GLM API： 三行代码切换客户端

前提条件：获取密钥

在编写代码之前，你需要一个 API 密钥。访问本站的获取 API 密钥页面，使用电子邮件和密码注册。开始使用无需电话号码或信用卡。注册后，你将获得有效期为 7 天的 0.50 美元试用额度，也可以使用加密货币（USDT 或 USDC）充值。注册后立即显示你的密钥。请安全存储，因为你可以随时重新生成密钥以撤销旧密钥。

此密钥用于对所有请求进行身份验证，目标是我们glm api接口。我们不使用你的提示词进行训练，且密钥与单个账户绑定。如果需要更高吞吐量，你可以购买永不过期的预付额度。

配置基础 URL 和密钥

要将我们的服务作为 OpenAI 的即插即用替代品使用，你必须将 SDK 指向我们的基础 URL。这是唯一需要的基础设施更改。基础 URL 为https://api.glmapikey.com/v1。你还需要将授权头或 SDK 客户端密钥设置为注册时获得的值。

大多数 OpenAI 兼容客户端（包括官方 Python 和 Node SDK）允许你覆盖基础 URL。这使你在切换底层模型的同时保留现有应用程序逻辑。在发起请求之前，请确保密钥设置正确，以避免身份验证错误。

发起首次聊天完成请求

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求以生成文本。我们的模型接受包含 user 和 assistant 等角色的标准消息结构。你必须指定的模型 ID 是 uncensored。这将触发托管在我们 GPU 上的开放权重模型，该模型经过调整，可在合法成人用途下不拒绝内容地回答。

响应将包含生成文本的 JSON。如果遇到 401 错误，请验证你的密钥。如果看到 402，说明你的预付额度已耗尽。你可以从 10 美元开始充值。请注意，此接口不支持嵌入、图像或微调。

使用 Python SDK

官方 OpenAI Python 库可直接与我们的 API 配合使用。使用你的密钥和特定基础 URL 初始化客户端。这种方法非常适合需要结构化 JSON 响应的后端服务或脚本。客户端会自动处理序列化和重试逻辑。

传递模型名称uncensored以确保你访问的是我们的特定接口。上下文窗口支持最多 100,000 个 token（提示词和补全合计）。这允许在不截断的情况下处理大量输入数据，前提是你保持在 8 MB 请求体限制内。

使用 Node SDK

对于 JavaScript 和 TypeScript 应用程序，openai NPM 包兼容。使用与 Python 示例相同的基础 URL 和密钥配置客户端。这可实现需要无审查文本生成的服务器端渲染或 API 接口。如果配置正确，SDK 将高效流式传输数据。

此 SDK 支持函数调用。你可以在请求中定义函数模式，模型将返回与你的模式匹配的结构化 JSON 输出。这使得将外部数据源或操作集成到你的应用程序流程中变得容易，而无需解析原始文本。

启用流式响应

在请求中设置stream: true以接收服务器发送的事件（SSE）。这允许你在生成文本时向用户显示文本，从而改善感知延迟。API 返回文本块，你的客户端必须将其连接或增量渲染。

Python 和 Node SDK 均支持流式输出。这对于期望即时反馈的聊天界面特别有用。每个块包含响应的一部分。模型在生成完成或达到上下文窗口限制之前会持续生成。如果将流式输出与函数调用一起使用，请确保你的客户端正确处理部分 JSON 结构。

限制、错误和模型

我们的 API 对每个密钥实施每分钟 300 次请求的速率限制。如果超过此限制，你将收到 429 错误。最大请求体大小为 8 MB。要发现模型，请使用GET /v1/models接口。它返回可用模型列表，包括uncensored模型 ID。

常见错误包括密钥无效的 401 错误和额度不足的 402 错误。额度永不过期，但试用额度有效期为 7 天。我们不提供 SLA 或认证。该模型会屏蔽涉及未成年人的色情内容，但除此之外无审查。请根据这些限制设计你的重试逻辑和用户通知。

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);

流式输出

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)