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GLM APIガイド:GLM-5.2、GLM-5.3、GLM-5.3-Flash

APIMaster経由でPythonまたはcurlを使ってGLM-5.2、GLM-5.3、GLM-5.3-Flashを呼び出します。Chat、Responses、Messages、ストリーミング、JSON、ツール呼び出しを検証済みです。

glm-5.2、glm-5.3、glm-5.3-flashは、APIMasterのAPIキーとベースURL https://apimaster.ai/v1 を使用します。 OpenAI互換アプリケーションでは、まずChat Completionsから始めてください。CodexはResponsesを使用し、Claude CodeはMessagesインターフェースを使用します。

これらはAPIMasterゲートウェイでの統合テスト結果であり、すべてのGLM上流モデルがすべてのプロトコルをネイティブに実装しているという主張ではありません。GLMはモデルファミリーであり、OpenAIおよびAnthropicのSDKがクライアントインターフェースを提供します。

検証済みの互換性

検証は2026-09-15 UTCに開始され、公開APIMasterエンドポイントと通常のルーティングを使用しました。各モデルは以下のチェックを完了しました:

チェック項目 glm-5.2 glm-5.3 glm-5.3-flash
Chat Completions:通常およびストリーミング 合格 合格 合格
Responses:通常およびストリーミング 合格 合格 合格
Messages:通常およびストリーミング 合格 合格 合格
関数/ツール呼び出しおよびツール結果の往復、3プロトコルすべて 合格 合格 合格
Chat JSONオブジェクト出力 合格 合格 合格

テキストテストでは、HTTP 200だけでなく、実際の回答とストリーム終了イベントを確認しました。ツールテストでは、天気関数を呼び出した後、ツール結果にのみ含まれる検証コードを返しました。これらは機能的な統合チェックであり、スループットベンチマークや可用性SLAではありません。長時間セッション、最大コンテキスト、動画、その他すべての高度なパラメータは、このテストマトリクスの対象外です。

1. APIキーの取得

APIMaster APIキーを作成し、必要なモデルを有効化して、アカウントにチャージしてください。上記の正確なモデルIDを使用してください。BigModel、OpenAI、AnthropicのキーではAPIMasterへの認証はできません。

macOS / Linux:

export APIMASTER_API_KEY='YOUR_APIMASTER_API_KEY'

Windows PowerShell:

$env:APIMASTER_API_KEY = 'YOUR_APIMASTER_API_KEY'

2. curlでChat Completionsを呼び出す

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}'

choices[0].message.content を読み取ってください。model を glm-5.2 または glm-5.3 に変更するとモデルを切り替えられます。推論モデルでは、最終的な回答を出力する前に出力トークン予算の一部を消費する場合があります。

3. Python OpenAI SDKを使用する

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)

ストリーミングの場合は stream=True を設定してください。choicesが空の場合に備えてください。最後のusageチャンクにはテキストデルタなしでusageのみが含まれることがあります。

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)

最初のイベントには、表示用の回答テキストではなく推論が含まれる場合があります。該当するルートでアシスタントメッセージをツール会話に引き継ぐ場合は reasoning_content を保持し、最終テキストだけでアシスタントメッセージを再構築しないでください。

4. 適切なエンドポイントの選択

アプリケーション ベースURL リクエストエンドポイント
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

最小限のResponsesリクエスト:

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}'

テキストは、コンテンツタイプが output_text のメッセージアイテムから読み取り、推論アイテムは別途扱ってください。ストリーミングでは stream: true を使用し、response.completed またはエラーイベントを確認してください。

パラメータとトラブルシューティング

状況 推奨される対処
401 APIMasterキーとその発行元アカウントを確認してください。
404 クライアントが期待するベースURLを使用してください。/v1 を重複させないでください。
空の回答または出力上限 finish reasonとreasoningの使用量を確認し、出力トークン予算を増やしてください。
JSON出力 Chatの response_format: {"type":"json_object"} は基本的なJSONテストに合格しました。返却されたJSONはアプリケーション側で検証してください。
reasoning.summary が拒否される サポート状況は選択した上流に依存します。ベースライン構成では省略してください。ゲートウェイでのテスト成功は、BigModelのネイティブサポートを保証するものではありません。
thinking.type: disabled が拒否される 公式のGLM-5.3-Flashモデルガイドでは enabled のみが許可されています。thinkingを無効化することを要求しないでください。
429 / 5xx / ストリームの中断 リクエストID、モデル、UTC時刻、エラーを記録してください。安全な場合には上限付きのリトライを使用し、実行済みツールの再実行を無闇に行わないでください。

よくある質問

GLM-5.3-FlashはAPIMasterで無料ですか?

「Flash」という語はモデル名の一部であり、無料利用を約束するものではありません。現在のルート価格はモデルマーケットプレイスで、実際の請求はウォレットで確認してください。

高いキャッシュヒット率はすべてのリクエストに適用されますか?

いいえ。キャッシュの再利用は、入力プレフィックスの一致と上流に依存します。返却されたusageとお客様のusageログを確認してください。以前のワークロードのキャッシュヒット率は、新しいアプリケーションに対する保証にはなりません。

これはOpenAIまたはAnthropicとの完全な互換性の証明ですか?

検証済みのテキスト、ストリーミング、JSON、ツールのワークフローが確認できたことを示すものです。プロバイダ固有のフィールド、保存されたResponsesの状態、組み込みのウェブ検索、マルチメディアについては、別途検証が必要です。

関連ガイドとソース