> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://evolink.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GLM-5.2 - OpenAI 兼容接口 > - 使用 OpenAI Chat Completions 协议调用 GLM-5.2 模型 - 同步处理模式，实时返回对话内容 - **纯文本对话**：单轮或多轮上下文对话 - **系统提示词**：通过 `role=system` 消息自定义 AI 的角色和行为 - **深度思考**：通过 `thinking.type` 开关思维链，`reasoning_effort` 调节推理强度；推理过程通过 `reasoning_content` 返回 - **流式输出**：支持 SSE 流式返回（`stream=true`） - **工具调用**：支持 Function Calling、知识库检索（retrieval）、网络搜索（web_search）、MCP（最多 128 个工具） - **结构化输出**：通过 `response_format` 启用 JSON 模式 **流式响应说明**：当 `stream=true` 时，通过 Server-Sent Events 返回，每条消息格式为 `data: {JSON}`，结束时返回 `data: [DONE]`。每个数据块（`ChatCompletionChunk`）包含 `id`、`created`、`model`、`choices`、可选 `usage` 与 `content_filter`；其中 `choices[].delta` 增量返回 `role` / `content` / `reasoning_content` / `tool_calls`，`choices[].finish_reason` 在最后一块给出终止原因。 **BaseURL 说明**：默认 BaseURL 为 `https://direct.evolink.ai`，对文本模型支持更好，支持长连接；`https://api.evolink.ai` 是多模态主力地址，对文本模型作为备用地址使用。 ## OpenAPI ````yaml cn/api-manual/language-series/glm-5.2/glm-5.2-api.json POST /v1/chat/completions openapi: 3.1.0 info: title: GLM-5.2 完整参数文档 (OpenAI 兼容) description: |- GLM-5.2 对话接口的完整 API 参考。 **模型能力**： - 最新旗舰模型，具备复杂推理、超长上下文与极致推理速度 - 最大输出：**131,072 tokens**（128K），建议不小于 **1,024 tokens** - 深度思考：通过 `thinking` 字段开关思维链，`reasoning_effort` 调节推理强度（GLM-5.2 专属） - 工具调用：支持 Function Calling、知识库检索、网络搜索、MCP（最多 128 个工具） - 流式输出：支持 SSE 流式返回 - 结构化输出：支持 `text` / `json_object` 两种响应格式 license: name: MIT version: 1.0.0 servers: - url: https://direct.evolink.ai description: 生产环境（推荐） - url: https://api.evolink.ai description: 备用地址 security: - bearerAuth: [] tags: - name: 对话生成 description: AI 对话生成相关接口 paths: /v1/chat/completions: post: tags: - 对话生成 summary: GLM-5.2 对话接口（OpenAI 兼容） description: >- - 使用 OpenAI Chat Completions 协议调用 GLM-5.2 模型 - 同步处理模式，实时返回对话内容 - **纯文本对话**：单轮或多轮上下文对话 - **系统提示词**：通过 `role=system` 消息自定义 AI 的角色和行为 - **深度思考**：通过 `thinking.type` 开关思维链，`reasoning_effort` 调节推理强度；推理过程通过 `reasoning_content` 返回 - **流式输出**：支持 SSE 流式返回（`stream=true`） - **工具调用**：支持 Function Calling、知识库检索（retrieval）、网络搜索（web_search）、MCP（最多 128 个工具） - **结构化输出**：通过 `response_format` 启用 JSON 模式 **流式响应说明**：当 `stream=true` 时，通过 Server-Sent Events 返回，每条消息格式为 `data: {JSON}`，结束时返回 `data: [DONE]`。每个数据块（`ChatCompletionChunk`）包含 `id`、`created`、`model`、`choices`、可选 `usage` 与 `content_filter`；其中 `choices[].delta` 增量返回 `role` / `content` / `reasoning_content` / `tool_calls`，`choices[].finish_reason` 在最后一块给出终止原因。 operationId: createChatCompletionGLM52 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest' examples: simple_text: summary: 单轮文本对话 value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: 请介绍一下你自己 multi_turn: summary: 多轮对话（上下文理解） value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: 什么是 Python？ - role: assistant content: Python 是一种高级编程语言…… - role: user content: 它有什么优点？ system_prompt: summary: 使用系统提示词 value: model: glm-5.2 messages: - role: system content: 你是一个专业的 Python 编程助手，用简洁的语言回答问题。 - role: user content: 如何读取文件？ deep_thinking: summary: 开启深度思考并调节推理强度 value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: 一个农夫要带狼、羊和白菜过河，每次只能带一样，如何安全过河？ thinking: type: enabled reasoning_effort: max disable_thinking: summary: 关闭深度思考（直接回答） value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: 用一句话总结相对论。 thinking: type: disabled function_calling: summary: 工具调用（Function Calling） value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: 北京今天天气怎么样？ tools: - type: function function: name: get_weather description: 查询指定城市的实时天气 parameters: type: object properties: city: type: string description: 城市名称，例如：北京 required: - city tool_choice: auto web_search: summary: 启用网络搜索工具 value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: 帮我查一下最近一周的人工智能新闻 tools: - type: web_search web_search: enable: true search_engine: search_pro count: 10 search_recency_filter: oneWeek json_mode: summary: JSON 结构化输出 value: model: glm-5.2 messages: - role: system content: 请以 JSON 格式输出，包含 name 和 age 两个字段。 - role: user content: 张三，今年 28 岁 response_format: type: json_object streaming: summary: 流式输出（SSE） value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: 写一首关于春天的短诗 stream: true responses: '200': description: 对话生成成功 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse' '400': description: 请求参数错误 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 400 message: Invalid request parameters type: invalid_request_error '401': description: 未认证、Token无效或过期 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 401 message: Invalid or expired token type: authentication_error '402': description: 配额不足、需要充值 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 402 message: Insufficient quota type: insufficient_quota_error fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/billing '403': description: 无权限访问 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 403 message: Access denied for this model type: permission_error param: model '404': description: 资源不存在 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 404 message: Specified model not found type: not_found_error param: model fallback_suggestion: glm-5.2 '429': description: 请求频率超限 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 429 message: Rate limit exceeded type: rate_limit_error fallback_suggestion: retry after 60 seconds '500': description: 服务器内部错误 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 500 message: Internal server error type: internal_server_error fallback_suggestion: try again later '502': description: 上游服务错误 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 502 message: Upstream AI service unavailable type: upstream_error fallback_suggestion: try different model '503': description: 服务暂时不可用 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 503 message: Service temporarily unavailable type: service_unavailable_error fallback_suggestion: retry after 30 seconds components: schemas: ChatCompletionRequest: type: object required: - model - messages properties: model: type: string description: |- 调用的模型代码 - `glm-5.2`：最新旗舰模型，提供复杂推理、超长上下文与极致推理速度 enum: - glm-5.2 default: glm-5.2 example: glm-5.2 messages: type: array description: >- 对话消息列表，包含当前对话的完整上下文信息 支持四种角色：`system`、`user`、`assistant`、`tool`。不同角色的消息具有不同的字段结构，请选择对应角色查看。至少包含 1 条消息，且不能只包含系统消息或助手消息。 items: oneOf: - $ref: '#/components/schemas/SystemMessage' - $ref: '#/components/schemas/UserMessage' - $ref: '#/components/schemas/AssistantRequestMessage' - $ref: '#/components/schemas/ToolMessage' discriminator: propertyName: role mapping: system: $ref: '#/components/schemas/SystemMessage' user: $ref: '#/components/schemas/UserMessage' assistant: $ref: '#/components/schemas/AssistantRequestMessage' tool: $ref: '#/components/schemas/ToolMessage' minItems: 1 stream: type: boolean description: >- 是否启用流式输出模式 - `false`：模型生成完整响应后一次性返回（默认），适合短文本与批处理 - `true`：通过 Server-Sent Events（SSE）实时逐块返回，适合聊天与长文本；流式结束时返回 `data: [DONE]` default: false example: false thinking: type: object description: 