4月24日起，GLM-4-Plus 价格直降90%！还有 GLM-4-FlashX 模型10块钱1亿 tokens，智谱开放平台正式进入「亿时代」，关键降价不降级，真正实现”高性能，普惠价格”。本文全面解析 GLM-4-Plus 的性能优势和实际应用场景。
降价不降级，性能全面领先
降价不降级：GLM-4-Plus 不仅在性能上全面领先，价格也降低至每亿 tokens 仅 500 元，较同类产品低 92%，真正实现了高性能与普惠价格的完美结合。
智谱 BigModel 开放平台全系列产品价格调整：
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GLM-4-Plus：从 50 元/百万 Tokens 降至 5 元/百万 Tokens（相当于每亿 tokens 仅 500 元） -
GLM-4-FlashX：每亿 tokens 仅 10 元 -
GLM-Z1-Air：每亿 tokens 仅 50 元 -
GLM-Z1-AirX：每亿 tokens 仅 500 元
应用场景实测
GLM-4 系列提供了复杂推理、超长上下文、极快推理速度等多款模型，适用于多种应用场景。以下给大家展示几个我实测过的场景，特别棒。
智谱还给大家提供了体验中心，可以在线体验 GLM-4-Plus 的各项能力。
访问模型体验中心 https://www.bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial
代码理解与应用
作为一名多年的开发者，我对 GLM-4-Plus 的代码能力进行了一系列严苛测试，结果令人惊喜。不同于其他模型常见的 “看起来对但实际有 bug” 的代码生成，GLM-4-Plus 展现出了真正的工程思维和实用价值。
代码优化示例
下面是一个实际的代码优化案例，我先提供一段存在性能和内存问题的 JavaScript 代码，然后展示 GLM-4-Plus 如何进行优化：
原始代码（有性能问题）：
// 查找数组中重复出现的元素
function findDuplicates(array) {
const result = [];
// 效率低下的实现方式
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
// 重复检查元素是否已在结果中
let isDuplicate = false;
for (let k = 0; k < result.length; k++) {
if (result[k] === array[i]) {
isDuplicate = true;
break;
}
}
if (!isDuplicate) {
result.push(array[i]);
}
break;
}
}
}
return result;
}
// 处理用户点击事件的函数
function handleButtonClick() {
// 创建大量DOM元素导致性能问题
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
const div = document.createElement('div');
div.innerHTML = `Item ${i}`;
div.className = 'item';
div.onclick = function() {
console.log(`Clicked item ${i}`);
};
document.body.appendChild(div);
}
}
提交给 GLM-4-Plus 的优化请求：
请优化这段JavaScript代码的性能和内存使用。
以下为 GLM-4-Plus 优化后的代码和解释：
这些优化不仅提高了代码的执行效率，还减少了内存的使用，使得代码更加健壮和易于维护。
这个实例充分展示了 GLM-4-Plus 在代码优化方面的能力，它能够识别常见的 JavaScript 性能陷阱并提供实用的解决方案，既提高了代码执行效率，也改善了内存使用和代码质量。
写一个画布绘图应用
以下是我们请求 GLM-4-Plus 创建一个画布绘图应用的提示词：
用 HTML+JS+CSS 创建一个交互式画布绘图应用，用户可以选择各种颜色和画笔大小。
应用应该有一个简洁的UI，带有颜色选择器、画笔大小调节器和清除画布按钮。
当用户完成绘画后，可以将作品保存为图片或分享给朋友。
GLM-4-Plus 立即生成了完整的代码，实现了一个功能齐全的绘图应用，我在本地运行后画了一个丁老头。
一步到位，生成的 html 代码一次就运行成功，不需要任何修改。功能也很完整，包括自由绘画、颜色选择、画笔大小调整、清除画布、保存为本地图片。
这种能力对开发者来说极为实用，特别是在前端原型快速开发、学习新技术或创建演示项目时，可以大幅提升效率。与传统方式相比，使用 GLM-4-Plus 可以将原本可能需要数小时的开发工作压缩至几分钟内完成。
玩转 API 接入
应用层我们可以通过 API 接入的方式来使用 GLM-4-Plus 模型，创造出更多有意思的场景。GLM-4-Plus 的 API 接入非常简单，下文我会对两种主流编程语言 Python、JavaScript 的接入方式都进行介绍，并提供示例代码。让你玩转智谱 API 接入。
获取 API Key
在智谱 https://bigmodel.cn/ 开放平台注册账号。
访问智谱的 API Keys 页面 https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys。
点击 “添加新的 API Key” 按钮，即可创建一个 API Key。
创建好之后在列表可直接复制 API Key（注意这个 API Key 不要泄漏，不要放在公共代码中）。
GLM-4 API 文档可参考：https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4
Python 接入 GLM-4-Plus：翻译金融专业文本
GLM-4-Plus 在专业翻译领域展现出色能力，特别是在处理复杂专业术语和行业文档时表现突出。
以下是一个 Python 接入 GLM-4-Plus 模型进行金融报告专业翻译的实际应用示例：
首先安装智谱 API 的 Python 客户端：
pip install zhipuai
接入示例代码（最新版本）：
import os
from zhipuai import ZhipuAI
# 设置API密钥
api_key = "替换为你的智谱 API Key"
client = ZhipuAI(api_key=api_key)
def translate_financial_text():
financial_text = """
The quarterly financial statements show a 15% increase in EBITDA, with significant growth
in our derivatives trading division. The company's debt-to-equity ratio improved to 1.2,
reflecting stronger balance sheet fundamentals. Our liquidity coverage ratio remains well
above regulatory requirements at 140%, while return on equity reached 18.5% this quarter.
