Guida rapida per utenti GLM

Installazione e configurazione

Per iniziare, assicurati di avere installato l’SDK ufficiale OpenAI per il tuo linguaggio. L’API utilizza un meccanismo di autenticazione basato su header standard. Devi impostare l’header Authorization su Bearer your-api-key e configurare l’URL di base su https://api.glmapi.cc/v1. Questo URL funziona con qualsiasi client che supporti il formato Chat Completions di OpenAI.

Non è necessaria un'inizializzazione speciale del client oltre alla configurazione standard. Il servizio funge da sostituzione pronta all'uso per le integrazioni OpenAI esistenti. Puoi verificare la tua configurazione controllando l'endpoint dei modelli disponibili.

Prima richiesta

Invia una semplice richiesta di completamento di testo per testare la connettività. Utilizza l'identificatore del modello uncensored per il modello di linguaggio principale. L'API accetta parametri standard come max_tokens e temperature.

Questa richiesta restituisce una risposta di testo diretta. Se riscontri un errore 401, verifica la tua chiave API. Un errore 402 indica credito prepagato insufficiente.

Copiacurl https://api.glmapi.cc/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."}]
  }'

Integrazione SDK Python

Utilizza la libreria ufficiale Python per interagire con l'API. Inizializza il client con il tuo URL di base e la chiave API. La sintassi rispecchia la struttura standard del client OpenAI.

Questo approccio ti consente di cambiare provider senza riscrivere la logica aziendale. Il modello risponde ai formati di prompt standard. Puoi controllare la lunghezza e la casualità dell'output tramite parametri standard.

Copiafrom openai import OpenAI

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

Integrazione SDK Node.js

Per gli ambienti JavaScript, utilizza l'SDK Node.js. Configura baseUrl per puntare al nostro endpoint API. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate correttamente ai nostri server.

L'SDK gestisce automaticamente i tentativi e l'analisi delle risposte. Puoi passare parametri di completamento standard. L'oggetto di risposta contiene il testo generato nella posizione prevista.

Copiaimport OpenAI from "openai";

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

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando il parametro stream su true. L'API restituisce chunk tramite Server-Sent Events (SSE). Ogni chunk contiene testo parziale e statistiche di utilizzo.

Questo metodo riduce la latenza percepita per le risposte lunghe. Puoi elaborare i token man mano che arrivano. L'ultimo chunk include il conteggio totale dei token per la fatturazione.

Copiastream = 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)

Limiti, errori e contesto

La finestra di contesto supporta 100.000 token in totale, con un output massimo di 32.000 token. Le richieste che superano il limite del corpo di 8 MB falliranno. Sei limitato a 300 richieste al minuto e 8 richieste parallele per chiave.

L'errore 401 indica una chiave non valida. L'errore 402 indica che non rimane credito prepagato. L'errore 429 segnala il limite di richieste. Il credito non scade mai e gli errori non consumano token. La privacy è garantita; i prompt non vengono utilizzati per l'addestramento.