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如何获取ChatGLM API密钥(分步指南)
2024-11-08
在自然语言处理和智能对话生成领域，ChatGLM API 提供了一种高效的解决方案，能够支持多样化的语言生成任务。通过使用 ChatGLM API，开发者可以轻松集成强大的对话生成功能，为用户提供更智能的交互体验。本指南将为你介绍如何获取 ChatGLM API 密钥，并进行初步的可用性测试，同时探讨在使用过程中需要考虑的其他关键因素。
1. 获取ChatGLM API秘钥步骤
获取ChatGLM API密钥的过程相对简单，只需几个步骤即可完成：
1.访问官方网站：https://open.bigmodel.cn/
2.“注册/登录”：点击智谱AI大模型开放平台页面右上角“注册/登录”按钮，注册并完善信息。（新用户享受 2000免费Tokens资源包400次图像和视频资源包）
3.新建API密钥：点击页面右上角控制台>API密钥页面中右上角”添加新的API Key”
4.查看API密钥：点击页面右上角控制台>API密钥（注意：必须实名认证密钥才能生效）
5.实名认证: 点击左侧导航栏中的实名认证，按照步骤提交个人或企业信息。认证通过以后API密钥就会生效
2. ChatGLM API秘钥可用性测试
在获取API密钥后，进行可用性测试是确保其正常工作的重要步骤。以下是使用Python进行测试的一个案例：
输入：
import time
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="") # 请填写您自己的APIKey
response = client.chat.asyncCompletions.create(
model="glm-4", # 请填写您要调用的模型名称
messages=[
{
"role": "user",
"content": "
作为童话之王，请以始终保持一颗善良的心为主题，写一篇简短的童话故事。故事应能激发孩子们的学习兴趣和想象力，同时帮助他们更好地理解和接受故事中蕴含的道德和价值观。"
}
],
)
task_id = response.id
task_status = ''
get_cnt = 0
while task_status != 'SUCCESS' and task_status != 'FAILED' and get_cnt <= 40:
result_response = client.chat.asyncCompletions.retrieve_completion_result(id=task_id)
print(result_response)
task_status = result_response.task_status
time.sleep(2)
get_cnt += 1输出：
你将得到一个JSON格式的响应，其中包含了详细信息，如当前对话的模型输出内容、模型名称、用户输入的token数量、模型输出的token数量、搜索结果的网页链接、搜索结果的标题等。
示例输出：
{"id":"123456789","request_id":"123123123","model":null,"task_status":"PROCESSING"}
{"id":"123456789","request_id":"123123123","model":null,"task_status":"PROCESSING"}
... ...
{"id":"123456789","request_id":"123123123","model":null,"task_status":"PROCESSING"}
{
"id": "123456789",
"request_id": "123123123",
"model": "glm-4",
"task_status": "SUCCESS",
"choices": [
{
"index": 0,
"finish_reason": "stop",
"message": {
"content": "从前，有一个美丽的村庄，那里的孩子们都喜欢一起玩耍、学习和探索。其中有一个小男孩叫小明，他有一颗善良的心，总是乐于帮助别人。
一天，小明在森林里发现了一只翅膀受伤的小鸟，无法飞翔。小明心疼这只小鸟，便把它带回家，用温暖和爱心照顾它。在小明的细心照料下，小鸟的翅膀渐渐康复，开始在房间里飞来飞去。
看到小鸟奇迹般的康复，小明对鸟类产生了浓厚的兴趣，想要了解更多关于鸟类的知识。他开始阅读有关鸟类的书籍，学习它们的习性和生活方式。通过学习，小明对鸟类有了深刻的了解，他和那只小鸟也建立了深厚的友谊。
一天，小明在森林里散步时，发现了一只被困在猎人陷阱里的小兔子。小明毫不犹豫地救出了小兔子。小兔子感激地看着小明，并告诉他森林里有一个神秘的宝藏——一颗能实现愿望的魔法宝石。
充满好奇心的小明决定去寻找这颗宝石。他带着小鸟和小兔子踏上了冒险之旅。在旅途中，他们遇到了许多挑战，但小明始终保持着善良的心，勇敢地面对每一个困难。他不仅学会了如何与森林里的动物相处，还学会了许多生存技能。
经过一段时间的努力，小明终于找到了那颗魔法宝石。宝石发出耀眼的光芒，将小明和他的朋友们带到了一个美丽的世界。在那里，他们遇到了一位智慧的老人，老人告诉小明，宝石的力量来自于一个人的善良之心。只有拥有善良之心的人才能激活宝石的力量，实现自己的愿望。
小明明白了这个道理，感谢了老人，带着宝石回到了现实世界。他用宝石的力量帮助他人，让村庄变得更加美好。小明成为了村庄里的榜样，通过他的行动，孩子们明白了始终保持一颗善良的心的重要性。
从此以后，小明和村民们幸福地生活在一起。听过小明故事的孩子们明白了善良之心的重要性。他们以小明为榜样，努力成为一个有爱心、有责任感的人。在这个过程中，他们的学习兴趣和想象力也被激发，成长为优秀的孩子。
