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            "tooltip": "GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。",
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            "tooltip": "GLM-5V-Turbo 是智谱首个多模态 Coding 基座模型，面向视觉编程任务打造。能够原生处理图片、视频、文本等多模态输入，同时擅长长程规划、复杂编程和动作执行；深度适配 Agent 工作流，能够与 Claude Code、OpenClaw 等 Agent 深度协同，完成”看懂环境→规划动作→执行任务”的完整闭环。",
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            "tooltip": "GLM-5-Turbo 是面向 OpenClaw 龙虾场景深度优化的基座模型。 其从训练阶段就针对龙虾任务的核心需求进行专项优化，增强如工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等核心能力，使其在复杂、动态、长链路的任务中也真正具备可执行性。",
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        {
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            "tooltip": "GLM-4.7 是智谱最新旗舰模型，GLM-4.7 面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得开源模型中的领先表现。通用能力提升，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。",
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            "tooltip": "GLM-4.6 是智谱的语言模型，其总参数量 355B，激活参数 32B。GLM-4.6 所有核心能力上均完成了对 GLM-4.5 的超越",
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            "tooltip": "ZHIPU GLM-4.6V - 智谱最新视觉推理模型，视觉理解精度达同规模 SOTA，全面支持工具调用，支持 128k 超长上下文，并针对 Coding 场景进行了专项优化。",
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            "tooltip": "GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。",
            "contextSize": [1000000, 512000, 400000, 256000, 192000],
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            "tooltip": "GLM-5.1 是智谱最新旗舰模型，代码能力大大增强，长程任务显著提升，能够在单次任务中持续、自主地工作长达 8 小时，完成从规划、执行到迭代优化的完整闭环，交付工程级成果。",
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            "name": "GLM-5V-Turbo (PayGo)",
            "tooltip": "GLM-5V-Turbo 是智谱首个多模态 Coding 基座模型，面向视觉编程任务打造。能够原生处理图片、视频、文本等多模态输入，同时擅长长程规划、复杂编程和动作执行；深度适配 Agent 工作流，能够与 Claude Code、OpenClaw 等 Agent 深度协同，完成”看懂环境→规划动作→执行任务”的完整闭环。",
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            "name": "GLM-5-Turbo (PayGo)",
            "tooltip": "GLM-5-Turbo 是面向 OpenClaw 龙虾场景深度优化的基座模型。 其从训练阶段就针对龙虾任务的核心需求进行专项优化，增强如工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等核心能力，使其在复杂、动态、长链路的任务中也真正具备可执行性。",
            "maxInputTokens": 168000,
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            "name": "GLM-5 (PayGo)",
            "tooltip": "GLM-5 是智谱新一代的旗舰基座模型，面向 Agentic Engineering 打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力。在 Coding 与 Agent 能力上，GLM-5 取得开源 SOTA 表现，在真实编程场景的使用体感逼近 Claude Opus 4.5，擅长复杂系统工程与长程 Agent 任务，是通用 Agent 助手的理想基座。",
            "maxInputTokens": 168000,
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            "name": "GLM-4.7 (PayGo)",
            "tooltip": "GLM-4.7 是智谱最新旗舰模型，GLM-4.7 面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得开源模型中的领先表现。通用能力提升，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。",
            "maxInputTokens": 168000,
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            "name": "GLM-4.6 (PayGo)",
            "tooltip": "GLM-4.6 是智谱的语言模型，其总参数量 355B，激活参数 32B。GLM-4.6 所有核心能力上均完成了对 GLM-4.5 的超越",
            "maxInputTokens": 168000,
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            "name": "GLM-4.6V (PayGo)",
            "tooltip": "GLM-4.6V - 智谱最新视觉推理模型，视觉理解精度达同规模 SOTA，全面支持工具调用，支持 128k 超长上下文，并针对 Coding 场景进行了专项优化。",
            "maxInputTokens": 112000,
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            "name": "GLM-4.7-Flash (Free)",
            "tooltip": "GLM-4.7-Flash 作为 30B 级 SOTA 模型，提供了一个兼顾性能与效率的新选择。面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得同尺寸开源模型中的领先表现。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。",
            "maxInputTokens": 168000,
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            "name": "GLM-4.7-FlashX (PayGo)",
            "tooltip": "GLM-4.7-Flash 作为 30B 级 SOTA 模型，提供了一个兼顾性能与效率的新选择。面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得同尺寸开源模型中的领先表现。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。",
            "maxInputTokens": 168000,
            "maxOutputTokens": 32000,
            "thinking": ["enabled", "disabled"],
            "capabilities": { "toolCalling": true, "imageInput": false },
            "tokenPricing": { "USD": [0.07, 0.4, 0.01], "RMB": [0.5, 3, 0.1] }
        },
        {
            "id": "glm-4.6v-flash",
            "name": "GLM-4.6V-Flash (Free)",
            "tooltip": "GLM-4.6V-Flash 是 GLM-4.6V 的免费版本，是 GLM 系列在多模态方向上的一次重要迭代，支持开启或关闭思考模式。它将训练时上下文窗口提升到128k tokens，在 视觉理解精度上达到同参数规模 SOTA，并首次在模型架构中将 Function Call（工具调用）能力原生融入视觉模型，打通从「视觉感知」到「可执行行动（Action）」的链路，为真实业务场景中的多模态 Agent 提供统一的技术底座。",
            "maxInputTokens": 112000,
            "maxOutputTokens": 16000,
            "thinking": ["disabled", "enabled"],
            "capabilities": { "toolCalling": true, "imageInput": true }
        }
    ]
}