GLM

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文本生成

概述

文本生成

GLM-4.5采用混合专家(MoE)架构,总参数量为3550 亿,激活参数320亿,在复杂推理、代码生成及智能体交互等通用能力上实现了能力融合与技术突破。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

函数调用

缓存

结构化输出

批量任务

联网搜索

微调

定价

  • 输入
    ¥3/M tokens
  • 输出
    ¥14/M tokens
  • 输入
    ¥3/M tokens
  • 输出
    ¥14/M tokens

上下文

上下文
131.07K
最大输入
98.30K
最大输出
16.38K

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    60
  • TPM每分钟 Token 数
    1M

API 参考

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import os
from dashscope import Generation
import dashscope
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "你是谁?"},
]
response = Generation.call(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key = "sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="glm-4.5",
    messages=messages,
    result_format="message",
    # 开启深度思考
    enable_thinking=True,
)

if response.status_code == 200:
    # 打印思考过程
    print("=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
    print(response.output.choices[0].message.reasoning_content)
    
    # 打印回复
    print("=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
    print(response.output.choices[0].message.content)
else:
    print(f"HTTP返回码:{response.status_code}")
    print(f"错误码:{response.code}")
    print(f"错误信息:{response.message}")