 ₽ за 1 млн токенов.
Провайдер подбирается автоматически — по доступности, затем по цене.

Тип операции	Стоимость
Вход За 1 млн токенов Токены, полученные и обработанные моделью при анализе пользовательского запроса и контекста. Включают текст сообщения, предыдущую историю диалога и все передаваемые данные.	62 ₽
Выход За 1 млн токенов Токены, генерируемые моделью в виде ответа пользователю. Каждый символ, слово или часть ответа, созданные моделью, включаются в подсчёт выходных токенов.	200 ₽
Кэш: чтение За 1 млн токенов Повторное использование кэшированного контента снижает затраты благодаря применению пониженного тарифа на эти токены.	11 ₽
Кэш: запись не поддерживается	—

Возможности GLM 5.2

GLM 5.2 — это крупномасштабная модель рассуждений от Z.ai. Она поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1 миллион токенов и подходит для долгосрочных рабочих процессов агентов, проектного уровня программной инженерии и сложной многоэтапной автоматизации.

Поддерживаются уровни рассуждений high и xhigh; xhigh соответствует максимальному уровню рассуждений. Модель особенно сильна в кодировании и использовании инструментов в рамках длительных задач, способна поддерживать инженерный контекст и следовать стандартам последовательно на протяжении всего рабочего процесса разработки, от требований до много платформенного развертывания, в одной задаче.

Характеристики GLM 5.2

Топ 30 % по эффективности

Контекстное окно

Всего: 1M токенов
На выход: 131K токенов

Модальности

Вход: Текст
Выход: Текст

Сильные стороны

Кодинг: Coding Index: 68,8
Сводный индекс Artificial Analysis по кодовым бенчмаркам.
Рассуждения: GPQA Diamond: 89,5 %
Вопросы уровня PhD по биологии, физике и химии (подвыборка Diamond).

Поддерживает:

Режим рассуждений
Вызов инструментов
Структурированный вывод
Кэш промпта

Сравнение GLM 5.2 с другими нейросетями: бенчмарки и рейтинг

Независимые замеры, а не цифры из пресс-релиза: место в рейтинге, сравнение с моделями класса и сколько интеллекта вы получаете за рубль.

Intelligence Index 33,7 № 35 из 151 — выше 77 % моделей

слабее все модели каталога умнее →

Цена ↔ Интеллект топ 30 % индекс 33,7 при 131 ₽ за 1М токенов

хуже все модели каталога лучше →

GLM 5.2 и модели его класса

Модель	Intelligence	Coding	SciCode	GPQA	HLE	Скорость	Отклик	Цена
DeepSeek V4 Flash 0423 DeepSeek	34,3	69,1	50,3 %	90,8 %	38,6 %	—	—	8 ₽
Gemini 3.6 Flash Google	34,0	69,2	53,4 %	92,8 %	40,8 %	—	—	250 ₽
Muse Spark 1.1 Meta	33,7	71,3	58,8 %	89,8 %	46,2 %	—	—	337 ₽
GLM 5.2 эта модель	33,7	68,8	51,2 %	89,5 %	41,1 %	—	—	131 ₽
Gemini 3.5 Flash Google	32,6	70,1	53,9 %	92,2 %	42,7 %	—	—	584 ₽

Зелёным — лучшее значение в столбце, цена — среднее входа и выхода за 1М токенов. Данные независимых замеров — Artificial Analysis (замерено 6 октября 2026).

Все замеры модели 8

Intelligence Index: 33,7
IFBench: 73,3 %
Coding Index: 68,8
SciCode: 51,2 %
GPQA Diamond: 89,5 %
Humanity's Last Exam: 41,1 %
τ²-Bench: 99,1 %
Terminal-Bench Hard: 50,8 %

Провайдеры GLM 5.2

Модель развёрнута у 26 провайдеров: вход 16–156 ₽, выход 200–1337 ₽ за 1 млн токенов.
Порядок выбора по умолчанию: сначала приоритетный провайдер, при его сбое — самый дешёвый из остальных.

Как выбрать провайдера через API

Провайдер	Вход	Выход	Кэш: чтение	Контекст
Relace	16 ₽	1337 ₽	16 ₽	1M
Wafer	21 ₽	891 ₽	20 ₽	1M
InferenceNet fp4	22 ₽	490 ₽	14 ₽	1M
Morph fp8	25 ₽	395 ₽	15 ₽	1M
Decart mxfp4	44 ₽	271 ₽	16 ₽	1M
DeepInfra fp4	62 ₽	200 ₽	11 ₽	1M
StreamLake fp8	71 ₽	225 ₽	13 ₽	1M
Novita fp8	72 ₽	227 ₽	13 ₽	1M
DigitalOcean	78 ₽	245 ₽	11 ₽	1M
SiliconFlow fp8	78 ₽	245 ₽	14 ₽	1M
CoreWeave fp4	84 ₽	269 ₽	15 ₽	1M
AtlasCloud fp8	104 ₽	328 ₽	19 ₽	1M
Alibaba fp8	107 ₽	338 ₽	21 ₽	1M
Cloudflare	131 ₽	490 ₽	28 ₽	262K
Phala fp8	140 ₽	334 ₽	24 ₽	1M
Inceptron fp4	154 ₽	489 ₽	27 ₽	1M
Baidu fp8	156 ₽	490 ₽	28 ₽	1M
BaseTen fp8	156 ₽	490 ₽	15 ₽	1M
Friendli	156 ₽	490 ₽	28 ₽	1M
GMICloud fp8	156 ₽	490 ₽	28 ₽	1M
Mistral nvfp4	156 ₽	490 ₽	15 ₽	1M
Nebius fp4	156 ₽	490 ₽	—	1M
Parasail fp4	156 ₽	490 ₽	28 ₽	262K
Together	156 ₽	490 ₽	28 ₽	1M
Venice fp8	156 ₽	490 ₽	28 ₽	1M
Z.AI fp8 Приоритетный	156 ₽	490 ₽	28 ₽	1M

