APIMaster.ai
Dokumentasi APIMaster.ai
Quick startAPIMaster.aiMarketplace

Panduan API GLM: GLM-5.2, GLM-5.3, dan GLM-5.3-Flash

Panggil GLM-5.2, GLM-5.3, dan GLM-5.3-Flash melalui APIMaster dengan Python atau curl. Diuji untuk Chat, Responses, Messages, streaming, JSON, dan pemanggilan tool.

Gunakan glm-5.2, glm-5.3, atau glm-5.3-flash dengan kunci API APIMaster dan base URL https://apimaster.ai/v1. Untuk aplikasi yang kompatibel dengan OpenAI, mulailah dengan Chat Completions. Codex menggunakan Responses; Claude Code menggunakan antarmuka Messages.

Ini adalah hasil integrasi gateway APIMaster, bukan klaim bahwa setiap upstream GLM mengimplementasikan setiap protokol secara native. GLM adalah keluarga model; SDK OpenAI dan Anthropic menyediakan antarmuka klien.

Kompatibilitas yang telah diuji

Validasi dimulai pada 2026-09-15 UTC, menggunakan endpoint publik APIMaster dan routing normal. Setiap model menyelesaikan pemeriksaan berikut:

Pemeriksaan glm-5.2 glm-5.3 glm-5.3-flash
Chat Completions: reguler dan streaming Lulus Lulus Lulus
Responses: reguler dan streaming Lulus Lulus Lulus
Messages: reguler dan streaming Lulus Lulus Lulus
Function/tool call dan round trip hasil tool, ketiga protokol Lulus Lulus Lulus
Keluaran objek JSON Chat Lulus Lulus Lulus

Pengujian teks memeriksa jawaban aktual dan event penghentian stream, bukan hanya HTTP 200. Pengujian tool meminta fungsi cuaca lalu mengembalikan kode verifikasi yang hanya diberikan pada hasil tool. Ini adalah pemeriksaan integrasi fungsional, bukan benchmark throughput atau SLA ketersediaan. Sesi panjang, konteks maksimum, video, dan semua parameter lanjutan berada di luar matriks pengujian ini.

1. Dapatkan kunci API

Buat kunci API APIMaster, aktifkan model yang diinginkan, dan isi saldo akun. Gunakan ID model yang tepat seperti di atas. Kunci dari BigModel, OpenAI, atau Anthropic tidak dapat digunakan untuk autentikasi ke APIMaster.

macOS / Linux:

export APIMASTER_API_KEY='YOUR_APIMASTER_API_KEY'

Windows PowerShell:

$env:APIMASTER_API_KEY = 'YOUR_APIMASTER_API_KEY'

2. Panggil Chat Completions dengan curl

curl --fail-with-body --max-time 120 'https://apimaster.ai/v1/chat/completions' \
  -H "Authorization: Bearer $APIMASTER_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"glm-5.3-flash","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly GLM_API_OK."}],"max_tokens":2048}'

Baca choices[0].message.content. Ubah model menjadi glm-5.2 atau glm-5.3 untuk berganti model. Model penalaran (reasoning) mungkin menghabiskan sebagian anggaran keluaran sebelum menghasilkan jawaban akhir.

3. Gunakan Python OpenAI SDK

python -m pip install -U openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APIMASTER_API_KEY"],
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
    timeout=120.0,
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with exactly GLM_API_OK."}],
    max_tokens=2048,
)
print(response.choices[0].message.content)

Untuk streaming, atur stream=True. Periksa choices yang kosong: chunk usage terakhir dapat berisi usage tanpa delta teks.

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain binary search briefly."}],
    max_tokens=4096,
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices:
        text = chunk.choices[0].delta.content
        if text:
            print(text, end="", flush=True)
    if chunk.usage:
        print("\nUsage:", chunk.usage)

Event pertama mungkin berisi reasoning, bukan teks jawaban yang terlihat. Pertahankan reasoning_content saat membawa pesan assistant ke dalam percakapan tool pada rute yang mengembalikannya; jangan merekonstruksi pesan assistant hanya dari teks akhir.

4. Pilih endpoint yang tepat

Aplikasi Base URL Endpoint permintaan
Python OpenAI SDK / Chat https://apimaster.ai/v1 /v1/chat/completions
Responses API / Codex https://apimaster.ai/v1 /v1/responses
Claude Code https://apimaster.ai /v1/messages

Permintaan Responses minimal:

curl --fail-with-body --max-time 120 'https://apimaster.ai/v1/responses' \
  -H "Authorization: Bearer $APIMASTER_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"glm-5.3","input":"Reply with exactly GLM_API_OK.","max_output_tokens":2048}'

Baca teks dari item pesan yang tipe kontennya output_text; pisahkan item reasoning. Untuk streaming, gunakan stream: true dan periksa response.completed atau event error.

Parameter dan pemecahan masalah

Situasi Tindakan yang disarankan
401 Periksa kunci APIMaster dan akun yang menerbitkannya.
404 Gunakan base URL yang diharapkan oleh klien Anda; jangan duplikasi /v1.
Jawaban kosong atau batas keluaran Periksa finish reason dan penggunaan reasoning; tingkatkan anggaran keluaran.
Keluaran JSON Chat response_format: {"type":"json_object"} lulus pengujian JSON dasar. Validasi JSON yang dikembalikan di aplikasi Anda.
reasoning.summary ditolak Dukungan bergantung pada upstream yang dipilih. Hilangkan untuk konfigurasi baseline. Pengujian gateway yang berhasil tidak membuktikan dukungan native BigModel.
thinking.type: disabled ditolak Panduan resmi model GLM-5.3-Flash hanya mengizinkan enabled; jangan mengharuskan thinking dinonaktifkan.
429 / 5xx / stream terputus Catat ID permintaan, model, waktu UTC, dan error. Gunakan retry terbatas jika aman; jangan mengulang tool yang sudah dieksekusi secara membabi buta.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah GLM-5.3-Flash gratis di APIMaster?

Kata Flash adalah bagian dari nama model, bukan janji penggunaan gratis. Periksa marketplace model untuk harga rute saat ini dan dompet untuk biaya aktual.

Apakah cache hit rate yang tinggi berlaku untuk setiap permintaan?

Tidak. Penggunaan ulang cache bergantung pada kecocokan prefiks input dan upstream yang digunakan. Periksa usage yang dikembalikan dan log penggunaan Anda. Cache hit rate dari beban kerja sebelumnya bukan jaminan untuk aplikasi baru.

Apakah ini membuktikan kompatibilitas penuh dengan OpenAI atau Anthropic?

Ini membuktikan alur kerja teks, streaming, JSON, dan tool yang telah diuji. Field khusus penyedia, state Responses yang tersimpan, pencarian web bawaan, dan multimedia memerlukan validasi terpisah.

Panduan terkait dan sumber