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GLM-5 API の使い方

Ashley Innocent

Ashley Innocent

12 2月 2026

GLM-5 API の使い方

知能アプリケーションを構築する開発者は、優れた推論、コーディング、および長期的エージェント性能のために、最先端モデルを常に評価しています。Zhipu AIの最新フラッグシップであるGLM-5は、オープンウェイトモデルの中で最先端の結果を提供し、堅牢なAPIを通じてアクセス可能です。エンジニアはGLM-5を統合して、複雑なシステム、自律エージェント、およびプロダクションレベルのAIワークフローを強化しています。

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実験と統合を加速するために、Apidogを無料でダウンロードしてください。この強力なAPIクライアントを使用すると、エンドポイントのインポート、リクエストの視覚的な作成、クライアントコードの生成、応答のデバッグを、ツールを切り替えることなくすべて行うことができます。提供されるシームレスなワークフローにより、GLM-5 APIの探索が初日からより生産的になります。
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このガイドでは、モデルの理解、ベンチマークの確認、アクセス権の取得、リクエストの認証、高度な機能の実装といった、あらゆる段階について説明します。その結果、プロジェクトでGLM-5を自信を持ってデプロイできるようになります。

GLM-5とは？

Zhipu AIは、GLM-5を約400億のアクティブパラメーターを持つ7440億パラメーターのMixture-of-Experts (MoE) モデルとして開発しました。そのアーキテクチャは以前のGLMの反復に基づいていますが、大幅な機能強化が導入されています。エンジニアは、事前学習データを23兆から28.5兆トークンに増やしました。また、推論コストを削減しながら長コンテキスト性能を維持するために、DeepSeek Sparse Attention (DSA) を組み込みました。さらに、チームはSlimeと呼ばれる新しい非同期強化学習フレームワークを開発し、トレーニング後の効率を劇的に向上させました。

GLM-5は、カジュアルなチャットインタラクションから「エージェント工学」へと焦点を移しています。長期的計画、多段階ツール使用、ドキュメント生成（.docx、.pdf、.xlsxファイルを含む）、および複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに優れています。このモデルは20万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、最大12万8千の出力トークンを生成します。これらの仕様により、開発者は単一のプロンプトで大規模なコードベースや長いドキュメントを処理できます。

さらに、Zhipu AIはHugging FaceとModelScopeで、MITライセンスの下でGLM-5のウェイトを公開しました。したがって、チームはvLLMやSGLangを使用して、Huawei Ascendチップのような非NVIDIAハードウェアでもモデルをローカルで実行できます。ただし、公式APIは本番環境での使用において最も高速でスケーラブルなパスを提供します。

GLM-5ベンチマーク：オープンウェイトモデルの最先端性能

GLM-5は、推論、コーディング、およびエージェントベンチマークにおいて、オープンソースモデルの中で新記録を樹立しました。独自の最先端モデルとの差を縮め、いくつかのカテゴリではそれらを上回っています。

主な推論ベンチマークには以下が含まれます：

コーディング性能は際立っています：

エージェント機能が最も輝いています：

これらの数値は、GLM-5が現実世界のソフトウェアエンジニアリング、長期計画、マルチツールオーケストレーションを、Claude Opus 4.5およびGPT-5.2と競合するレベルで処理できることを示しています。

このモデルは、ターゲットを絞ったRLトレーニングのおかげで、強力な多言語結果を達成し、幻覚率を低く抑えています。その結果、企業は信頼性が重要なミッションクリティカルなアプリケーションにGLM-5を採用しています。

GLM-5 APIへのアクセス方法

GLM-5 APIへのアクセスには、いくつかの簡単なステップが必要です。

アカウントを作成する — z.ai（国際版）またはopen.bigmodel.cn（中国本土版）にアクセスし、登録またはログインします。

残高をチャージする（必要な場合） — 請求ページに移動し、クレジットを追加します。新規ユーザーには無料トライアルクレジットが利用できる場合があります。

APIキーを生成する — APIキー管理セクションに移動し、「新しいキーを作成」をクリックして、すぐにトークンをコピーします。安全に保管し、バージョン管理にコミットしないでください。

エンドポイントを選択する — ほとんどのアプリケーションには、一般的なベースURL https://api.z.ai/api/paas/v4/を使用します。コーディング固有のワークロードには、該当する場合、専用のコーディングエンドポイントを使用できます。

これらのステップを完了したエンジニアは、すぐに glm-5 モデル識別子にアクセスできます。

認証と最初のリクエストの作成

認証は標準のBearerトークンパターンに従います。開発者は、すべてのリクエストにヘッダー Authorization: Bearer YOUR_API_KEY を含めます。

主要なエンドポイントは /chat/completions です。APIはOpenAIクライアントライブラリとの幅広い互換性を維持しているため、他のプロバイダーからの移行に必要なコード変更は最小限です。

