Blog

วิธีใช้ GLM-5 API

Ashley Innocent

Ashley Innocent

12 February 2026

วิธีใช้ GLM-5 API

นักพัฒนาที่สร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะประเมินโมเดลแนวหน้าอย่างต่อเนื่องเพื่อหาความสามารถในการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และประสิทธิภาพของเอเจนต์ที่มีระยะยาวที่เหนือกว่า GLM-5 ซึ่งเป็นโมเดลเรือธงล่าสุดของ Zhipu AI มอบผลลัพธ์ที่ล้ำสมัยในบรรดาโมเดลแบบ open-weight ในขณะที่ยังคงเข้าถึงได้ผ่าน API ที่แข็งแกร่ง วิศวกรได้รวม GLM-5 เข้าไปในระบบที่ซับซ้อน เอเจนต์อัตโนมัติ และเวิร์กโฟลว์ AI ระดับโปรดักชัน

💡
เพื่อเร่งการทดลองและการผสานรวมของคุณ ดาวน์โหลด Apidog ได้ฟรี ไคลเอนต์ API ที่ทรงพลังนี้ช่วยให้คุณสามารถนำเข้า endpoints, สร้างคำขอด้วยภาพ, สร้างโค้ดไคลเอนต์ และดีบักการตอบสนองได้ ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องเปลี่ยนเครื่องมือ เวิร์กโฟลว์ที่ราบรื่นที่ Apidog มอบให้จะทำให้การสำรวจ GLM-5 API มีประสิทธิภาพมากขึ้นตั้งแต่วันแรก
button

คู่มือนี้จะนำคุณผ่านทุกขั้นตอน: การทำความเข้าใจโมเดล, การตรวจสอบเกณฑ์มาตรฐาน, การเข้าถึง, การยืนยันคำขอ, และการนำฟีเจอร์ขั้นสูงไปใช้งาน ด้วยเหตุนี้ คุณจะสามารถปรับใช้ GLM-5 ในโครงการของคุณได้อย่างมั่นใจ

GLM-5 คืออะไร?

Zhipu AI พัฒนา GLM-5 เป็นโมเดล Mixture-of-Experts (MoE) ที่มีพารามิเตอร์ 744 พันล้านตัว โดยมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ประมาณ 40 พันล้านตัว สถาปัตยกรรมนี้สร้างขึ้นจากรุ่น GLM ก่อนหน้า แต่มีการปรับปรุงที่สำคัญ วิศวกรได้เพิ่มข้อมูลการฝึกอบรมล่วงหน้าจาก 23 ล้านล้านเป็น 28.5 ล้านล้านโทเค็น พวกเขายังได้รวม DeepSeek Sparse Attention (DSA) เพื่อรักษาประสิทธิภาพของบริบทที่ยาวนานในขณะที่ลดต้นทุนการอนุมาน นอกจากนี้ ทีมงานได้สร้างเฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบอะซิงโครนัสแบบใหม่ที่เรียกว่า Slime ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพหลังการฝึกอบรมได้อย่างมาก

GLM-5 เปลี่ยนจุดเน้นจากการโต้ตอบแบบสนทนาทั่วไปไปสู่ "วิศวกรรมตัวแทน" (agentic engineering) มันโดดเด่นในการวางแผนระยะยาว การใช้เครื่องมือหลายขั้นตอน การสร้างเอกสาร (รวมถึงไฟล์ .docx, .pdf และ .xlsx) และงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน โมเดลนี้รองรับหน้าต่างบริบท 200K โทเค็นและสร้างโทเค็นเอาต์พุตได้สูงสุด 128K ข้อมูลจำเพาะเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถประมวลผลโค้ดเบสขนาดใหญ่หรือเอกสารขนาดยาวได้ในพรอมต์เดียว

นอกจากนี้ Zhipu AI ได้เผยแพร่น้ำหนักโมเดล GLM-5 ภายใต้ใบอนุญาต MIT ที่อนุญาตทั่วไปบน Hugging Face และ ModelScope ดังนั้น ทีมงานจึงสามารถรันโมเดลได้ภายในเครื่องด้วย vLLM หรือ SGLang แม้บนฮาร์ดแวร์ที่ไม่ใช่ NVIDIA เช่น ชิป Huawei Ascend อย่างไรก็ตาม API อย่างเป็นทางการยังคงเป็นเส้นทางที่เร็วที่สุดและปรับขนาดได้มากที่สุดสำหรับการใช้งานในระดับโปรดักชัน

เกณฑ์มาตรฐาน GLM-5: ประสิทธิภาพชั้นนำของโมเดล Open-Weight

GLM-5 สร้างสถิติใหม่ในบรรดาโมเดลโอเพนซอร์สทั้งในด้านการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และเกณฑ์มาตรฐานของเอเจนต์ มันช่วยลดช่องว่างกับโมเดลแนวหน้าที่เป็นกรรมสิทธิ์ และในหลายหมวดหมู่ GLM-5 ก็ยังเหนือกว่าด้วยซ้ำ

เกณฑ์มาตรฐานการให้เหตุผลที่สำคัญได้แก่:

ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดที่โดดเด่น:

ความสามารถของเอเจนต์ที่โดดเด่นที่สุด:

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า GLM-5 สามารถจัดการงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริง การวางแผนระยะยาว และการประสานงานเครื่องมือหลายอย่างได้ในระดับที่สามารถแข่งขันกับ Claude Opus 4.5 และ GPT-5.2

โมเดลนี้ยังให้ผลลัพธ์ที่เป็นเลิศในหลายภาษา และรักษาระดับการสร้างภาพหลอนให้ต่ำลงได้ด้วยการฝึกอบรม RL ที่ตรงเป้าหมาย ด้วยเหตุนี้ องค์กรต่างๆ จึงนำ GLM-5 มาใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญยิ่ง ซึ่งความน่าเชื่อถือเป็นสิ่งสำคัญ

วิธีเข้าถึง GLM-5 API

การเข้าถึง GLM-5 API ต้องใช้เพียงไม่กี่ขั้นตอนง่ายๆ

สร้างบัญชี — เยี่ยมชม z.ai (ระหว่างประเทศ) หรือ open.bigmodel.cn (จีนแผ่นดินใหญ่) และลงทะเบียนหรือเข้าสู่ระบบ

เติมเงินในบัญชีของคุณ (หากจำเป็น) — ไปที่หน้าการเรียกเก็บเงินและเพิ่มเครดิต บ่อยครั้งที่มีเครดิตทดลองใช้ฟรีสำหรับผู้ใช้ใหม่

สร้าง API key — ไปที่ส่วนการจัดการ API Keys คลิก “สร้างคีย์ใหม่” และคัดลอกโทเค็นทันที เก็บไว้อย่างปลอดภัย—ห้ามนำไปเก็บไว้ในระบบควบคุมเวอร์ชันเด็ดขาด

เลือก endpoint ของคุณ — ใช้ URL พื้นฐานทั่วไป https://api.z.ai/api/paas/v4/ สำหรับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่ เวิร์กโหลดที่เฉพาะเจาะจงกับการเขียนโค้ดสามารถใช้ dedicated coding endpoint ได้เมื่อเหมาะสม

วิศวกรที่ทำตามขั้นตอนเหล่านี้จะสามารถเข้าถึงตัวระบุโมเดล glm-5 ได้ทันที

การยืนยันตัวตนและการส่งคำขอครั้งแรก

การยืนยันตัวตนเป็นไปตามรูปแบบ Bearer token มาตรฐาน นักพัฒนาต้องใส่ส่วนหัว Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ในทุกคำขอ

endpoint หลักคือ /chat/completions API นี้รักษาความเข้ากันได้อย่างกว้างขวางกับไลบรารีไคลเอนต์ OpenAI ดังนั้นการย้ายจากผู้ให้บริการรายอื่นจึงต้องการการเปลี่ยนแปลงโค้ดเพียงเล็กน้อย

ตัวอย่าง curl พื้นฐาน:

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
  }'

การนำไปใช้งานด้วย Python โดยใช้ OpenAI SDK อย่างเป็นทางการ (แนะนำเพื่อความเรียบง่าย):

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)

ทางเลือกอื่น: Zai Python SDK อย่างเป็นทางการ

from zai import ZaiClient

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

ทั้งสองวิธีทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ เลเยอร์ความเข้ากันได้กับ OpenAI จึงช่วยเร่งการนำไปใช้สำหรับทีมที่คุ้นเคยกับระบบนิเวศนั้นอยู่แล้ว

คุณสมบัติและพารามิเตอร์ API ขั้นสูง

GLM-5 มีพารามิเตอร์หลายอย่างที่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์สามารถนำไปใช้กับระบบโปรดักชันได้

ตัวอย่างการสตรีมใน Python:

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="")

การสตรีมช่วยลดความล่าช้าที่รับรู้ได้ และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ในอินเทอร์เฟซการแชท

การตั้งค่า Tool calling กำหนดให้นักพัฒนาต้องกำหนดเครื่องมือในคำขอและจัดการการตอบสนอง tool_calls ของโมเดล ด้วยเหตุนี้ การสร้างเอเจนต์อัตโนมัติจึงกลายเป็นเรื่องง่าย

การใช้ Apidog เพื่อทดสอบและจัดการการเรียกใช้ GLM-5 API

Apidog เปลี่ยนแปลงวิธีการที่ทีมโต้ตอบกับ REST API ใดๆ รวมถึง GLM-5 หลังจากดาวน์โหลด Apidog ฟรี นักพัฒนาจะสร้างโปรเจกต์ใหม่และเพิ่ม Z.ai base URL จากนั้นพวกเขาสามารถกำหนด endpoint /chat/completions ด้วยตนเอง หรือนำเข้า OpenAPI specification หากมี

ภายใน Apidog วิศวกรสามารถ:

การตรวจสอบสคีมาในตัวของแพลตฟอร์มและการติดตามประวัติจึงช่วยขจัดปัญหาปวดหัวทั่วไปในการผสานรวม ทีมที่รวม GLM-5 API เข้ากับ Apidog สามารถส่งมอบฟีเจอร์ได้เร็วขึ้นและมีข้อผิดพลาดน้อยลง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการปรับใช้ในระดับโปรดักชัน