这个故事告诉我们，始终保持一颗善良的心，用我们的行动去影响周围的人。只有拥有善良之心的人，才能解锁自己的潜力，实现梦想。让我们都努力成为一个有善良之心的人。",
"role": "assistant",
"tool_calls": null
}
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 52,
"completion_tokens": 470,
"total_tokens": 522
}
}3. 使用ChatGLM API搭建应用的其他关键考虑因素
在使用ChatGLM API搭建应用时，除了获取和测试API密钥外，还需考虑以下因素：
内容安全
智谱AI致力于做到人工智能的安全可控、可审计、可监督、可追溯和可信赖。为此，我们内置了安全审核机制，旨在减少模型应用中违法及不良信息（包括但不限于违反法律法规、危害国家安全、恶意营销、涉黄、谩骂、暴恐违禁以及其它不良内容）的出现。当我们的内置安全审核机制识别到违法及不良信息时，将提供相应的提示信息或进行拦截处置，例如通过输入拦截、输出限制和终止内容生成。
速率限制
用户的API使用会受到速率限制，当前我们限制的维度是请求并发数量。我们基于用户的月度 API 调用消耗金额情况将速率控制分为6种等级。
消耗金额选取逻辑
我们会选取用户当前月份1号～t-1日的调用 API 推理消耗总金额和用户上个月的 API 调用消耗总金额做比较，取更高金额作为用户当前的 API 消耗金额。
说明：若您从未曾付费充值/购买过资源包，则会归为免费级别。
- 免费：api调用消耗0元-50元/每月（不含）
- 用量级别1：api调用消耗50元-500元/每月（不含）
- 用量级别2：api调用消耗500元-5000元/每月（不含）
- 用量级别3：api调用消耗5000元-10000元/每月（不含）
- 用量级别4：api调用消耗10000元-30000元/每月（不含）
- 用量级别5：api调用消耗30000元以上/每月
速率限制级别
语言模型
| 模型名称 | 免费 | 用量级别1 | 用量级别2 | 用量级别3 | 用量级别4 | 用量级别5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-4-Plus | 20 | 100 | 200 | 300 | 400 | 500 |
| GLM-4-0520 | 20 | 30 | 40 | 50 | 80 | 100 |
| GLM-4-Air | 100 | 150 | 200 | 500 | 1000 | 1500 |
| GLM-4-FlashX | 50 | 100 | 200 | 300 | 400 | 500 |
| GLM-4-Flash | 200 | 300 | 500 | 800 | 1000 | 1500 |
| GLM-3-Turbo | 5 | 50 | 70 | 150 | 300 | 1000 |
| GLM-4 | 5 | 10 | 20 | 30 | 100 | 200 |
| GLM-4-AllTools | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| GLM-4-Assistant | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| GLM-4-AirX | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| GLM-4-Long | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
多模态模型
| 模型名称 | 免费 | 用量级别1 | 用量级别2 | 用量级别3 | 用量级别4 | 用量级别5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-4V-Plus | 2 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
| GLM-4V | 5 | 10 | 20 | 30 | 50 | 100 |
| CogView-3-Plus | 5 | 10 | 15 | 20 | 30 | 40 |
| CogView-3 | 5 | 10 | 15 | 20 | 30 | 40 |
| CogVideoX | 2 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
向量模型
| 模型名称 | 免费 | 用量级别1 | 用量级别2 | 用量级别3 | 用量级别4 | 用量级别5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Embedding-2 | 5 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| Embedding-3 | 50 | 100 | 200 | 300 | 400 | 500 |
模型工具
| 模型名称 | 免费 | 用量级别1 | 用量级别2 | 用量级别3 | 用量级别4 | 用量级别5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Web-Search-Pro | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
其他模型
| 模型名称 | 免费 | 用量级别1 | 用量级别2 | 用量级别3 | 用量级别4 | 用量级别5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CharGLM-3 | 5 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
