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# Zhipu GLM

> Zhipu AI GLM モデル設定（テキスト / 画像理解 / 音声認識 / ベクトル）

Zhipu AI はテキスト対話、画像理解、音声認識（ASR）、ベクトル（Embedding）をサポートしており、1 つの `zhipu_ai_api_key` ですべての機能を有効化できます。

<Tip>
  Web コンソールの「モデル管理」ページから、以下のすべての機能をワンストップで設定でき、設定ファイルを手動で編集する必要はありません。
</Tip>

## テキスト対話

```json theme={null}
{
  "model": "glm-5.2",
  "zhipu_ai_api_key": "YOUR_API_KEY"
}
```

| パラメータ               | 説明                                                                                                                                                                  |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model`             | `glm-5.2`、`glm-5.1`、`glm-5-turbo`、`glm-5`、`glm-4.7`、`glm-4-plus`、`glm-4-flash`、`glm-4-air` などを指定可能。詳細は [モデルコード](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4) を参照 |
| `zhipu_ai_api_key`  | [Zhipu AI コンソール](https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) で作成                                                                                          |
| `zhipu_ai_api_base` | 任意。デフォルトは `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4`                                                                                                                    |

## 画像理解

Zhipu の chat 系モデル（`glm-5.2`、`glm-5.1`、`glm-5-turbo` など）はビジョンに対応していないため、ビジョン呼び出しは `glm-5v-turbo` に統一的にルーティングされます。`zhipu_ai_api_key` を設定すると、Agent の Vision ツールは自動的にこのモデルを使用するため、設定ファイルで明示的に指定する必要はありません。

## 音声認識

```json theme={null}
{
  "voice_to_text": "zhipu",
  "voice_to_text_model": "glm-asr-2512"
}
```

| パラメータ                 | 説明                                |
| --------------------- | --------------------------------- |
| `voice_to_text`       | `zhipu` に設定すると Zhipu ASR が有効になります |
| `voice_to_text_model` | 任意。デフォルトは `glm-asr-2512`          |

認証情報は `zhipu_ai_api_key` を自動的に再利用します。音声ファイルは 25MB 未満を推奨します。サイズが大きすぎるファイルはサーバ側で拒否される可能性があります。

## ベクトル

```json theme={null}
{
  "embedding_provider": "zhipu",
  "embedding_model": "embedding-3"
}
```

選択可能なモデル：`embedding-3`、`embedding-2`。embedding を変更した後は `/memory rebuild-index` コマンドを実行してインデックスを再構築する必要があります。