获取 GLM API 密钥并开始编码

什么是 GLM API 密钥？

API 密钥是一个唯一的字母数字字符串，用于向远程服务器验证你的软件身份。在大型语言模型的背景下，GLM API 密钥是你发送文本提示词并接收生成文本响应的凭证。其功能类似于主要云供应商提供的密钥，但通常与特定模型或服务层级绑定。

与授予访问一系列模型或嵌入和图像生成等附加功能权限的企业级密钥不同，此上下文中的 GLM API 密钥通常授予对单一专注文本生成接口的访问权限。此密钥标识你的账户，跟踪 token 使用情况，并执行速率限制。

当你使用无审查的 GLM API 时，密钥会向运行开放权重模型的服务器进行身份验证，该模型经过调整，能够回答通常由商业模型拒绝的问题。密钥本身很简单：你生成它，安全地存储它，并在 API 请求的 HTTP 头中包含它。

为什么选择无审查的 GLM API？

许多开发者在使用标准商业 LLM API 时会遇到摩擦。这些模型通常经过微调，旨在变得有用、无害且诚实，这可能导致对合法但具争议性话题、带有成熟主题的创作性写作或特定技术查询的拒绝。无审查 GLM模型通过消除这些人为限制来解决这一问题。

主要优势在于一致性。当你需要用于创作性写作、数据提取或研究的原始文本生成时，你希望模型回答，而不是说教。无审查模型在商业模型可能触发安全过滤器的边缘情况下提供更可预测的输出。

此外，隐私是一个重要因素。许多商业提供商保留你的提示词以改进其模型。相比之下，许多无审查 API 提供商（包括此服务）不将你的提示词用于训练。这对于处理专有数据或敏感内容且需要确保输入保持私密的开发者至关重要。

步骤 1：注册获取 GLM API 密钥

开始使用需要最小的摩擦。你不需要提供电话号码或信用卡即可开始。该流程设计为快速且直接。

1. 导航到网站上的获取 API 密钥页面。
2. 输入你的电子邮件地址并创建密码。
3. 提交表单。

注册后，你的 API 密钥将立即显示在屏幕上。复制该密钥并安全保存。此密钥与你的账户绑定。你可以随时重新生成密钥，这将使旧密钥失效并生成新密钥。没有仪表板可以在稍后查看密钥，如果你丢失了它，必须保存它。

账户创建在个人识别方面是匿名的。只需要电子邮件和密码，确保想要在不承诺完整企业入职流程的情况下测试 API 的开发者可以快速设置。

步骤 2：激活你的免费试用额度

在花钱之前，你可以使用免费额度测试 API。每个新账户获得$0.50的试用额度。这不是功能受限的演示；它提供对无审查模型的完全访问权限。

试用额度有效期为7 天。这是每人一次性的福利。无需信用卡即可激活。这允许你验证模型的质量、延迟以及与代码的兼容性，而无需承担财务风险。

一旦试用额度耗尽或过期，你可以选择付费获取更多。试用是一次真正的试驾，让你评估无审查模型是否满足你对内容生成或数据处理的具体需求。

步骤 3：为生产使用充值账户

为了持续使用，你需要添加预付额度。模型按 token 收费，因此你需要余额来覆盖你的使用情况。没有月度订阅或隐藏费用。你只为使用的内容付费。

• 基础价格： 每 100 万输入 token $0.25，每 100 万输出 token $1.00。
• 最低充值： $10。
• 奖金： 充值 $50 获得 +5% 奖金额度；充值 $100 获得 +10% 奖金额度。

额度永不过期。你可以通过加密货币（USDT 或 USDC）支付。这种按量付费模式非常适合使用模式多变的开发者，避免未使用月度配额的浪费。

步骤 4：配置客户端

API 兼容 OpenAI。这意味着你可以使用官方的 Python、Node.js 和其他语言的 OpenAI SDK，或任何其他支持 OpenAI API 格式的客户端。你只需更改基础 URL 和 API 密钥。

此服务的基础 URL 为https://api.glmapikey.com/v1。你必须在请求中指定的模型 ID 为uncensored。

以下是配置官方 OpenAI Python SDK 的方法：

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)

对于 Node.js，配置类似：

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);

确保你的环境变量或配置文件安全存储 API 密钥。如果你正在共享仓库，不要将其硬编码在源代码中。

步骤 5：发起首次 API 请求

配置完成后，发送请求非常简单。API 支持标准响应和通过服务器发送事件 (SSE) 的流式输出。它还支持工具/函数调用，允许你将模型集成到更大的应用程序中。

以下是使用curl的标准聊天完成请求示例：

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."}]
  }'

响应将是一个包含生成文本的 JSON 对象。你可以解析此文本并在应用程序中使用它。除了 token 定价外，模型不对输出施加人为的长度限制。

对于流式输出，你可以使用stream参数以 token 为单位接收响应。这对于在生成文本时显示文本的用户界面很有用。

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)

了解 GLM API 限制和隐私

了解限制有助于你设计健壮的应用程序。API 对每个密钥实施每分钟 300 次请求的速率限制。最大请求体大小为8 MB。

上下文窗口为100,000 个 token，包括提示词和补全。这允许在单个请求中处理大量文本。

隐私是一个核心功能。你的提示词不用于训练模型。这是明确声明并执行的。唯一的内容硬性限制是屏蔽涉及未成年人的色情内容。所有其他合法的成人、虚构或争议性内容均允许。

每个账户限制为一个密钥。你可以随时重新生成密钥，这将使前一个密钥失效。这确保如果密钥被泄露，你可以立即撤销它并生成新密钥。

为什么此 GLM API 密钥对开发者更好

许多 API 提供商通过多模型路由、企业认证或模糊的定价增加复杂性。本服务去除了这些冗余。它提供单一、无审查的模型，并采用透明的预付定价。

• 无隐藏费用： 你清楚每个 token 的支付价格。
• 永不过期： 你的预付额度不会过期，因此你可以在需要时使用它们。
• 隐私优先： 你的数据不用于训练。
• 简单集成： 标准的 OpenAI 兼容代码开箱即用。

这种简洁性减少了开发时间。你无需管理多个模型接口或协商企业合同。你获得一个可靠的、无审查的文本生成 API，可与你的现有工具配合使用。