基本的なcurlの例：

curl -X POST "https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a world-class software architect."},
      {"role": "user", "content": "Design a scalable microservices architecture for an e-commerce platform."}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 2048
  }'

公式OpenAI SDKを使用したPython実装（簡素化のため推奨）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain how to implement sparse attention in transformers."}
    ],
    temperature=0.6,
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

代替案：公式Zai Python SDK

from zai import ZaiClient

client = ZaiClient(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[...]
)

どちらのアプローチも確実に機能します。OpenAI互換レイヤーは、そのエコシステムに既に慣れているチームの導入を加速します。

高度なAPI機能とパラメーター

GLM-5は、経験豊富な開発者がプロダクションシステムに活用できるいくつかのパラメーターを公開しています。

Pythonでのストリーミング例：

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[...],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

ストリーミングは、知覚されるレイテンシーを減らし、チャットインターフェースでのユーザーエクスペリエンスを向上させます。

ツール呼び出しの設定では、開発者はリクエストでツールを定義し、モデルの tool_calls 応答を処理する必要があります。その結果、自律エージェントの構築が簡単になります。

Apidogを使用してGLM-5 APIコールをテストおよび管理する

Apidogは、GLM-5を含むあらゆるREST APIとのチームのインタラクション方法を変革します。Apidogを無料でダウンロードした後、開発者は新しいプロジェクトを作成し、Z.aiのベースURLを追加します。その後、/chat/completions エンドポイントを手動で定義するか、利用可能な場合はOpenAPI仕様をインポートします。

Apidog内で、エンジニアは以下を行います：

したがって、プラットフォームに組み込まれているスキーマ検証と履歴追跡により、一般的な統合の悩みが解消されます。GLM-5 APIとApidogを組み合わせるチームは、より迅速に、より少ないエラーで機能をリリースできます。

本番デプロイメントのベストプラクティス

GLM-5を本番環境に移行するエンジニアは、いくつかの重要なプラクティスに従います。

まず、レート制限とクォータ枯渇に対する適切なエラーハンドリングを実装します。次に、頻繁なプロンプトをキャッシュするか、プラットフォームがサポートしている場合はコンテキストキャッシュを使用します。第三に、コストを管理するためにトークンの使用量を監視します。第四に、APIキーを定期的にローテーションし、AWS Secrets ManagerやHashiCorp Vaultなどのシークレットマネージャーに保存します。

高スループットのアプリケーションでは、可能な限りリクエストをバッチ処理し、非同期クライアントを使用します。さらに、代表的なワークロードで徹底的にテストしてください。GLM-5の強力な推論は複雑なタスクで際立ちますが、プロンプトエンジニアリングによってさらに恩恵を受けます。

セキュリティは依然として最重要です。クライアントサイドのコードでAPIキーを公開せず、すべての出力をダウンストリームに渡す前に検証してください。

実際のユースケースと統合例

開発者はGLM-5を様々なシナリオに適用しています：

例えば、あるチームは、Vending Bench 2の結果に直接触発されて、シミュレートされた数ヶ月にわたって在庫、価格設定、マーケティングの決定を管理する長期的ビジネスシミュレーションエージェントを構築しました。

一般的な問題のトラブルシューティング

リクエストが失敗した場合、開発者はまずHTTPステータスコードとエラーメッセージを確認します。一般的な問題には、無効なAPIキー（401）、クォータ超過（429）、または不正な形式のJSONが含まれます。モデル識別子は厳密に"glm-5"でなければなりません。タイプミスは404エラーを引き起こします。

コンテキスト長違反は明確なメッセージを生成します。単に入力サイズを減らすか、会話を分割してください。ストリーミングの問題については、クライアントがSSE形式を適切に処理していることを確認してください。

Zhipu AIはdocs.z.aiで包括的なドキュメントを公開しています。コミュニティフォーラムと合わせてそれを参照するエンジニアは、ほとんどの問題を迅速に解決できます。

結論：今日からGLM-5で構築を始めましょう

GLM-5は、アクセスしやすく高性能なAIにおいて重要な飛躍を遂げました。オープンウェイト、強力なAPI、そして最先端のベンチマークの組み合わせにより、能力と柔軟性の両方を求める開発者にとって優れた選択肢となります。

概説されたステップ（アカウント作成、キー生成、リクエスト作成、**Apidog**のようなツールの活用）に従うことで、GLM-5を効果的に活用する準備が整います。このモデルの推論、コーディング、およびエージェントワークフローにおける強みは、プロジェクトを加速させ、新たな可能性を切り開くでしょう。

今すぐApidogを無料でダウンロードして、GLM-5エンドポイントのテストをすぐに始めましょう。上記の例を試したり、ツール呼び出しを探索したり、最も難しい問題にモデルを適用したりしてください。エージェント工学の未来は、たった1つのAPIコールから始まります。

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