APIドキュメント

認証 & ヘッダー

あなたの glm api key すべてのリクエストを認可します。 Authorization Bearer トークンとしてヘッダーを設定します。これは公式 OpenAI SDK で使用される標準的な方法であり、OpenAI 互換認証をサポートする任意のクライアントで動作します。Google またはメールでダッシュボードにサインアップすると、このキーが即時に提供されます。

キーを安全に保管してください。このキーはプリペイド残高へのフルアクセス権限を持ちます。紛失した場合は新しいキーを生成してください。古いキーは即座に無効になります。アカウントごとにアクティブなキーは1つだけ保持できます。

チャット完了エンドポイント

モデルにテキストメッセージを送信するには POST /v1/chat/completions エンドポイント。すべてのリクエストのベースURLは https://api.apiglm.com/v1. モデルIDを として指定する必要があります。 uncensored リクエストボディ内。このエンドポイントは標準的な会話ターンを処理し、生成されたテキストを返します。

各リクエストはプリペイド残高からトークンを消費します。エラーや拒否の場合、クレジットは課金されません。モデルはメッセージのシーケンスを受け入れ、コンテキストウィンドウ内でマルチターン会話が可能です。

Copycurl 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"}]
  }'

Models エンドポイント

利用可能なモデルとエンドポイント構成を確認するために、以下を呼び出す GET /v1/models. このエンドポイントはAPIが現在サポートしているモデルのリストを返します。接続を確認し、補完リクエストを送信する前にモデルIDを確認するために使用できます。クライアント構成のデバッグに役立ちます。

レスポンスには、モデルIDやowned_byフィールドなど、モデルに関するメタデータが含まれます。このエンドポイントはクレジットを消費しません。クライアントが正しいベースURLを指していること、および認証ヘッダーが有効であることを確認するために使用してください。

ストリーミング & SSE

リアルタイムのトークン出力を有効にするには、 stream: true リクエスト内。APIはServer-Sent Events (SSE)ストリームを返します。各チャンクには部分的なテキストデルタが含まれます。最終チャンクにはリクエストの完全なトークン使用統計が含まれます。

ストリーミングによりユーザーの体感レイテンシーを低減できます。アプリケーションはトークンが生成される際に表示できます。これは即時のフィードバックが期待されるチャットインターフェースに最適です。すべてのトークンが処理されるように、ストリームを正しく処理してください。

Copyfrom 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

関数呼び出しを有効にするために、リクエストにツールを定義します。モデルは、どの関数を呼び出すべきかとその引数を示す構造化 JSON を返します。これにより、アプリケーションはユーザーの意図に基づいてコードを実行できます。サポートされる機能には、ツール定義、ツール選択、厳密な出力フォーマットのための JSON モードが含まれます。

LLMをワークフローに統合するには、この機能を使用してください。リクエスト本文に関数スキーマを定義します。モデルはツール呼び出しのリストを返します。これらの呼び出しをコードで解析して外部アクションをトリガーします。これにより、複雑なマルチステップタスクが可能になります。

Copyimport 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);

Parameters & Limits

コンテキストウィンドウはプロンプトと補完の合計で100,000トークンをサポートしています。リクエストごとの最大出力は16,000トークンです。設定 max_tokens 出力長を制御する。指定しない場合のデフォルトは2,048トークンです。変動性のために温度、top_p、シードを調整できます。

レートリミットはキーごとに1分間あたり300リクエストを許可します。同時実行数はキーあたり最大8に制限されます。リクエストボディは8 MB未満である必要があります。エラーは標準のHTTPステータスコードを返します。401は無効なキー、402は残高枯渇、429はレートリミット超過を示します。

ストリーミング

Copystream = 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)