วิศวกรที่นำ GLM-5 ไปใช้ในระดับโปรดักชันจะปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่สำคัญหลายประการ

ประการแรก ควรใช้การจัดการข้อผิดพลาดที่เหมาะสมสำหรับข้อจำกัดอัตรา (rate limits) และการใช้โควต้าหมด ประการที่สอง ควรแคชพรอมต์ที่ใช้บ่อย หรือใช้ context caching เมื่อแพลตฟอร์มรองรับ ประการที่สาม ตรวจสอบการใช้โทเค็นเพื่อควบคุมค่าใช้จ่าย ประการที่สี่ หมุนเวียน API keys เป็นประจำและจัดเก็บไว้ใน secret managers เช่น AWS Secrets Manager หรือ HashiCorp Vault

สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณงานสูง ควรรวมคำขอเป็นกลุ่มหากเป็นไปได้ และใช้ไคลเอนต์แบบ asynchronous นอกจากนี้ ควรทดสอบอย่างละเอียดด้วยปริมาณงานที่เป็นตัวแทน — การให้เหตุผลที่แข็งแกร่งของ GLM-5 โดดเด่นในงานที่ซับซ้อน แต่ก็ยังได้รับประโยชน์จากการทำ prompt engineering

ความปลอดภัยยังคงเป็นสิ่งสำคัญสูงสุด: ห้ามเปิดเผย API keys ในโค้ดฝั่งไคลเอนต์ และตรวจสอบความถูกต้องของเอาต์พุตทั้งหมดก่อนส่งต่อไปยังส่วนถัดไป

กรณีการใช้งานจริงและตัวอย่างการผสานรวม

นักพัฒนาสามารถนำ GLM-5 ไปใช้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย:

ตัวอย่างเช่น ทีมหนึ่งได้สร้างเอเจนต์จำลองธุรกิจระยะยาวที่จัดการสินค้าคงคลัง การกำหนดราคา และการตัดสินใจทางการตลาดตลอดหลายเดือนที่จำลองขึ้น — ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจโดยตรงจากผลลัพธ์ของ Vending Bench 2

การแก้ไขปัญหาที่พบบ่อย

เมื่อคำขอไม่สำเร็จ นักพัฒนาควรตรวจสอบรหัสสถานะ HTTP และข้อความแสดงข้อผิดพลาดเป็นอันดับแรก ปัญหาที่พบบ่อยได้แก่ API keys ไม่ถูกต้อง (401), ใช้โควต้าเกิน (429), หรือ JSON ที่มีรูปแบบผิดพลาด ตัวระบุโมเดลต้องเป็น "glm-5" อย่างแน่นอน—การพิมพ์ผิดจะทำให้เกิดข้อผิดพลาด 404

การละเมิดความยาวบริบทจะแสดงข้อความที่ชัดเจน; เพียงแค่ลดขนาดอินพุตหรือแบ่งการสนทนา สำหรับปัญหาการสตรีม ให้ตรวจสอบว่าไคลเอนต์จัดการรูปแบบ SSE ได้อย่างถูกต้อง

Zhipu AI มีเอกสารประกอบที่ครอบคลุมอยู่ที่ docs.z.ai วิศวกรที่ปรึกษาเอกสารนี้ควบคู่ไปกับฟอรัมชุมชนจะสามารถแก้ไขปัญหาส่วนใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว

สรุป: เริ่มต้นสร้างด้วย GLM-5 ได้ตั้งแต่วันนี้

GLM-5 เป็นก้าวสำคัญในด้าน AI ที่เข้าถึงได้และมีประสิทธิภาพสูง การรวมกันของ open weights, API ที่ทรงพลัง และเกณฑ์มาตรฐานชั้นนำ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการทั้งความสามารถและความยืดหยุ่น

ด้วยการทำตามขั้นตอนที่ระบุไว้ — การสร้างบัญชี, การสร้างคีย์, การสร้างคำขอ, และการใช้ประโยชน์จากเครื่องมืออย่าง Apidog — คุณจะสามารถควบคุม GLM-5 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จุดแข็งของโมเดลในการให้เหตุผล, การเขียนโค้ด, และเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์จะเร่งโครงการของคุณและเปิดโอกาสใหม่ๆ

ดาวน์โหลด Apidog ได้ฟรีทันทีเพื่อเริ่มทดสอบ GLM-5 endpoints ได้ทันที ทดลองกับตัวอย่างด้านบน สำรวจ tool calling และผลักดันโมเดลเพื่อแก้ปัญหาที่ยากที่สุดของคุณ อนาคตของวิศวกรรมตัวแทนเริ่มต้นด้วยการเรียกใช้ API เพียงครั้งเดียว

button

ฝึกการออกแบบ API แบบ Design-first ใน Apidog

ค้นพบวิธีที่ง่ายขึ้นในการสร้างและใช้ API

ลงทะเบียนฟรีดาวน์โหลด