"""
try:
# 调用GLM-4-Plus模型进行翻译
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4-plus",
messages=[
{
"role": "user",
"content": (
"请将以下英文金融报告段落翻译成中文，要求：\n"
"1. 保持专业金融术语的准确性\n"
"2. 翻译后的文本通顺易读\n"
"3. 保留原文的专业性和正式语气\n\n"
f"原文：\n{financial_text}"
)
}
],
temperature=0.3,
)
# 提取翻译结果
translation = response.choices[0].message.content
# 打印结果
print("\n原文：")
print(financial_text)
print("\n翻译：")
print(translation)
return translation
except Exception as e:
print(f"翻译过程出错: {e}")
returnNone
if __name__ == "__main__":
print("===== 智谱GLM-4-Plus金融专业翻译示例 =====")
try:
translate_financial_text()
except Exception as e:
print(f"程序运行出错: {e}")
print("\n=====================================")
print("翻译示例结束")
运行结果展示：
从翻译结果可以看出，GLM-4-Plus 展现出了以下专业翻译优势：
-
术语精准：EBITDA（息税折旧摊销前利润）、债务权益比率、流动性覆盖率等金融专业术语翻译准确无误 -
语境理解：准确理解原文金融报告的上下文和意图，避免了字面翻译的生硬感 -
表达地道：符合中文金融报告的表达习惯和行业用语规范 -
结构清晰：保持了原文的逻辑结构，使翻译后的内容连贯流畅
这种高质量的专业翻译能力使 GLM-4-Plus 成为金融、法律、医疗等专业领域文档翻译的理想选择，大幅提升了跨语言专业交流的效率和准确性。
Node.js 接入 GLM-4-Plus：作文评价示例
在教育领域，GLM-4-Plus 展现出色的教学辅助能力，能够精准识别不同年级、不同体裁的写作特点，为学生提供个性化的写作指导与评价。其丰富的语言理解能力使其成为教师的得力助手。
以下是一个 Node.js 接入 GLM-4-Plus 模型进行作文智能评价的实际应用示例：
首先，安装 OpenAI 兼容 SDK（智谱 AI 采用了 OpenAI 兼容接口设计）：
npm install openai
然后，创建以下 Node.js 代码实现作文智能评价功能：
// 使用 Node.js 调用 GLM-4-Plus 模型示例
const OpenAI = require('openai');
// 配置 OpenAI 客户端
const openai = new OpenAI({
apiKey: 'YOUR_API_KEY', // 替换为您的实际 API 密钥
baseURL: 'https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4',
});
// 调用 GLM-4-Plus 模型进行作文评价示例
asyncfunction callGLM4PlusForEssayReview() {
try {
const studentEssay = `
我的暑假生活
今年暑假，我去了北京旅游。北京有很多名胜古迹，比如长城、故宫和天安门。我爬了长城，导游说不到长城非好汉。长城真的很长很长。故宫里有很多房子，听说有9999间半。天安门广场很大，我们在那里拍了很多照片。
这次旅行真好玩，我希望明年暑假能去上海。
`;
const response = await openai.chat.completions.create({
model: 'glm-4-plus', // 使用 GLM-4-Plus 高端大模型，提供更精准的文本理解和专业评价
messages: [
{
role: 'user',
content: `请作为一名小学语文老师，对这篇四年级学生的暑假见闻作文进行评价和修改建议：\n\n${studentEssay}\n\n请从内容丰富度、语言表达、结构安排等方面给出具体修改建议，并重写一个优秀的开头段落作为示例。`
}
],
temperature: 0.5,
max_tokens: 2048,
});
// 输出 GLM-4-Plus 的专业评价结果
console.log('GLM-4-Plus 作文评价响应:');
console.log(response.choices[0].message.content);
} catch (error) {
console.error('调用 GLM-4-Plus 时出错:', error);
}
}
// 运行示例
console.log('开始调用 GLM-4-Plus 模型进行作文评价...');
callGLM4PlusForEssayReview();
运行此代码后，您将获得如下图所示的专业且全面的作文评价结果，GLM-4-Plus 不仅能够识别作文的优点与不足，还能提供具体的修改建议和优秀范例：
从运行结果可以看出，GLM-4-Plus 能够从内容丰富度、语言表达和结构安排等多个维度进行专业评价，并提供具体的修改建议。这种智能评价不仅可以应用于个性化教育辅导，还可以扩展到专业写作培训、内容创作指导等多个领域。
总结
通过本文的全面测试和分析，我们可以看到 GLM-4-Plus 在降价 90% 后仍然保持着与国际顶尖大模型相当的性能表现。这种”降价不降级”的策略具有深远的战略意义：它不仅大幅降低了中小企业和个人用户使用顶级 AI 能力的门槛，更重要的是将推动 AI 技术在更多垂直领域实现真正的落地应用。
对于开发者和企业用户来说，GLM-4-Plus 提供的 API 接口简单易用，可以快速集成到现有系统中，我强烈推荐大家利用这一工具，探索创造更多富有创意和实用价值的应用。
（文：AI智见录）