LoopToken
对话补全 (Chat)

智谱 GLM 系列

GLM-5 系列对话模型的 OpenAI 兼容调用方式

适用模型

模型上下文最大输出定位
glm-5.21,000,000128,000长上下文旗舰
glm-5-turbo200,000128,000低延迟版本
glm-5.1200,000128,000通用模型
GLM-5.0200,000128,000通用模型

公开协议

使用 POST /v1/chat/completions,请求和响应采用 OpenAI Chat Completions 格式。

curl https://api.vibelab.me/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LOOPTOKEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "分析这份方案的三个主要风险"}],
    "stream": false,
    "max_tokens": 2048
  }'

请求参数

参数类型必填默认值说明
modelstring-本页适用模型之一,大小写敏感
messagesarray-非空消息数组,按对话顺序排列
messages[].rolestring-systemuserassistanttool
messages[].contentstring/array-文本,或模型支持的多模态内容块
streambooleanfalse是否使用 SSE 流式返回
max_tokensinteger模型默认最大输出 Token 数,同时用于费用预估
temperaturenumber1采样温度,建议范围 [0, 2)
top_pnumber1核采样阈值,范围 (0, 1]
stopstring/array-遇到指定内容时停止生成
toolsarray-可调用的函数工具定义
tool_choicestring/objectauto工具调用策略
response_formatobject{"type":"text"}文本或 JSON 输出格式
seedinteger-固定随机种子,提高复现概率
userstring-终端用户标识

响应参数

参数类型说明
idstring本次补全请求 ID
objectstringchat.completion;流式时为 chat.completion.chunk
createdinteger创建时间,Unix 秒
modelstring实际使用的公开模型名称
choicesarray生成结果列表
choices[].indexinteger结果序号
choices[].message.rolestring固定为 assistant
choices[].message.contentstring/null最终文本;工具调用时可能为 null
choices[].message.tool_callsarray模型请求调用的工具
choices[].finish_reasonstringstoplengthtool_calls 或内容安全原因
usage.prompt_tokensinteger输入 Token 数
usage.completion_tokensinteger输出 Token 数
usage.total_tokensinteger总 Token 数
成功响应
{
  "id": "chatcmpl_01H...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1783819200,
  "model": "glm-5.2",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {"role": "assistant", "content": "主要风险包括需求边界、交付周期和外部依赖。"},
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {"prompt_tokens": 18, "completion_tokens": 22, "total_tokens": 40}
}

错误响应格式及状态码见错误码

本页内容