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GLM

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文本生成推理

概述

文本生成推理

GLM-5.2是智谱AI推出的面向长程任务（Long Horizon Task）设计的最新旗舰模型，支持1M超长上下文。拥有强大逻辑推理、长文本理解与代码生成能力、兼顾性能与推理效率；在多任务基准中表现优异，适用于智能交互、企业应用、开发辅助等场景。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀，减少推理时的重复计算，提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后，模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 输入
    ¥8/M tokens
  • 输出
    ¥28/M tokens
  • 输入（缓存命中）
    ¥2/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    1.04M
  • 最大输出
    131.07K
  • RPM每分钟请求数
    500
  • TPM每分钟 Token 数
    2M
  • 最大输入（思考模式）
    1.04M
  • 最大输出（思考模式）
    131.07K
  • 上下文
    1.04M

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": "user", "content": "你是谁？"}]

completion = Generation.call(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="glm-5.2",
    messages=messages,
    result_format="message", 
    stream=True,
    incremental_output=True, 
)

is_answering = False

print("=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)

for chunk in completion:
    if (
        chunk.output.choices[0].message.content == ""
        and chunk.output.choices[0].message.reasoning_content == ""
    ):
        pass
    else:
        if (
            chunk.output.choices[0].message.reasoning_content != ""
            and chunk.output.choices[0].message.content == ""
        ):
            print(chunk.output.choices[0].message.reasoning_content, end="", flush=True)
        elif chunk.output.choices[0].message.content != "":
            if not is_answering:
                print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
                is_answering = True
            print(chunk.output.choices[0].message.content, end="", flush=True)