Z.ai: GLM 5.2 (batch) · Z Ai
GLM 5.2 è un modello di ragionamento su larga scala di Z.ai che supporta input e output di testo con finestra di contesto da 1M token. È ottimizzato per flussi di lavoro di agenti a lungo termine e ingegneria software a livello di progetto.
Su Z.ai: GLM 5.2 (batch)
GLM 5.2 è un modello di ragionamento su larga scala di Z.ai che supporta input e output di testo con finestra di contesto da 1M token. È ottimizzato per flussi di lavoro di agenti a lungo termine e ingegneria software a livello di progetto.
In cosa eccelle: Contesto esteso 1M token · Ragionamento avanzato · Flussi complessi.
Come usare Z.ai: GLM 5.2 (batch)
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1
Scrivi o carica
Scrivi ciò che vuoi nel riquadro sopra — o carica il file se lo strumento lo richiede.
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2
Genera
Clicca sul pulsante principale. Attendi 2-30 secondi a seconda del modello e dell'input.
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3
Scarica o condividi
Scarica il risultato o condividi il link diretto. Senza filigrana, pronto all'uso.
Domande frequenti
¿Cuánto cuesta usar Z.ai: GLM 5.2 (batch)?
Z.ai: GLM 5.2 (batch) es un modello Pro: cuesta 12 tokens por uso (~$0.06 de costo real para nosotros). Necesitas un plan Pro ($9/mes → 15.000 tokens) o un pack one-shot. Si ya tienes tokens en la cuenta gratis, también puedes gastarlos directamente.
¿Cuántos usos de Z.ai: GLM 5.2 (batch) Entr en el plan Pro?
Pro ($9/mes) te da 15.000 tokens reclinedes. A 12 tokens por uso de Z.ai: GLM 5.2 (batch), eso ~1.250 usos completos por ciclo. Si te quedas corto, los packs one-shot (5.000 / 25.000 / 80.000 tokens) insuman al salvo sin caducar antes de un año.
Qué hace especial a Z.ai: GLM 5.2 (batch)?
Sus puntos fuertes concretos son: contesto extenso de 1m tokens, razonamiento avanzado y flujos de trabajo complejos.
Qué tan rápido responde Z.ai: GLM 5.2 (batch)?
Z.ai: GLM 5.2 (batch) tiene velocidad equilibrada: 5-15 segundos por respuesta κανισμανισισμανισισμανισισμανισονισονισμανισμανισμ
¿Cómo uso Z.ai: GLM 5.2 (batch) en ia.gratis?
Puedes usar Z.ai: GLM 5.2 (batch) desde /chat/ seleccionando Z.ai: GLM 5.2 (batch) en el picker, o vía la API REST con