Цены считаются по провайдеру, который фактически обработал запрос. Порядок в таблице — по возрастанию цены. Прочерк — провайдер не поддерживает операцию. «Приоритетный» — провайдер, который выбирается всегда, если провайдер не указан в запросе явно. Флаг — страна серверов или штаб-квартиры провайдера (на мобильном нажмите на первый столбец, на большом экране — на строку).

API GLM 5.2:
подключение и примеры кода

API RouterAI совместим с OpenAI SDK: в существующем коде достаточно заменить base_url и ключ, идентификатор модели передаётся в поле model. Один ключ открывает доступ ко всем моделям каталога, лимиты и расход — в личном кабинете.

POST https://routerai.ru/api/v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

import requests
import json

url = "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "model": "z-ai/glm-5.2",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ]
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(json.dumps(result, indent=2))

curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-5.2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ]
  }'

Эндпоинты API для GLM 5.2

Схемы запроса и ответа повторяют OpenAI — существующие клиенты и SDK работают без изменений.

Chat Completions

Основной эндпоинт: принимает историю сообщений и возвращает ответ модели. Поддерживает потоковый (SSE) и обычный режимы.

POST https://routerai.ru/api/v1/chat/completions

Документация

Поддерживаемые параметры запроса

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
max_tokens	integer	—	Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе.
temperature	float	1	Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод.
top_p	float	1	Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P.
seed	integer	—	Если задан, инференс выполняется детерминированно — повторные запросы с тем же seed и параметрами должны давать одинаковый результат.
logprobs	boolean	—	Возвращать ли логарифмы вероятностей выходных токенов.
top_logprobs	integer	—	Число от 0 до 20: сколько наиболее вероятных токенов возвращать на каждой позиции, каждый с логарифмом вероятности.
response_format	map	—	Заставляет модель выдавать ответ в определённом формате.
stop	array	—	Немедленно останавливает генерацию, если модель встречает любой из токенов, указанных в массиве stop.
frequency_penalty	float	0	Управляет повторением токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных.
presence_penalty	float	0	Регулирует, насколько часто модель повторяет токены, уже встречавшиеся во входных данных.
repetition_penalty	float	—	Снижает вероятность повторения токенов из входных данных, пропорционально тому, как часто они встречаются.
top_k	integer	—	Ограничивает выбор модели K наиболее вероятными токенами на каждом шаге.
min_p	float	—	Минимальная вероятность токена относительно вероятности самого вероятного токена, чтобы он был рассмотрен.
logit_bias	map	—	Изменяет вероятность появления указанных токенов в ответе.
structured_outputs	boolean	—	Поддержка ответа по строгой JSON-схеме.
tool_choice	map	—	Управляет тем, какую функцию (инструмент) вызовет модель, если они переданы.
tools	array	—	Список инструментов (функций), которые модель может вызвать.
reasoning	map	—	Настройки рассуждений модели (бюджет токенов, уровень усилий).
include_reasoning	boolean	—	Возвращать ли в ответе цепочку рассуждений модели.

Responses API

Создаёт ответ в формате OpenAI Responses API — для агентных сценариев и работы с инструментами. Поддерживает потоковый и обычный режимы.

