Documentazione API
Inizia con la nostra API compatibile con OpenAI senza censure in pochi minuti. Utilizza la chiave API glm che hai generato per inviare richieste al nostro endpoint a modello unico.
Autenticazione & Intestazioni
La tua glm api key autorizza ogni richiesta. Passala in Authorization header come token Bearer. Questo è il metodo standard utilizzato dagli SDK ufficiali OpenAI e funziona con qualsiasi client che supporta l'autenticazione compatibile con OpenAI. Ricevi questa chiave immediatamente dopo esserti registrato con Google o email sulla dashboard.
Mantieni la chiave al sicuro. Essa garantisce l'accesso completo al tuo credito prepagato. Se la perdi, generane una nuova; la chiave precedente diventerà immediatamente non valida. Puoi avere una sola chiave attiva per account in qualsiasi momento.
Endpoint Chat Completions
Invia messaggi di testo al modello utilizzando il POST /v1/chat/completions endpoint. endpoint. L'URL di base per tutte le richieste è https://api.apiglm.com/v1. Devi specificare l'ID del modello come uncensored nel corpo della richiesta. Questo endpoint gestisce i turni conversazionali standard e restituisce il testo generato.
Ogni richiesta consuma token dal tuo saldo prepagato. Errori e rifiuti non addebitano il tuo credito. Il modello accetta una sequenza di messaggi, consentendo conversazioni multi-turno all'interno della finestra di contesto.
curl https://api.apiglm.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "list the features"}]
}'Endpoint dei modelli
Verifica i modelli disponibili e la configurazione degli endpoint chiamando GET /v1/models. Questo endpoint restituisce un elenco di modelli attualmente supportati dall'API. Puoi usarlo per confermare la connettività e verificare l'ID del modello prima di inviare richieste di completamento. È utile per il debug delle configurazioni client.
La risposta include metadati sul modello, come il suo ID e il campo owned_by. Questo endpoint non consuma credito. Usalo per assicurarti che il tuo client punti all'URL base corretto e che la tua intestazione di autenticazione sia valida.
Streaming & SSE
Abilita l'output dei token in tempo reale impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce uno stream di Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene delta di testo parziale. L'ultimo chunk include le statistiche complete sull'utilizzo dei token per la richiesta.
Lo streaming riduce la latenza percepita per gli utenti. Consente alla tua applicazione di visualizzare i token man mano che vengono generati. Questo è ideale per le interfacce chat dove è previsto un feedback immediato. Gestisci correttamente lo stream per assicurarti che tutti i token vengano elaborati.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apiglm.com/v1", api_key="YOUR_KEY")
resp = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Function Calling
Definisci gli strumenti nella richiesta per abilitare il richiamo delle funzioni. Il modello può restituire JSON strutturato che identifica quale funzione chiamare e i suoi argomenti. Ciò consente alla tua applicazione di eseguire codice in base all'intento dell'utente. Il supporto include definizioni degli strumenti, scelte degli strumenti e modalità JSON per la formattazione rigorosa dell'output.
Usa questa funzionalità per integrare l'LLM nel tuo flusso di lavoro. Definisci lo schema della funzione nel corpo della richiesta. Il modello risponde con un elenco di chiamate agli strumenti. Analizza queste chiamate nel tuo codice per attivare azioni esterne. Questo abilita attività complesse e multi-step.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiglm.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "uncensored",
messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);Parametri & Limiti
La finestra di contesto supporta 100.000 token per prompt e completamento combinati. L'output massimo è di 16.000 token per richiesta. Imposta max_tokens per controllare la lunghezza dell'output. Il valore predefinito è 2.048 token se non specificato. Puoi regolare temperatura, top_p e seed per la variabilità.
I limiti di frequenza consentono 300 richieste al minuto per chiave. Le richieste concorrenti sono limitate a 8 per chiave. I corpi delle richieste devono essere inferiori a 8 MB. Gli errori restituiscono codici di stato HTTP standard. Un 401 indica una chiave non valida. Un 402 indica che il tuo credito è esaurito. Un 429 segnala che il limite di frequenza è stato superato.
Streaming
stream = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)Domande comuni
Qual è l'URL base per l'API?
L'URL di base è HTTPS://api.apiglm.com/v1. Tutti gli endpoint, incluse le chat completions e i modelli, sono relativi a questo URL. Usa questo URL nella configurazione del tuo SDK o client HTTP.
Come gestisco le risposte in streaming?
Imposta il parametro stream su true nella richiesta. L'API restituisce uno stream SSE. Ogni chunk contiene testo parziale. L'ultimo chunk include l'utilizzo dei token. Elaborazione ogni chunk man mano che arriva per visualizzare l'output in tempo reale.
Cosa succede se supero il limite di frequenza?
L'API restituisce un codice di stato 429. Sei limitato a 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. Attendi che la finestra del rate limit si resetti o riduci la frequenza delle richieste.
Ottieni la tua chiave istantaneamente
Iscriviti, copia la chiave, aggiorna il tuo URL di base. È tutto qui.
