GLM
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概述
GLM-5.3 是智谱最新旗舰大语言模型，编程与智能体能力全面进阶，达开源模型 SOTA 水平，内部编程基准较上代提升 50%，可端到端交付生产级成果。涌现网络安全能力，漏洞发现基准 CyberGym 创当前最佳。支持 1M 上下文、128K 输出与三档深度思考，胜任长程复杂任务。
输入
文本
输出
文本
功能
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1M
- 最大输出131K
- 最大输入（思考模式）1M
- 最大输出（思考模式）131K
- 上下文1M
- 最大思维链131K
- TPM每分钟 Token 数5M
API 参考
调用API复制成功！
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from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
# 如果没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key替换：api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://cn-beijing.maas.qianwenaiapi.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [{"role": "user", "content": "你是谁"}]
completion = client.chat.completions.create(
model="glm-5.3",
messages=messages,
stream=True
)
is_answering = False # 是否进入回复阶段
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
for chunk in completion:
if chunk.choices:
delta = chunk.choices[0].delta
# 只收集思考内容
if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
if not is_answering:
print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
# 收到content，开始进行回复
if hasattr(delta, "content") and delta.content:
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
is_answering = True
print(delta.content, end="", flush=True)