Z.ai: GLM 4.7 Flash z-ai/glm-4.7-flash

Модель Z.ai: GLM 4.7 Flash от ZAI (семейство glm-4) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Серия GLM от Zhipu AI — китайский open-source лидер.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

203K

контекст, токенов

6 ₽

за 1 млн входных токенов

40 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Z.ai: GLM 4.7 Flash

Агентное программирование и сложные многошаговые задачи, где нужен большой контекст и внутреннее рассуждение при разумной стоимости инференса.

GLM-4.7 Flash — модель класса 30B от китайской компании Z.ai (Zhipu AI), входящая в семейство GLM-4. Она позиционируется как баланс между производительностью и эффективностью: достаточно мощная для сложных задач, но при этом быстрее и экономичнее тяжёлых флагманских вариантов. Контекстное окно составляет около 200 тысяч токенов, что позволяет работать с большими кодовыми базами, длинными документами и многошаговыми диалогами без потери контекста.

Ключевой акцент разработчиков — агентное программирование и планирование долгосрочных задач. Модель поддерживает внутреннее рассуждение (reasoning), что делает её пригодной для задач, требующих пошагового анализа: декомпозиции сложных проблем, отладки кода, построения цепочек действий в автономных агентах. Семейство GLM-4 традиционно хорошо справляется с китайским и английским языками, что расширяет аудиторию применения.

Когда брать эту модель

✓ Агентные системы с многошаговым планированием и выполнением задач
✓ Анализ и генерация кода, code review больших кодовых баз
✓ Обработка длинных документов и контрактов (до ~200k токенов)
✓ Задачи, требующие цепочки рассуждений: отладка, архитектурные решения
✓ Проекты с потребностью в качественной работе на китайском языке

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй этот Python-репозиторий (вставлен полный код), найди узкие места в производительности и предложи план рефакторинга с разбивкой по приоритетам.

Использование Z.ai: GLM 4.7 Flash через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-4.7-flash",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-4.7-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-4.7-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);