GLM
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文本生成推理
概述
文本生成推理
GLM-5是面向Coding与Agent场景的新一代大模型,在复杂系统工程与长程任务中达到开源 SOTA,真实编程体验逼近 Claude Opus 级别;基于 744B 新基座、异步强化学习与稀疏注意力,实现从“写代码”到“写工程”的全面升级。
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¥4/M tokens
- 输出¥18/M tokens
- 输入(缓存命中)¥0.8/M tokens
- 输入¥4/M tokens
- 输出¥18/M tokens
- 输入(缓存命中)¥0.8/M tokens
上下文
上下文
202.75K
最大输入
169.98K
最大输出
16.38K
速率限制
- RPM每分钟请求数500
- 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-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}")