GLM-4.5 API

智浦的 GLM-4.5 API 是 Z.ai（全球）和智浦 AI Open（中國大陸）平台上的統一 RESTful 服務，它公開了 355 億個參數、混合專家 GLM-4.5 模型，能夠執行複雜的推理、編碼和代理任務，並具有可配置選項（例如溫度、最大令牌、串流媒體）。

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基本特點

GLM-4.5 設計為 統一代理模型, 積分 推理, 編碼和 自主決策 單一架構內的功能。它原生支援兩種操作模式——思維 用於複雜的推理和工具使用，以及 不思考 實現快速、按需回應－使其成為多功能的理想選擇 代理人 工作流程。

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技術細節

• 參數比例：旗艦 GLM-4.5 包括 355億 總參數 32億活躍用戶 參數。
• 混合推理：GLM-4.5 採用 混合 FP8 量化 優化策略 推理效率 而不會顯著犧牲準確性。
• 參數效率：用途 32 B 活動參數 在 355 B 中，以盡量減少推理期間的硬體負荷。
• 層優化：組件被修剪並重新分配到更深的層，增強 邏輯推理 無需增大模型尺寸。

培訓流程

多階段訓練:

1. 基礎預訓練 約 15 兆個代幣。
2. 推理微調 在超過 7 兆個精選代幣上，加強決策和程式碼合成。

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基準性能

在一套 12 個行業標準基準 覆蓋 代理的, 推理和 編碼 任務中，GLM-4.5 取得了 63.2， 排行 第三 在全球範圍內落後於專有巨頭，例如 GPT‑4 Grok 4。 亮點包括：

在 12 項競爭性測試中—涵蓋 編碼, 推理和 代理的 基準－GLM-4.5 排名 第三名在以下任務上匹敵或超越領先的專有模型，如 Claude 4 Sonnet 和 Gemini 2.5 Pro SWE工作台 艾梅24 .

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型號版本

GLM-4.5 系列 包括幾個可透過 API 存取的專門變體：

• GLM-4.5 （總共 355 B 個參數；32 B 個活動參數）
• GLM-4.5-Air （總共 106 B；輕量級，推理速度更快）
• GLM‑4.5‑X, GLM‑4.5‑AirX （超快速推理）
• GLM‑4.5‑Flash （免費，針對編碼和推理進行了最佳化）

如何致電 GLM-4.5 來自 CometAPI 的 API

GLM‑4.5 CometAPI 系列 API 定價，比官方價格更優惠 20%：

所需步驟

• 登錄到 cometapi.com。如果您還不是我們的用戶，請先註冊
• 取得介面的存取憑證API key。在個人中心的API token處點選“新增Token”，取得Token金鑰：sk-xxxxx並提交。
• 取得此網站的 URL： https://api.cometapi.com/

使用方法

1. 選擇“glm-4.5「端點發送 API 請求並設定請求體。請求方法和請求體可從我們網站的 API 文件取得。為了方便您使用，我們網站也提供了 Apifox 測試。
2. 代替使用您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。
3. 將您的問題或請求插入內容欄位 - 這是模型將會回應的內容。
4. 。處理 API 回應以取得產生的答案。

CometAPI 提供完全相容的 REST API，以實現無縫遷移。關鍵細節如下： API 文件:

• 基本網址： https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• 型號名稱： “glm-4.5“
• 驗證：  Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY 頭
• 內容類型： application/json .

API 整合和範例

下面是一個 蟒蛇 程式碼片段示範如何透過 CometAPI 的 API 呼叫 GLM-4.5。替換 <API_KEY> <PROMPT> 因此：

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())

關鍵參數:

• 模型：指定 GLM-4.5 變體
• 最大令牌數：控制輸出長度
• 溫度：調整創造力與決定論

參見 GLM-4.5 空氣 API

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