Z.ai
·Released on 22 дек. 2025 г.GLM-4.7 API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare GLM-4.7 with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков GLM-4.7: поставщиков — 129, цены от $0.0060/M. Бесплатный API GLM-4.7 предлагают поставщики: 4. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
Zhipu GLM-4.7 is a flagship GLM release from Zhipu AI with advanced Chinese-English reasoning, coding, and agent features.
Качество
#104of 112
43.0
Оценка LMSpeed
Скорость
95char/s
19.09 s
Стоимость
#96of 186
$0.0060/ 1M · 8:1 in:out
$0.0010 in · $0.0050 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 6 / 8
- Методология
- V3.0
#1Рассуждение54.2РейтинговаяОбщий рейтинг #223/4 Измеренные измерения
80% интервал: 45.6–62.9
abstract logicТолько априорное
scientific causal54.4
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraints56.8
mmlu_pro · mmlu_pro
evidence verification51.5
lcr · lcr
#2Следование инструкциям51.9Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 35.9–67.9
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization51.9
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#3Программирование51.8Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 41.3–62.3
code generation57.4
livecodebench · livecodebench / scicode · aa_sci_code
repository engineeringТолько априорное
debugging testing46.3
swe_rebench · swe_rebench / swe_verified · swe_verified
tooling qualityТолько априорное
#4Математика48.7Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 36.4–61.1
foundational mathТолько априорное
competition math57
aime · aime2025
proof frontier40.5
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 / frontiermath · frontier_math_v2_tiers13
applied tool mathТолько априорное
#5Агенты46.2РейтинговаяОбщий рейтинг #463/4 Измеренные измерения
80% интервал: 37.6–54.8
planning45.3
deep_planning · gert_labs
tool use56.3
tau · tau2_bench
environment execution36.9
browsecomp · browse_comp / gdpval_aa · benchlm_agentic_gdpval_aa / terminalbench · benchlm_agentic_terminal_bench2 / vita_bench · vita_bench
recovery reliabilityТолько априорное
#6Знания35Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 21.0–49.0
broad knowledge35
aa_omniscience · aa_omniscience_index / benchlm_category_knowledge · benchlm_category_knowledge
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
Нет данных:МногоязычностьМультимодальность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
204.8Ktokens
≈ 245.8 pages of text
OUTPUT
131.1Ktokens
8K128K1M4M
204.8K
Возможности
Technical Details
- Вход
- Выход
- Выпущена
- Dec 2025
- Токенизатор
- Other
- Архитектура
- text->text
- Модерация
- Нет
- Поддерживаемые параметры
- frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_atop_ktop_p
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 12 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score43.0#104 / 112
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$0.600/M#96 / 186Цена выходных данных$2.20/M#80 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#96
Оценка$0.600/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#80
Оценка$2.20/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка46.2#4680% интервал37.6–54.83/4 Измеренные измеренияAgentic score10.8#77 / 77Terminal-Bench 2.041.0#51 / 53
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозиция45.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
deep_planning · gert_labs · z -0.61 · q 1.00
Использование инструментов56.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z 0.74 · q 1.00
Среда и длительное выполнение36.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
browsecomp · browse_comp · z -1.97 · q 1.00
gdpval_aa · benchlm_agentic_gdpval_aa · z -0.17 · q 1.00
terminalbench · benchlm_agentic_terminal_bench2 · z -1.37 · q 1.00
vita_bench · vita_bench · z -1.19 · q 1.00
Восстановление и надёжность завершенияТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Terminal-Bench 2.0Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#51
Оценка41.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
BrowseCompДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#32
Оценка52.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
VITA-BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#9
Оценка15.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#13
Оценка95.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Gert LabsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка40.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
GDPval-AAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#41
Оценка1096.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA Agentic Index
Рейтинг LMSpeed#35
Оценка26.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено8 сент. 2026 г.
Достоверность3
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка51.880% интервал41.3–62.32/4 Измеренные измеренияLiveCodeBench56.2%#48 / 115Coding score52.7#46 / 87
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Генерация кода57.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
livecodebench · livecodebench · z 1.44 · q 1.00
scicode · aa_sci_code · z 0.18 · q 1.00
Работа с репозиториямиТолько априорное
Отладка и тестирование46.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
swe_rebench · swe_rebench · z -0.08 · q 1.00
swe_verified · swe_verified · z -0.57 · q 1.00
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
LiveCodeBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#48
Оценка56.2%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE-bench VerifiedДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#35
Оценка73.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
SWE-RebenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#7
Оценка58.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA Coding Index
Рейтинг LMSpeed#54
Оценка45.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA LiveCodeBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#2
Оценка89.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#55
Оценка45.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено8 сент. 2026 г.
