Interfejs API GLM‑4.5

Interfejs API GLM‑4.5 firmy Zhipu to ujednolicona usługa REST na platformach Z.ai (globalna) i Zhipu AI Open (Chiny kontynentalne), która udostępnia hybrydowy, ekspercki model GLM‑355 obejmujący 4.5 miliardów parametrów — zdolny do złożonego wnioskowania, kodowania i zadań agentowych — z konfigurowalnymi opcjami (np. temperatura, maksymalna liczba tokenów, przesyłanie strumieniowe).

---

Podstawowe funkcje

GLM‑4.5 jest zaprojektowany jako ujednolicony model agentowy, integracja rozumowanie, kodowanie, autonomiczne podejmowanie decyzji możliwości w ramach jednej architektury. Natywnie obsługuje dwa tryby działania —myślenia do złożonego rozumowania i korzystania z narzędzi oraz niemyślący do szybkich odpowiedzi na żądanie, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla wszechstronnych agent przepływy pracy.

---

Dane Techniczne

• Skala parametrówFlagowy model GLM‑4.5 składa się z 355 miliarda całkowite parametry z 32 miliardy aktywnych parametry.
• Hybrydowe rozumowanie:GLM‑4.5 wykorzystuje hybrydowa kwantyzacja FP8 strategia optymalizacji efektywność wnioskowania bez znaczącej utraty dokładności.
• Wydajność parametru: Używa 32 B aktywne parametry z 355 B w celu zminimalizowania obciążenia sprzętu podczas wnioskowania.
• Optymalizacja warstw:Komponenty przycięte i redystrybuowane do głębszych warstw, co zwiększa logiczne rozumowanie bez powiększania rozmiaru modelu.

Szkolenie

Szkolenie wieloetapowe:

1. Szkolenie wstępne Foundation na ~15 bilionach tokenów.
2. Dostrajanie rozumowania na ponad 7 bilionach starannie wyselekcjonowanych tokenów, aby usprawnić podejmowanie decyzji i syntezę kodu.

---

Wydajność wzorcowa

W zestawie 12 branżowych standardów benchmarkingowych pokrycie agentowy, rozumowanie, kodowanie zadania, GLM‑4.5 uzyskał ogólny wynik 63.2, ranking trzeci globalnie za takimi gigantami własnościowymi jak GPT‑4 oraz Grok 4. Najważniejsze to:

W zestawie 12 testów konkurencyjnych obejmujących kodowanie, rozumowanie, agentowy testy porównawcze — ranking GLM‑4.5 Trzeci w klasyfikacji generalnej, dorównując lub przewyższając wiodące zastrzeżone modele, takie jak Claude 4 Sonnet i Gemini 2.5 Pro w takich zadaniach, jak Ławka SWE oraz AIME24 .

---

Wersje modelu

Rodzina GLM‑4.5 zawiera kilka specjalistycznych wariantów dostępnych poprzez API:

• GLM‑4.5 (łącznie 355 B parametrów; 32 B aktywnych)
• GLM‑4.5‑Air (łącznie 106 B; lekkie, szybsze wnioskowanie)
• GLM‑4.5‑X, GLM‑4.5‑AirX (ultraszybkie wnioskowanie)
• GLM‑4.5‑Flash (bezpłatny, zoptymalizowany pod kątem kodowania i rozumowania)

Jak zadzwonić GLM‑4.5 API z CometAPI

GLM‑4.5 Ceny serii API w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:

Wymagane kroki

• Zaloguj się do pl.com. Jeśli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw
• Pobierz klucz API uwierzytelniania dostępu do interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.
• Uzyskaj adres URL tej witryny: https://api.cometapi.com/

Użyj metody

1. Wybierz "glm-4.5” punkt końcowy do wysłania żądania API i ustawienia treści żądania. Metoda żądania i treść żądania są pobierane z naszej witryny internetowej API doc. Nasza witryna internetowa udostępnia również test Apifox dla Twojej wygody.
2. Zastępować za pomocą aktualnego klucza CometAPI ze swojego konta.
3. Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu treści — model odpowie właśnie na tę wiadomość.
4. . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne API REST, co umożliwia bezproblemową migrację. Kluczowe szczegóły Dokumentacja API:

• Adres URL bazowy: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nazwy modeli: "glm-4.5"
• Poświadczenie:  Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY nagłówek
• Typ zawartości: application/json .

Integracja API i przykłady

Poniżej znajduje Python Fragment kodu demonstrujący, jak wywołać GLM‑4.5 za pomocą API CometAPI. Zastąp <API_KEY> oraz <PROMPT> odpowiednio:

import requests

API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer <API_KEY>",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "glm-4.5",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user",   "content": "<PROMPT>"}
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.7
}

response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

Kluczowe parametry:

• model:Określa wariant GLM‑4.5
• max_tokens: Kontroluje długość wyjściową
• temperatura:Dostosowuje kreatywność kontra determinizm

Zobacz także GLM-4.5 Air API

---