详细参数
模型定位
通用聊天
适合场景
通用对话 / 推理 / Agent
输入价格
¥0.50 / 1M Tokens
输出价格
¥3.00 / 1M Tokens
上下文窗口
200K
最大输出
128,000 Tokens
语言模型
GLM-4.7-FlashX
GLM-4.7-FlashX 是智谱当前轻量高速文本模型，适合高并发中文写作、翻译和角色场景。
高并发中文写作翻译Agent长文问答通用助手函数调用结构化输出长上下文OpenAI兼容通用聊天稳定版
快速入口
- 适合
- 通用对话 / 推理 / Agent
- 价格
- $0.50 · $3.00
- 输入/输出
- 文本
能力与信息
核心能力
推理
不支持
工具调用
支持
结构化输出
支持
训练与版本
微调
不支持
蒸馏
不支持
接入信息
知识截止
公开资料未说明
调用名
glm-4.7-flashx
API 基础地址
https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
调用协议
https/json
主接口
/chat/completions
接口说明
智谱当前通用对话入口为 POST /chat/completions，基于 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4。
发布时间
公开资料未说明
价格与计费
计费摘要
输入价
¥0.50 / 1M Tokens
输出价
¥3.00 / 1M Tokens
缓存输入
¥0.10
币种
CNY
计费单位
1M Tokens
单位类型
按 Tokens
价格说明
原始价格文案
输入 ¥0.50 / 输出 ¥3.00 / 1M Tokens
补充说明
智谱当前 pricing bundle 把 GLM-4.7-FlashX 列为输入 ¥0.5 / 输出 ¥3 / 缓存命中 ¥0.1（每 1M Tokens）。
发布时间
未公开
官方入口
成本估算
官方标价：输入 ¥0.500 / 1M Tokens，输出 ¥3.00 / 1M Tokens，缓存命中 ¥0.100 / 1M Tokens。
单次短对话
2,000 输入 + 500 输出
¥0.0025
1,000 次短对话
约 200 万输入 + 50 万输出
¥2.50
100 万输入 tokens
长文档批量处理
¥0.500
100 万输出 tokens
大批量生成内容
¥3.00
按官方每百万 tokens 价格估算，不含缓存命中折扣、阶梯价和批处理优惠，实际以官方账单为准。
同类模型对比
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文 | 发布 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4.7-FlashX 智谱 GLM · 本页 | ¥0.50 / 1M Tokens | ¥3.00 / 1M Tokens | 200K | - |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55B NVIDIA / Nemotron | $0.50 / 1M Tokens | $2.50 / 1M Tokens | 1M | 2026-06-11 |
| Mistral Large 3 Mistral | $0.50 / 1M Tokens | $1.50 / 1M Tokens | 262K | 2025-12-02 |
| hunyuan-a13b 腾讯混元 | ¥0.50 / 1M Tokens | ¥2.00 / 1M Tokens | 224K | 2025-06-25 |
| ERNIE 4.5 (ernie-4-5-21b-a3b) 百度千帆 | ¥0.50 / 1M Tokens | ¥2.00 / 1M Tokens | 128K | - |
按同类目里价格最接近的模型挑选，价格单位与口径以各自详情页为准。
调用示例
调用名 glm-4.7-flashx，接口地址 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4。示例里的 KEY 换成自己的密钥即可。
curl
curl https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-4.7-flashx",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/v1")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.7-flashx",
messages=[{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}],
)
print(response.choices[0].message.content)常见问题
GLM-4.7-FlashX 多少钱？
GLM-4.7-FlashX 当前标价是 输入 0.5 CNY / 每百万 tokens，输出 3 CNY / 每百万 tokens，实际账单以官方价格页为准。
GLM-4.7-FlashX 的上下文够用吗？
GLM-4.7-FlashX 支持 200K tokens 上下文，大约能一次读入一份十几万字的资料；中文一般 1 个字约 1 到 2 个 token，实际可用字数取决于内容。
怎么接入 GLM-4.7-FlashX？
调用名是 glm-4.7-flashx，接口地址是 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4，协议是 https/json，按官方文档填密钥即可调用。
GLM-4.7-FlashX 能私有化部署吗？
GLM-4.7-FlashX 是闭源模型，一般只能通过 智谱 GLM 的 API 或云厂商服务调用，需要私有化部署建议直接联系厂商谈商业方案。
GLM-4.7-FlashX 支持哪些能力？
官方资料显示 GLM-4.7-FlashX 支持函数调用、结构化输出。