Достоверность3
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка54.2#2280% интервал45.6–62.93/4 Измеренные измеренияMMLU-Pro79.4%#67 / 129GPQA66.4%#154 / 218
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение54.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.24 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.51 · q 1.00
hle · hle · z 0.50 · q 1.00
Многошаговые ограничения56.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_pro · mmlu_pro · z 0.71 · q 1.00
Интеграция и проверка свидетельств51.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -0.15 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
MMLU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#67
Оценка79.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#154
Оценка66.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#150
Оценка6.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#63
Оценка71.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#63
Оценка1.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Reasoning score
Рейтинг LMSpeed#39
Оценка69.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка3580% интервал21.0–49.01/4 Измеренные измеренияKnowledge score32.2#82 / 83Artificial Analysis Intelligence Index22.2#78 / 117
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знания35
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z -1.11 · q 1.00
benchlm_category_knowledge · benchlm_category_knowledge · z -2.24 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Knowledge scoreДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#82
Оценка32.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#78
Оценка22.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-GPQA Diamond
Рейтинг LMSpeed#56
Оценка85.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#56
Оценка29.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка93.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка48.780% интервал36.4–61.12/4 Измеренные измеренияAIME 202595.7#2 / 4Math score26.0#58 / 63
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математика57
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aime · aime2025 · z 0.39 · q 0.50
Продвинутые доказательства40.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 · z -1.36 · q 1.00
frontiermath · frontier_math_v2_tiers13 · z -1.46 · q 1.00
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AIME 2025Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#2
Оценка95.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
FrontierMath v2 (Tiers 1-3)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#42
Оценка2.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияDesign Arena Website1238.0#41 / 78
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#41
Оценка1238.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка51.980% интервал35.9–67.91/4 Измеренные измеренияAA-IFBench67.9#41 / 84Instruction Following score82.8#36 / 52
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций51.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z -0.04 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#41
Оценка67.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Instruction Following score
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка82.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Эндпоинты OpenRouter
7 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Google google-vertex | $0.600/M | $2.20/M | 99.9% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
DeepInfra deepinfra/fp4 | $0.400/M | $1.75/M | 97.7% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Venice venice/fp4 | $0.550/M | $2.65/M | 93.8% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Novita novita/fp8 | $0.540/M | $1.98/M | 93.7% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Mancer 2 mancer/fp4 | $0.700/M | $2.50/M | 93.3% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
AtlasCloud atlas-cloud/fp8 | $0.520/M | $1.85/M | 90.5% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Z.AI z-ai/fp4 | $0.600/M | $2.20/M | 82.5% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare GLM-4.7 API pricing across 125 providers. Prices range from $0.0060/M to $150.00/M. 无限智能 offers the lowest rate at $0.0060/M. 4 providers offer free API credits or a free tier.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 100% | glm-4.7 | Alibaba-1 | -83%$0.104/M Cache read$0.062/M | -78%$0.484/M | 64.1 t/s | 7.68 s | — | |
L1 100% | glm-4.7 | default | -66%$0.205/M Cache read$0.123/M | -56%$0.959/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | zai-officially | -5%$0.571/M Cache read$0.114/M | $2.29/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | sale | $1.00/M | $4.00/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | default | -36%$0.384/M | -27%$1.61/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | default | -9%$0.548/M | $2.19/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4-7-251222 | default | -9%$0.548/M | $2.19/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | default | -66%$0.205/M Cache read$0.123/M | -56%$0.959/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | default | -9%$0.548/M Cache read$0.110/M | $2.19/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | deepseek | $4.11/M | $4.11/M | — | — | — | |
L1 100% | GLM-4.7 | Zai-officially | $9.25/M | $9.25/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | default | -93%$0.041/M Cache read$0.0068/M | -93%$0.151/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | GLM-免费科研🔥-x0.01-福利 | -99%$0.0060/M Cache read$0.0011/M | -99%$0.022/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | default | -54%$0.274/M | -25%$1.64/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | default | $0.822/M | $3.84/M | — | — | — | |
L1 99% | glm-4.7 | 国产模型渠道 | $2.00/M | $8.00/M | — | — | — | |
DeadlySignal API Бесплатно | L1 100% L2 100% | glm-4.7 | default | Бесплатно | Бесплатно | — | — | — |
L1 100% | glm-4.7 | test | -86%$0.082/M Cache read$0.015/M | -86%$0.301/M | — | — | — | |
L1 100% | glm-4.7 | 国模分组2 | $21.90/M Cache read$4.38/M | $102.20/M | — | — | — | |
兔子API Бесплатно | L1 99% | glm-4.7 | 原价分组 | Бесплатно | Бесплатно | — | — | — |
Показано 20 ID моделей из 59.
Альтернативы и похожие модели
GLM-5
glm-5
Zhipu GLM-5 is Zhipu flagship GLM series model with enhanced reasoning, agent capabilities, and strong performance on Chinese enterprise and coding scenarios.
184 общих провайдеров
GLM-5.1
glm-5-1
Zhipu GLM-5.1 is a next-generation GLM model aimed at frontier reasoning, coding, and bilingual agent applications.
175 общих провайдеров
Kimi K2.5
kimi-k2-5
Moonshot Kimi K2.5 is an open-weight multimodal agent model with native vision and text input, strong coding performance, and a 256K context window.
175 общих провайдеров
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
168 общих провайдеров
MiniMax M2.5
minimax-m2-5
MiniMax M2.5 is MiniMax's flagship text model for coding and agents, with SOTA-level programming and agentic performance, improved token efficiency, and fast high-TPS API deployment.
168 общих провайдеров
DeepSeek V3.2
deepseek-v3-2
DeepSeek V3.2 is an upgraded V3-series MoE model with stronger reasoning, coding, and math performance, widely available through OpenAI-compatible API relays.
168 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does GLM-4.7 include?
- LMSpeed shows GLM-4.7 benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 129 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API GLM-4.7?
- Цены GLM-4.7 у поставщиков (129): от $0.0060/M до $150.00/M. Самая низкая указанная цена — у 无限智能.
- What does the GLM-4.7 API pricing table include?
- The GLM-4.7 API pricing table compares 129 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API GLM-4.7?
- Сейчас самая низкая указанная цена GLM-4.7 — $0.0060/M у 无限智能. Сравниваются поставщики: 129.
- Can I compare GLM-4.7 API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows GLM-4.7 API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API GLM-4.7 бесплатным?
- Да, GLM-4.7 доступна бесплатно через 4 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая DeadlySignal API, 兔子API, Moyanjdc API, Zero API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get GLM-4.7 free API access?
- LMSpeed currently lists 4 free API providerundefined other undefined} for GLM-4.7: DeadlySignal API, 兔子API, Moyanjdc API, Zero API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.