POST https://routerai.ru/api/v1/responses

Документация

Поддерживаемые параметры запроса

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
max_tokens	integer	—	Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе.
temperature	float	1	Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод.
top_p	float	1	Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P.
seed	integer	—	Если задан, инференс выполняется детерминированно — повторные запросы с тем же seed и параметрами должны давать одинаковый результат.
logprobs	boolean	—	Возвращать ли логарифмы вероятностей выходных токенов.
top_logprobs	integer	—	Число от 0 до 20: сколько наиболее вероятных токенов возвращать на каждой позиции, каждый с логарифмом вероятности.
response_format	map	—	Заставляет модель выдавать ответ в определённом формате.
stop	array	—	Немедленно останавливает генерацию, если модель встречает любой из токенов, указанных в массиве stop.
frequency_penalty	float	0	Управляет повторением токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных.
presence_penalty	float	0	Регулирует, насколько часто модель повторяет токены, уже встречавшиеся во входных данных.
repetition_penalty	float	—	Снижает вероятность повторения токенов из входных данных, пропорционально тому, как часто они встречаются.
top_k	integer	—	Ограничивает выбор модели K наиболее вероятными токенами на каждом шаге.
min_p	float	—	Минимальная вероятность токена относительно вероятности самого вероятного токена, чтобы он был рассмотрен.
logit_bias	map	—	Изменяет вероятность появления указанных токенов в ответе.
structured_outputs	boolean	—	Поддержка ответа по строгой JSON-схеме.
tool_choice	map	—	Управляет тем, какую функцию (инструмент) вызовет модель, если они переданы.
tools	array	—	Список инструментов (функций), которые модель может вызвать.
reasoning	map	—	Настройки рассуждений модели (бюджет токенов, уровень усилий).
include_reasoning	boolean	—	Возвращать ли в ответе цепочку рассуждений модели.

Messages API

Создаёт сообщение в формате Anthropic Messages API. Поддерживает текст, изображения, инструменты и размышления (thinking).

POST https://routerai.ru/api/v1/messages

Документация

Поддерживаемые параметры запроса

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
max_tokens	integer	—	Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе.
temperature	float	1	Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод.
top_p	float	1	Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P.
seed	integer	—	Если задан, инференс выполняется детерминированно — повторные запросы с тем же seed и параметрами должны давать одинаковый результат.
logprobs	boolean	—	Возвращать ли логарифмы вероятностей выходных токенов.
top_logprobs	integer	—	Число от 0 до 20: сколько наиболее вероятных токенов возвращать на каждой позиции, каждый с логарифмом вероятности.
response_format	map	—	Заставляет модель выдавать ответ в определённом формате.
stop	array	—	Немедленно останавливает генерацию, если модель встречает любой из токенов, указанных в массиве stop.
frequency_penalty	float	0	Управляет повторением токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных.
presence_penalty	float	0	Регулирует, насколько часто модель повторяет токены, уже встречавшиеся во входных данных.
repetition_penalty	float	—	Снижает вероятность повторения токенов из входных данных, пропорционально тому, как часто они встречаются.
top_k	integer	—	Ограничивает выбор модели K наиболее вероятными токенами на каждом шаге.
min_p	float	—	Минимальная вероятность токена относительно вероятности самого вероятного токена, чтобы он был рассмотрен.
logit_bias	map	—	Изменяет вероятность появления указанных токенов в ответе.
structured_outputs	boolean	—	Поддержка ответа по строгой JSON-схеме.
tool_choice	map	—	Управляет тем, какую функцию (инструмент) вызовет модель, если они переданы.
tools	array	—	Список инструментов (функций), которые модель может вызвать.
reasoning	map	—	Настройки рассуждений модели (бюджет токенов, уровень усилий).
include_reasoning	boolean	—	Возвращать ли в ответе цепочку рассуждений модели.

Частые вопросы о GLM 5.2

Работает ли GLM 5.2 из России без VPN?

Да. Прямой доступ через веб-чат и API RouterAI — без VPN, прокси и зарубежных карт, оплата в рублях.
Сколько стоит GLM 5.2?

Вход — 62 ₽ за 1 млн токенов, выход — 200 ₽ за 1 млн токенов. Списывается только фактическое использование, без подписки.
Какой контекст у GLM 5.2?

Контекстное окно — 1M токенов на запрос, длина ответа — до 131K токенов.
Поддерживает ли GLM 5.2 вызов инструментов?

Да: модель вызывает функции (параметр tools) и умеет отвечать по строгой JSON-схеме — через API в формате OpenAI.
Что с данными в запросах к GLM 5.2?

Содержимое запросов RouterAI передаёт только провайдеру модели для обработки и не использует для обучения моделей. Email, телефон и платёжные данные провайдерам не передаются, учётные данные хранятся на серверах в России. Политика конфиденциальности
Чем RouterAI отличается от сервиса Z AI?

Один ключ и единый баланс в рублях для всех моделей каталога, API в формате OpenAI, а при сбое провайдера запрос автоматически уходит к одному из 26 остальных.

Попробуйте GLM 5.2

В чате или по API — доступ из России за пару минут, оплата в рублях.

Открыть в чате

GLM 5.2

Цены GLM 5.2 в рублях — от 16 ₽ за 1 млн токенов

Возможности GLM 5.2

Характеристики GLM 5.2

Контекстное окно

Модальности

Сильные стороны

Сравнение GLM 5.2 с другими нейросетями: бенчмарки и рейтинг

GLM 5.2 и модели его класса

Провайдеры GLM 5.2

API GLM 5.2: подключение и примеры кода

Эндпоинты API для GLM 5.2

Chat Completions

Поддерживаемые параметры запроса

Responses API

Поддерживаемые параметры запроса

Messages API

Поддерживаемые параметры запроса

Частые вопросы о GLM 5.2

Другие модели Z AI

Попробуйте GLM 5.2

API GLM 5.2:
подключение и примеры кода