GLM 4 Flash 的费用是多少？

GLM 4 Flash 按量计费：输入 ¥0.20 / 1M token，输出 ¥0.81 / 1M token。无需订阅，仅按实际用量收费。

GLM 4 Flash 具备哪些能力？

GLM 4 Flash 是 Zai 的聊天模型，可通过 Api.Airforce API 访问。

GLM 4 Flash 是否免费使用？

GLM 4 Flash 是付费按量计费模型——无需订阅，仅按用量收费。

如何通过 API 使用 GLM 4 Flash？

GLM 4 Flash 兼容 OpenAI 接口。将任意 OpenAI SDK 的请求地址指向 https://api.airforce/v1，传入模型 ID glm-4-flash 及您的 Api.Airforce API 密钥即可。

GLM 4 Flash 由谁开发？

GLM 4 Flash 是 Zai 的聊天模型，通过 Api.Airforce 统一网关提供服务，接入 100+ 款其他模型。

Zai付费运行正常

GLM 4 Flash

API 模型名称: glm-4-flash

GLM 4 Flash 是 Zai 的聊天模型，通过 Api.Airforce 统一 API 提供服务。它的定价为每百万输入 tokens ¥0.20，每百万输出 tokens ¥0.81。通过 OpenAI 兼容 API 使用一个密钥即可访问它，以及 Api.Airforce 上的 100+ 其他模型。

获取 API 密钥查看价格

价格

输入 / 1M tokens

≈ ¥0.20

输出 / 1M tokens

≈ ¥0.81

缓存读取 / 1M tokens

≈ ¥0.07

规格参数

供应商: Zai
类型: 聊天模型

GLM 4 Flash 适用于哪些场景？

聊天机器人与助手——对话式 AI、起草、摘要与 Q&A。

GLM 4 Flash 与同类模型对比

模型	智能	上下文	输入 / 1M	输出 / 1M
GLM 4 Flash	—	—	¥0.20	¥0.81
GLM 4	—	—	¥2.36	¥9.39
GLM 4 Airx	—	—	¥0.14	¥0.47
GLM 4 Long	—	—	¥0.20	¥0.81

价格为 Api.Airforce 按量计费费率，单位为每 1M token。上下文为最大输入长度。

GLM 4 Flash — 常见问题

GLM 4 Flash 的费用是多少？: GLM 4 Flash 按量计费：输入 ¥0.20 / 1M token，输出 ¥0.81 / 1M token。无需订阅，仅按实际用量收费。
GLM 4 Flash 具备哪些能力？: GLM 4 Flash 是 Zai 的聊天模型，可通过 Api.Airforce API 访问。
GLM 4 Flash 是否免费使用？: GLM 4 Flash 是付费按量计费模型——无需订阅，仅按用量收费。
如何通过 API 使用 GLM 4 Flash？: GLM 4 Flash 兼容 OpenAI 接口。将任意 OpenAI SDK 的请求地址指向 https://api.airforce/v1，传入模型 ID glm-4-flash 及您的 Api.Airforce API 密钥即可。
GLM 4 Flash 由谁开发？: GLM 4 Flash 是 Zai 的聊天模型，通过 Api.Airforce 统一网关提供服务，接入 100+ 款其他模型。

所有模型·快速开始·Chat API 参考

通过 API 使用 GLM 4 Flash

OpenAI 兼容 —— 将任意 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1 并传入 glm-4-flash 作为模型。

cURL

curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-4-flash",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
  }'

Python

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)

JavaScript

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-4-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);