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GLM 大模型 API 调用指导文档 ​

本文档面向中转站用户，介绍如何通过 AgentPivot 中转接口调用 GLM 系列大模型。

一、接口概览 ​

项目说明
接口地址https://api.agentpivot.net/paas/v4/chat/completions
请求方法POST
数据格式application/json
鉴权方式请求头 x-api-key

二、鉴权说明 ​

在请求头中携带你的 API Key：

x-api-key: <your-agentpivot-api-key>

⚠️ 请妥善保管 API Key，不要泄露或提交到公开仓库。

三、快速开始（cURL 示例） ​

bash
curl -X POST "https://api.agentpivot.net/paas/v4/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: <your-agentpivot-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "用一句话介绍 GLM 大模型" }
    ],
    "thinking": { "type": "enabled" },
    "max_tokens": 1024,
    "temperature": 1.0
  }'

四、请求参数说明 ​

参数类型必填说明
modelstring✅模型名称，例如 glm-5
messagesarray✅对话消息列表，包含角色与内容
thinkingobject❌思考模式配置，{"type": "enabled"} 开启深度思考
max_tokensinteger❌最大输出 token 数，默认 1024
temperaturefloat❌采样温度，取值 0~1.0，越高越随机

messages 结构 ​

字段类型说明
rolestring角色：system / user / assistant
contentstring消息文本内容

多轮对话示例：

json
{
  "messages": [
    { "role": "system",    "content": "你是一个专业的 AI 助手。" },
    { "role": "user",      "content": "介绍一下 GLM。" },
    { "role": "assistant", "content": "GLM 是一款通用语言模型……" },
    { "role": "user",      "content": "它有哪些应用场景？" }
  ]
}

五、思考模式（Thinking） ​

GLM 系列支持深度思考模式，可提升复杂推理任务的准确性：

配置说明
{"type": "enabled"}开启思考模式，模型会先推理再输出
{"type": "disabled"}关闭思考模式，直接输出结果

💡 开启后响应速度可能变慢，但推理质量更高，适合数学、代码、逻辑分析等场景。

六、响应示例 ​

json
{
  "id": "chatcmpl-xxxxxxxx",
  "created": 1700000000,
  "model": "glm-5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "GLM 是由智谱开发的通用大语言模型，具备强大的中英文理解、推理与生成能力。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 30,
    "total_tokens": 42
  }
}

响应字段说明 ​

字段说明
choices[].message.content模型生成的回复内容
finish_reason结束原因：stop（正常结束）/ length（达到长度上限）
usage.total_tokens本次请求消耗的总 token 数