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3.新建API密鑰：點擊頁面右上角控制臺>API密鑰頁面中右上角”添加新的API Key”
4.查看API密鑰：點擊頁面右上角控制臺>API密鑰（注意：必須實名認證密鑰才能生效）
5.實名認證: 點擊左側導航欄中的實名認證，按照步驟提交個人或企業信息。認證通過以后API密鑰就會生效
在獲取API密鑰后，進行可用性測試是確保其正常工作的重要步驟。以下是使用Python進行測試的一個案例：
輸入：
import time
from zhipuai import ZhipuAI
?
client = ZhipuAI(api_key="") # 請填寫您自己的APIKey
?
response = client.chat.asyncCompletions.create(
model="glm-4", # 請填寫您要調用的模型名稱
messages=[
{
"role": "user",
"content": "
作為童話之王，請以始終保持一顆善良的心為主題，寫一篇簡短的童話故事。故事應能激發孩子們的學習興趣和想象力，同時幫助他們更好地理解和接受故事中蘊含的道德和價值觀。"
}
],
)
task_id = response.id
task_status = ''
get_cnt = 0
?
while task_status != 'SUCCESS' and task_status != 'FAILED' and get_cnt <= 40:
result_response = client.chat.asyncCompletions.retrieve_completion_result(id=task_id)
print(result_response)
task_status = result_response.task_status
?
time.sleep(2)
get_cnt += 1輸出：
你將得到一個JSON格式的響應，其中包含了詳細信息，如當前對話的模型輸出內容、模型名稱、用戶輸入的token數量、模型輸出的token數量、搜索結果的網頁鏈接、搜索結果的標題等。
示例輸出：
{"id":"123456789","request_id":"123123123","model":null,"task_status":"PROCESSING"}
{"id":"123456789","request_id":"123123123","model":null,"task_status":"PROCESSING"}
?
... ...
?
{"id":"123456789","request_id":"123123123","model":null,"task_status":"PROCESSING"}
{
"id": "123456789",
"request_id": "123123123",
"model": "glm-4",
"task_status": "SUCCESS",
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"content": "從前，有一個美麗的村莊，那里的孩子們都喜歡一起玩耍、學習和探索。其中有一個小男孩叫小明，他有一顆善良的心，總是樂于幫助別人。
?
一天，小明在森林里發現了一只翅膀受傷的小鳥，無法飛翔。小明心疼這只小鳥，便把它帶回家，用溫暖和愛心照顧它。在小明的細心照料下，小鳥的翅膀漸漸康復，開始在房間里飛來飛去。
?
看到小鳥奇跡般的康復，小明對鳥類產生了濃厚的興趣，想要了解更多關于鳥類的知識。他開始閱讀有關鳥類的書籍，學習它們的習性和生活方式。通過學習，小明對鳥類有了深刻的了解，他和那只小鳥也建立了深厚的友誼。
?
一天，小明在森林里散步時，發現了一只被困在獵人陷阱里的小兔子。小明毫不猶豫地救出了小兔子。小兔子感激地看著小明，并告訴他森林里有一個神秘的寶藏——一顆能實現愿望的魔法寶石。
?
充滿好奇心的小明決定去尋找這顆寶石。他帶著小鳥和小兔子踏上了冒險之旅。在旅途中，他們遇到了許多挑戰，但小明始終保持著善良的心，勇敢地面對每一個困難。他不僅學會了如何與森林里的動物相處，還學會了許多生存技能。
?
經過一段時間的努力，小明終于找到了那顆魔法寶石。寶石發出耀眼的光芒，將小明和他的朋友們帶到了一個美麗的世界。在那里，他們遇到了一位智慧的老人，老人告訴小明，寶石的力量來自于一個人的善良之心。只有擁有善良之心的人才能激活寶石的力量，實現自己的愿望。
?
小明明白了這個道理，感謝了老人，帶著寶石回到了現實世界。他用寶石的力量幫助他人，讓村莊變得更加美好。小明成為了村莊里的榜樣，通過他的行動，孩子們明白了始終保持一顆善良的心的重要性。
?
從此以后，小明和村民們幸福地生活在一起。聽過小明故事的孩子們明白了善良之心的重要性。他們以小明為榜樣，努力成為一個有愛心、有責任感的人。在這個過程中，他們的學習興趣和想象力也被激發，成長為優秀的孩子。
?