| CodeGeeX-4 | 5 | 10 | 20 | 30 | 100 | 200 |
4. ChatGLM API密钥申请和使用中的常见问题
在申请和使用 ChatGLM API密钥过程中，你可能会遇到以下常见问题：
1. 同步、异步、SSE调用方式有什么区别？
同步、异步、SSE调用是三种不同的 API 响应方式。
- SSE调用：客户发起请求后，可以流式的实时获取到模型生成的内容直到推理结束，类似于智谱清言APP上的打字机效果。该调用方式适用于对首响及响应时长要求较高的场景，如和用户直接进行交互的智能客服、对话闲聊等。我们推荐您使用SSE调用，用户体验更好。
- 同步调用：客户发起请求，模型完成推理后一次性返回全量生成结果。
- 异步调用：客户发起请求后，需要用户调用异步接口结果查询模型处理状态和推理结果，如处理完成，可通过结果查询接口获取到模型生成结果。该调用方式适用于对响应时间不敏感的业务场景，如批量处理数据、批量生成文章等。
2. 函数调用，知识库检索，网络搜索可以全部添加到tools参数里吗？
函数调用、知识库检索、网络搜索，3个功能互斥。如果同时使用，按照优先级只会生效一个。优先级顺序为：函数调用>知识库检索>网络搜索。
3.模型微调怎么做？？
目前可通过提交 模型微调接口文档 开发者 Pro 版平台服务权益申请 获得 GLM-4-Flash 模型微调权限，其他模型的微调能力会陆续迭代。开通权限后可通过模型微调接口文档了解调用详情。
您也可以购买我们的云端私有化服务，获得私有化部署及模型微调服务，请随时 联系我们，我们的咨询顾问将为您详细介绍。
4.开放平台如何计费？
- 我们的计费方式是以 token 为单位（图像大模型按照模型产出的图片数量计费），每个 token 代表一个自然语言文本的基本单位，如“字”或“词”。
- 我们会根据您的模型输入和输出的总 token 数进行计费（向量大模型embedding-2仅按照输入token量计费）。如果您开启了搜索服务，搜索结果作为输入也会被计费。
- 我们支持两种扣减方式：费用扣减和资源包扣减。费用扣减是根据 token 使用量×模型单价从您的现金余额账户中扣除，模型单价可参考 产品定价。资源包扣减则是根据 token 使用量从您的资源包账户扣除。在扣除时，我们会优先扣除资源包账户，然后再扣除现金余额账户。
5. ChatGLM API进阶指引
在获得ChatGLM API密钥之后，即可开启API接口对接，本文整理了多篇使用ChatGLM-4 API的案例，帮助读者更有效地使用ChatGLM API：
通用搜索
启用与禁用 web_search
通用搜索 web_search 工具通过网络搜索获取信息，以增强语言模型输出的质量和时效性。
网络搜索功能默认为关闭状态（False）。当启用搜索（设置为 True）时，系统会自动判断是否需要进行网络检索，并调用搜索引擎获取相关信息。检索成功后，搜索结果将作为背景信息输入给大模型进行进一步处理。每次网络搜索大约会增加1000个 tokens 的消耗。
返回搜索来源
启用 search_result 参数允许用户获取详细的网页搜索来源信息，包括来源网站的图标、标题、链接、来源名称以及引用的文本内容。
自定义搜索内容
使用 search_query 参数可以自定义搜索内容，提升搜索结果的相关性和精确度。 如果不传 search_query 参数，系统将根据用户的消息自动进行网页检索。
以下是一段使用通用搜索的请求示例：
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="您的APIKey")
tools = [{
"type": "web_search",
"web_search": {
"enable": True, #默认为关闭状态（False） 禁用：False，启用：True。
"search_result": True, # 禁用False，启用：True，默认为禁用
"search_query": "自定义搜索的关键词"
}
}]
messages = [{
"role": "user",
"content": "中国 2024 年一季度的GDP是多少 "
}]
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4",
messages=messages,
tools=tools
)
print(response.choices[0].message)6. 常见问题
问题1： 什么是幂简集成平台？
幂简集成是蜜堂有信在2023年打造的一款SAAS产品，建设着国内最全的API平台，为开发者提供全面、高效、易用的API集成管理方案，一站搜索、试用、集成国内和国外API。让用户在AI时代全方位接入互联网，用API连接一切服务和算力，实现价值倍增。
问题2：如何找到ChatGLM API
幂简API平台可以通过以下两种方式找到所需API：通过关键词搜索API(例如，输入’ChatGLM API‘这类品类词，更容易找到结果)、或者从API hub分类页进入寻找。
问题3：ChatGLM API的替代品有哪些？
市场上存在免费、付费两种替代者
例如
更多竞品可以在智谱AI开放平台找到。
7. 总结
本文为您详细介绍了如何获取 ChatGLM API 密钥，并提供了基于 Python 进行 API 可用性测试的示例代码。此外，还深入探讨了如何在使用过程中考虑其他关键因素，包括启用网络搜索功能、自定义搜索内容、以及确保内容的安全性。我们还介绍了 ChatGLM API 的速率限制、计费方式及常见问题，帮助您在使用过程中避免常见问题，并提高使用效率。
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