GLM-4.7

Для GLM-4.7 используйте Chat Completions API.

О модели

GLM-4.7 — модель Z.ai для программирования, создания интерфейсов и задач с инструментами. Принимает и возвращает текст, контекст — 200 000 токенов.

Рассуждения работают в трёх режимах: перед каждым ответом или вызовом функции, с сохранением блоков рассуждений между ходами и с включением на отдельном ходу.

По данным Z.ai, на SWE-bench Verified результат выше, чем у GLM-4.6, на 5,8 пункта. Z.ai рекомендует модель для агентного программирования, создания интерфейсов, презентаций и плакатов, поиска и исследований.

Поддерживает вызов функций, ответ в JSON, потоковый ответ и кэширование контекста.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены	Стоимость за 1 млн токенов
Входные токены	40₽
Выходные токены	175₽
Чтение из кэша	8₽

Как считается расход

Учитываются все токены
И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр	Значение
Вход	Текст
Выход	Текст
Контекст	200 000 токенов
Максимальный ответ	131 072 токена
Рассуждения	Включены по умолчанию, можно отключить
Лицензия	MIT
Дата выхода	22 декабря 2025

Сравнение с соседними моделями

Модель	Вход	Контекст	Максимальный ответ	Параметры	Рассуждения
GLM-5	Текст	200 000 токенов	131 072 токена	744 млрд, 40 млрд активных	Включены по умолчанию, можно отключить
GLM-4.7 (эта модель)	Текст	200 000 токенов	131 072 токена	—	Включены по умолчанию, можно отключить
GLM-4.7 Flash	Текст	200 000 токенов	131 072 токена	30 млрд, 3 млрд активных	Режим Preserved Thinking
GLM-4.5	Текст	128 000 токенов	96 000 токенов	355 млрд, 32 млрд активных	Гибридные: с рассуждениями и без них

Бенчмарки

Бенчмарк	Результат	Условия
SWE-bench Verified	73,8 %	temperature 0,7, top_p 1,0, до 16 384 токенов на ответ; фреймворк не указан
Terminal Bench 2.0	41 %	temperature 0,7, top_p 1,0, до 16 384 токенов на ответ; фреймворк не указан
LiveCodeBench v6	84,9 %	temperature 1,0, top_p 0,95, до 131 072 токенов на ответ
GPQA Diamond	85,7 %	temperature 1,0, top_p 0,95, до 131 072 токенов на ответ
Humanity's Last Exam	42,8 %	С инструментами, temperature 1,0, top_p 0,95, до 131 072 токенов на ответ

API

Эндпоинт

http

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

Текстовый запрос

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.akashilab.ru/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="glm-4.7",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
model	string	обязательный	ID модели: glm-4.7.
messages	array	обязательный	История диалога. content — строка.
max_tokens	integer	—	Максимальный ответ в токенах, от 1 до 131 072.
stream	boolean	false	Потоковый ответ.
thinking	object	{"type": "enabled"}	Режим рассуждений: {"type": "enabled"} или {"type": "disabled"}. Поле clear_thinking со значением false сохраняет блоки рассуждений прошлых ходов (Preserved Thinking): историю тогда нужно передавать целиком, без изменений и в исходном порядке.
tools	array	—	Ваши функции: type function, name, description и parameters (JSON Schema).
tool_choice	string	auto	Вызывать ли функцию. Принимается только auto: решает модель.

Важно знать

При thinking.type enabled GLM-4.7 рассуждает всегда.
Z.ai рекомендует temperature 1,0 и top_p 0,95 для большинства задач; для SWE-bench Verified и Terminal Bench — temperature 0,7 и top_p 1,0, для τ²-Bench — temperature 0.
Параметр tool_choice принимает только auto.
Модель принимает только текст: блоки image_url для неё не поддерживаются.
Допустимые значения: temperature — от 0 до 1, top_p — от 0,01 до 1.