API GLM: Cambia tu cliente en tres líneas

Requisitos previos: Obtén tu clave

Antes de escribir código, necesitas una clave de API. Visita la página Obtener clave de API en este sitio para registrarte con un correo electrónico y contraseña. No se requiere número de teléfono ni tarjeta de crédito para comenzar. Al registrarte, recibes un crédito de prueba de $0,50 válido por 7 días, o puedes recargar con criptomonedas (USDT o USDC). Tu clave se muestra inmediatamente después del registro. Guárdala de forma segura, ya que puedes regenerarla en cualquier momento para revocar la anterior.

Esta clave autentica todas las peticiones a nuestro endpoint glm api. No usamos tus prompts para entrenamiento, y la clave está vinculada a una sola cuenta. Si necesitas un volumen mayor, puedes comprar créditos prepago que no caducan.

Configura la URL base y la clave

Para usar nuestro servicio como un reemplazo listo para usar de OpenAI, debes apuntar tu SDK a nuestra URL base. Este es el único cambio de infraestructura requerido. La URL base es https://api.glmapikey.com/v1. También necesitas establecer tu cabecera de autorización o la clave del cliente SDK al valor que recibiste durante el registro.

La mayoría de los clientes compatibles con OpenAI, incluidos los SDKs oficiales de Python y Node, te permiten sobrescribir la URL base. Esto te permite mantener la lógica de tu aplicación existente mientras cambias el modelo subyacente. Asegúrate de que tu clave esté configurada correctamente antes de hacer peticiones para evitar errores de autenticación.

Realiza tu primera petición de completado de chat

Envía una petición POST a /v1/chat/completions para generar texto. Nuestro modelo acepta estructuras de mensaje estándar con roles como user y assistant. El ID del modelo que debes especificar es uncensored. Esto activa el modelo de pesos abiertos alojado en nuestras GPUs, que está ajustado para responder sin rechazos de contenido para uso adulto lícito.

La respuesta será JSON que contiene el texto generado. Si encuentras un error 401, verifica tu clave. Si ves 402, tu crédito prepago se ha agotado. Puedes recargar a partir de $10. Ten en cuenta que no admitimos incrustaciones, imágenes ni ajuste fino en este endpoint.

Usa el SDK de Python

La biblioteca oficial de Python de OpenAI funciona directamente con nuestra API. Inicializa el cliente con tu clave y la URL base específica. Este enfoque es ideal para servicios backend o scripts donde necesitas respuestas JSON estructuradas. El cliente maneja la serialización y la lógica de reintento automáticamente.

Pasa el nombre del modelo uncensored para asegurarte de que estás alcanzando nuestro endpoint específico. La ventana de contexto admite hasta 100.000 tokens para prompt y finalización combinados. Esto permite datos de entrada sustanciales sin truncamiento, siempre que te mantengas dentro del límite de cuerpo de petición de 8 MB.

Usa el SDK de Node.js

Para aplicaciones de JavaScript y TypeScript, el paquete NPM openai es compatible. Configura el cliente con la misma URL base y clave que el ejemplo de Python. Esto permite la renderización del lado del servidor o endpoints de API que requieren generación de texto sin censura. El SDK transmite datos eficientemente si se configura correctamente.

Las llamadas a funciones son compatibles en este SDK. Puedes definir esquemas de función en la petición, y el modelo devolverá salidas JSON estructuradas que coincidan con tu esquema. Esto facilita la integración de fuentes de datos externas o acciones en el flujo de tu aplicación sin analizar texto sin procesar.

Habilita respuestas en streaming

Establece stream: true en tu petición para recibir eventos enviados por el servidor (SSE). Esto te permite mostrar texto a los usuarios a medida que se genera, mejorando la latencia percibida. La API devuelve fragmentos de texto, que tu cliente debe concatenar o renderizar incrementalmente.

El streaming es compatible con los SDKs de Python y Node.js. Es particularmente útil para interfaces de chat donde los usuarios esperan retroalimentación inmediata. Cada fragmento contiene una parte de la respuesta. El modelo continúa generando hasta que completa o alcanza el límite de la ventana de contexto. Asegúrate de que tu cliente maneje correctamente estructuras JSON parciales si usas llamadas a funciones con streaming.

Límites, errores y modelos

Nuestra API aplica un límite de peticiones de 300 peticiones por minuto por clave. Si superas este límite, recibirás un error 429. El tamaño máximo del cuerpo de la petición es de 8 MB. Para descubrir modelos, usa el endpoint GET /v1/models. Devuelve una lista de modelos disponibles, incluido el ID del modelo uncensored.

Los errores comunes incluyen 401 para claves no válidas y 402 por crédito insuficiente. Los créditos no caducan, pero los créditos de prueba son válidos por 7 días. No ofrecemos SLAs ni certificaciones. El modelo bloquea contenido sexual que involucra a menores pero está sin censura en lo demás. Usa estos límites para diseñar tu lógica de reintento y las notificaciones al usuario adecuadamente.

cURL

Copycurl https://api.glmapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.glmapikey.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)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.glmapikey.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);

Streaming

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)