GLM 5.2 API

GLM 5.2 は Z.ai の長文脈チャットモデルで、ここでは /v1/chat/completions の OpenAI 互換エンドポイント 1 本として提供しています。最大 256 メッセージ、合計 1,048,576 トークンまでを読み、最大 131,072 トークンで答えます。資料一式を丸ごと入れて、結論を受け取る形です。

推論の強さは high と max の 2 段階で、既定は max です。temperature（0〜1）と top_p を受け付け、response_format で JSON を返し、1 リクエストに最大 128 個のツールを宣言できます。メッセージの内容はテキストのみで、返答は Server-Sent Events でストリーミングされます。

読む量は書く量の 8 倍

入力 1,048,576、出力 131,072 でおよそ 8 対 1。この形がモデルの用途を物語っています。四半期分のチケット、規制の全文、メールボックス丸ごとを読み、書き直しではなく結論を返す仕事です。入力と同じ長さの答えが必要なら、先に成果物を分割してください。

既定は max、大量処理は high

reasoning_effort は max から始まり、大きな一次処理では high に下げます。どちらも同じリクエスト本文の設定なので、1 万件の文書を安く一巡させる処理と、そのうち 40 件を丁寧に見直す処理が 1 つの連携で済みます。max は返答の枠をより多く推論に使うため、ここでは max_tokens の既定値を 32,768 にしています。

JSON とツールを同じ呼び出しで

response_format を json_object にして system メッセージでキーを指定するか、最大 128 個の関数を宣言していつ実行するかを tool_choice に任せます。どちらの場合も、アプリケーション側で結果を検証してから使ってください。

四半期分のサポートチケットを 1 回で

リリース期間中のチケットをすべて 1 リクエストに入れ、繰り返し起きている障害のパターンを、根拠のチケット ID とともに挙げさせます。抜き取りで落ちるものがないので、週に 1 回しか出ないパターンも見えてきます。

規制と実際の製品の振る舞い

規制の全文とデータ取り扱いに関する社内文書を並べて渡し、義務、それを満たす統制、そして不足を求めます。不足にはそれぞれ、根拠となる条項を結び付けさせます。

社内ツールを呼び出すバックエンド

注文照会、返金、権利確認をツールとして 1 リクエストで宣言し、どれを呼ぶかはモデルに任せます。結果は tool ロールのメッセージで戻るので、複数ステップの対応も 1 つの会話の中で完結します。

curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -d '{
  "model": "zai/glm-5.2/chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
    }
  ],
  "stream": true
}' \
  | jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'

認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。