API-dokumentation & snabbstart
Kom igång med obegränsade LLM-API på några minuter. Denna guide täcker den OpenAI-kompatibla slutpunkten, autentisering och grundläggande integrationsmönster för utvecklare.
Bas URL och autentisering
Använd https://api.glmdocs.com/v1 som din bas-URL. Skicka din API-nyckel i Authorization: Bearer header. Du får en nyckel omedelbart efter registrering. Inget telefonnummer krävs. Nyckeln är unik per konto. Ersätt den gamla nyckeln när du genererar en ny. Håll din nyckel säker.
curl https://api.glmdocs.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain how to parse JSON in Python"}]
}'Autentiseringen är standard. Alla OpenAI SDK:er fungerar här. Ändra bas-URL:en. Ange API-nyckeln. Det är allt du behöver göra. Fel returnerar standard HTTP-koder. Använd 401 för ogiltiga nycklar. Använd 402 för otillräckligt kredit.
Första förfrågan med Python
Skicka din första prompt med det officiella Python SDK:t. Installera paketet. Ställ in bas-URL:n. Importera klienten. Anropa chattkomplettering. Modell-ID:t är "uncensored". Det hanterar text in, text ut. Ingen extra konfiguration behövs. Svaret innehåller den genererade texten.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.glmdocs.com/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)Denna konfiguration fungerar för enkla skript. Du kan justera parametrar senare. Modellen vägrar inte lagliga vuxna ämnen. Den körs på våra servrar. Du betalar endast för använda tokens. Fel kostar inte kredit. Blockeringar är gratis.
Node.js-integration
Integrera med Node.js med standard klienten. Ställ in miljövariabeln. Initiera klienten. Begär slutföranden. Hantera svaret. Koden är enkel. Använd samma modell-ID. SDK:t hanterar serialisering. Du får strukturerad data.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.glmdocs.com/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);Node.js-användare får samma latens. API:et är synkront som standard. Strömning kräver extra konfiguration. Felhantering är kritisk. Fånga nätverksproblem. Kontrollera hastighetsbegränsningar. Bas-URL:en förblir konstant. Din nyckel förblir densamma.
Strömningsresponser
Aktivera strömning för realtidsutdata. Ställ in stream-flaggan. Ta emot bitar när de genereras. Den sista biten inkluderar tokenanvändning. Detta hjälper till att spåra kostnader. SSE stöds. Analysera dataströmmen. Visa text inkrementellt. Användare ser framsteg omedelbart.
stream = 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)Strömning minskar den upplevda latensen. Den fungerar med både Python och Node. Tokenräkningar visas i slutet. Summera dem för total användning. Fel avbryter strömmen. Hantera frånkopplingar elegant. Kontextfönstret är stort. Ha tokens i åtanke.
Funktionsanrop och JSON-läge
Använd funktionsanrop för strukturerade utdata. Definiera verktyg i begäran. Modellen returnerar giltig JSON. Aktivera JSON-läge för strikt utdata. Ställ in response_format för json_object. Temperatur styr slumpmässigheten. Top_p begränsar mångfald. Stop-sekvenser avbryter genereringen. Seed säkerställer reproducerbarhet.
Närvaros- och frekvensstraff justerar repetition. Använd dem för kodningsuppgifter. Verktyg kan skicka bilder. Funktionsargument accepterar dokument. Ingen OCR-detour behövs. Modellen hanterar multimodala indata. Detta är kraftfullt för agenter. Konfigurera verktygen noggrant. Testa kantfall.
Begränsningar för begäranderänta och kontext
Rate limits är 300 förfrågningar per minut. Samtidiga förfrågningar är begränsade till 8. Request bodies måste hålla sig under 8 MB. Kontextrutan är 100,000 tokens. Detta inkluderar prompt och completion. Max output är 16,000 tokens. Standard output är 2,048 tokens. Ställ in max_tokens för att förlänga detta.
Fel returnerar tydliga koder. 401 betyder ogiltig nyckel. 402 betyder ingen kredit. 429 betyder hastighetsbegränsning. Kontrollera användningen i kontrollpanelen. Kredit utlöper aldrig. Förbetalt saldo täcker alla anrop. Endast krypto för påfyllning. USDT eller USDC.
Vanliga frågor
Vad är bas-URL för GLM docs API?
Bas-URL: HTTPS://api.glmdocs.com/v1. Den fungerar med alla OpenAI-kompatibla SDK:er. Du behöver bara ändra base URL och ange din API-nyckel.
Hur mycket kontext stödjer den obegränsade modellen?
Modellen stöder ett kontextfönster på 100 000 tokens. Detta inkluderar både inmatningsprompten och den genererade kompletteringen. Maximal utmatning per begäran är 16 000 tokens.
Vad händer om jag träffar hastighetsbegränsningen?
Du får statuskoden 429. Gränsen är 300 förfrågningar per minut och 8 parallella förfrågningar. Vänta en stund och försök igen. API:et är utformat för hög genomströmning.
Tillgång börjar med ett formulär
Registrera dig, hämta token, uppdatera bas-URL:en. Enkelt.