這個故事告訴我們，始終保持一顆善良的心，用我們的行動去影響周圍的人。只有擁有善良之心的人，才能解鎖自己的潛力，實現夢想。讓我們都努力成為一個有善良之心的人。",
"role": "assistant",
"tool_calls": null
}
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 52,
"completion_tokens": 470,
"total_tokens": 522
}
}在使用ChatGLM API搭建應用時，除了獲取和測試API密鑰外，還需考慮以下因素：
智譜AI致力于做到人工智能的安全可控、可審計、可監督、可追溯和可信賴。為此，我們內置了安全審核機制，旨在減少模型應用中違法及不良信息（包括但不限于違反法律法規、危害國家安全、惡意營銷、涉黃、謾罵、暴恐違禁以及其它不良內容）的出現。當我們的內置安全審核機制識別到違法及不良信息時，將提供相應的提示信息或進行攔截處置，例如通過輸入攔截、輸出限制和終止內容生成。
用戶的API使用會受到速率限制，當前我們限制的維度是請求并發數量。我們基于用戶的月度 API 調用消耗金額情況將速率控制分為6種等級。
我們會選取用戶當前月份1號～t-1日的調用 API 推理消耗總金額和用戶上個月的 API 調用消耗總金額做比較，取更高金額作為用戶當前的 API 消耗金額。
說明：若您從未曾付費充值/購買過資源包，則會歸為免費級別。
語言模型
| 模型名稱 | 免費 | 用量級別1 | 用量級別2 | 用量級別3 | 用量級別4 | 用量級別5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-4-Plus | 20 | 100 | 200 | 300 | 400 | 500 |
| GLM-4-0520 | 20 | 30 | 40 | 50 | 80 | 100 |
| GLM-4-Air | 100 | 150 | 200 | 500 | 1000 | 1500 |
| GLM-4-FlashX | 50 | 100 | 200 | 300 | 400 | 500 |
| GLM-4-Flash | 200 | 300 | 500 | 800 | 1000 | 1500 |
| GLM-3-Turbo | 5 | 50 | 70 | 150 | 300 | 1000 |
| GLM-4 | 5 | 10 | 20 | 30 | 100 | 200 |
| GLM-4-AllTools | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| GLM-4-Assistant | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| GLM-4-AirX | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| GLM-4-Long | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
多模態模型
| 模型名稱 | 免費 | 用量級別1 | 用量級別2 | 用量級別3 | 用量級別4 | 用量級別5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-4V-Plus | 2 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| GLM-4V | 5 | 10 | 20 | 30 | 50 | 100 |
| CogView-3-Plus | 5 | 10 | 15 | 20 | 30 | 40 |
| CogView-3 | 5 | 10 | 15 | 20 | 30 | 40 |
| CogVideoX | 2 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
向量模型
| 模型名稱 | 免費 | 用量級別1 | 用量級別2 | 用量級別3 | 用量級別4 | 用量級別5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Embedding-2 | 5 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| Embedding-3 | 50 | 100 | 200 | 300 | 400 | 500 |
模型工具
| 模型名稱 | 免費 | 用量級別1 | 用量級別2 | 用量級別3 | 用量級別4 | 用量級別5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Web-Search-Pro | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
其他模型
| 模型名稱 | 免費 | 用量級別1 | 用量級別2 | 用量級別3 | 用量級別4 | 用量級別5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CharGLM-3 | 5 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| CodeGeeX-4 | 5 | 10 | 20 | 30 | 100 | 200 |
在申請和使用 ChatGLM API密鑰過程中，你可能會遇到以下常見問題：
1. 同步、異步、SSE調用方式有什么區別？
同步、異步、SSE調用是三種不同的 API 響應方式。
2. 函數調用，知識庫檢索，網絡搜索可以全部添加到tools參數里嗎？
函數調用、知識庫檢索、網絡搜索，3個功能互斥。如果同時使用，按照優先級只會生效一個。優先級順序為：函數調用>知識庫檢索>網絡搜索。
3.模型微調怎么做？？
目前可通過提交 模型微調接口文檔 開發者 Pro 版平臺服務權益申請 獲得 GLM-4-Flash 模型微調權限，其他模型的微調能力會陸續迭代。開通權限后可通過模型微調接口文檔了解調用詳情。
您也可以購買我們的云端私有化服務，獲得私有化部署及模型微調服務，請隨時 聯系我們，我們的咨詢顧問將為您詳細介紹。
4.開放平臺如何計費？
在獲得ChatGLM API密鑰之后，即可開啟API接口對接，本文整理了多篇使用ChatGLM-4 API的案例，幫助讀者更有效地使用ChatGLM API：
啟用與禁用 web_search
通用搜索 web_search 工具通過網絡搜索獲取信息，以增強語言模型輸出的質量和時效性。
網絡搜索功能默認為關閉狀態（False）。當啟用搜索（設置為 True）時，系統會自動判斷是否需要進行網絡檢索，并調用搜索引擎獲取相關信息。檢索成功后，搜索結果將作為背景信息輸入給大模型進行進一步處理。每次網絡搜索大約會增加1000個 tokens 的消耗。
返回搜索來源
啟用 search_result 參數允許用戶獲取詳細的網頁搜索來源信息，包括來源網站的圖標、標題、鏈接、來源名稱以及引用的文本內容。
自定義搜索內容
使用 search_query 參數可以自定義搜索內容，提升搜索結果的相關性和精確度。 如果不傳 search_query 參數，系統將根據用戶的消息自動進行網頁檢索。
以下是一段使用通用搜索的請求示例：
from zhipuai import ZhipuAI
?
client = ZhipuAI(api_key="您的APIKey")
?
tools = [{
"type": "web_search",
"web_search": {
"enable": True, #默認為關閉狀態（False） 禁用：False，啟用：True。
"search_result": True, # 禁用False，啟用：True，默認為禁用
"search_query": "自定義搜索的關鍵詞"
}
}]
?
messages = [{
"role": "user",
"content": "中國 2024 年一季度的GDP是多少 "
}]
?
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4",
messages=messages,
tools=tools
)
print(response.choices[0].message)問題1： 什么是冪簡集成平臺？
冪簡集成是蜜堂有信在2023年打造的一款SAAS產品，建設著國內最全的API平臺，為開發者提供全面、高效、易用的API集成管理方案，一站搜索、試用、集成國內和國外API。讓用戶在AI時代全方位接入互聯網，用API連接一切服務和算力，實現價值倍增。
問題2：如何找到ChatGLM API
冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’ChatGLM API‘這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API hub分類頁進入尋找。
問題3：ChatGLM API的替代品有哪些？
市場上存在免費、付費兩種替代者
例如
更多競品可以在智譜AI開放平臺找到。
本文為您詳細介紹了如何獲取 ChatGLM API 密鑰，并提供了基于 Python 進行 API 可用性測試的示例代碼。此外，還深入探討了如何在使用過程中考慮其他關鍵因素，包括啟用網絡搜索功能、自定義搜索內容、以及確保內容的安全性。我們還介紹了 ChatGLM API 的速率限制、計費方式及常見問題，幫助您在使用過程中避免常見問題，并提高使用效率。