控制是否开启思维链（Chain of Thought） properties: type: type: string description: |- 思维链开关 - `enabled`：开启深度思考（默认） - `disabled`：关闭深度思考，模型直接回答 enum: - enabled - disabled default: enabled clear_thinking: type: boolean description: >- 是否清除历史对话轮次中的 `reasoning_content` - `true`（默认）：忽略/移除历史轮次的 `reasoning_content`，仅用非推理内容（用户/助手可见文本、工具调用与结果等）作为上下文，可降低上下文长度与成本 - `false`：保留历史轮次的 `reasoning_content` 并随上下文提供给模型（Preserved Thinking）；此时必须在 `messages` 中**完整、未修改、按原顺序**透传历史 `reasoning_content`，缺失、裁剪、改写或重排会导致效果下降或无法生效 - 注意：该参数只影响跨轮次的历史思考，不改变当前轮是否产生思考 default: true example: true reasoning_effort: type: string description: >- 控制模型的推理程度（GLM-5.2 专属能力） **说明**： - 仅在 `thinking` 开启时生效，默认 `max` - 取值由强到弱：`max` > `xhigh` > `high` > `medium` > `low` > `minimal` > `none` **GLM-5.2 映射规则**（为与其他协议兼容）： - `xhigh` → 等价 `max` - `low` / `medium` → 等价 `high` - `none` / `minimal` → 放弃思考（不进行深度推理） enum: - max - xhigh - high - medium - low - minimal - none default: max example: max do_sample: type: boolean description: |- 是否启用采样策略 - `true`（默认）：使用 `temperature` / `top_p` 进行随机采样，输出更多样 - `false`：总是选择概率最高的词汇（贪心解码），输出更确定，此时 `temperature` 与 `top_p` 被忽略 对需要一致性、可重复性的任务（如代码生成、翻译），建议设置为 `false` default: true example: true temperature: type: number format: float description: |- 采样温度，控制输出的随机性和创造性 **说明**： - 取值范围：`[0.0, 1.0]`，限两位小数 - 较高值（如 0.8）：更随机、更有创意，适合创意写作 - 较低值（如 0.2）：更稳定、更确定，适合事实问答与代码生成 - GLM-5.2 默认值：`1.0` **建议**：不要同时调整 `temperature` 和 `top_p` minimum: 0 maximum: 1 default: 1 example: 1 top_p: type: number format: float description: |- 核采样（Nucleus Sampling）参数，是 `temperature` 采样的替代方法 **说明**： - 取值范围：`[0.01, 1.0]`，限两位小数 - 模型只考虑累积概率达到 `top_p` 的候选词汇，例如 0.1 表示只考虑前 10% 概率的词汇 - 较小值产生更集中、更一致的输出；较大值增加多样性 - GLM-5.2 默认值：`0.95` **建议**：不要同时调整 `temperature` 和 `top_p` minimum: 0.01 maximum: 1 default: 0.95 example: 0.95 max_tokens: type: integer description: |- 模型输出的最大 token 数量限制 **说明**： - GLM-5.2 最大支持 **131,072 tokens**（128K）输出长度，建议设置不小于 `1024` - 开启 `thinking` 时，思维链 token 也计入该上限 - 若生成因 `length` 原因被截断，请尝试调高此值 minimum: 1 maximum: 131072 example: 1024 tools: type: array description: >- 模型可以调用的工具列表 **说明**： - 支持函数调用（`function`）、知识库检索（`retrieval`）、网络搜索（`web_search`）、MCP（`mcp`） - 最多支持 128 个函数 items: oneOf: - $ref: '#/components/schemas/FunctionTool' - $ref: '#/components/schemas/RetrievalTool' - $ref: '#/components/schemas/WebSearchTool' - $ref: '#/components/schemas/McpTool' discriminator: propertyName: type mapping: function: $ref: '#/components/schemas/FunctionTool' retrieval: $ref: '#/components/schemas/RetrievalTool' web_search: $ref: '#/components/schemas/WebSearchTool' mcp: $ref: '#/components/schemas/McpTool' maxItems: 128 tool_choice: type: string description: |- 控制模型选择调用哪个函数的方式 **说明**：仅在工具类型为 `function` 时生效，默认且仅支持 `auto`（由模型自动决定是否调用工具） enum: - auto default: auto example: auto stop: type: array description: |- 停止词列表 **说明**： - 当模型生成文本遇到指定字符串时立即停止生成（停止词本身不包含在返回文本中） - 目前仅支持单个停止词，格式为 `["stop_word1"]`，例如 `["Human:"]` items: type: string maxItems: 4 example: - 'Human:' response_format: type: object description: >- 指定模型响应输出格式，默认为 `text` **说明**： - `{ "type": "json_object" }` 启用 JSON 模式，模型返回有效的 JSON 格式数据，适用于结构化数据提取等场景 - 使用 JSON 模式时，建议在 `system` 或 `user` 消息中明确要求输出 JSON required: - type properties: type: type: string description: |- 输出格式类型 - `text`：普通文本输出（默认） - `json_object`：JSON 格式输出 enum: - text - json_object default: text request_id: type: string description: |- 请求唯一标识符 **说明**： - 由用户端传递，长度 6-64 字符，建议使用 UUID 格式确保唯一性 - 若未提供，平台将自动生成 minLength: 6 maxLength: 64 example: req-7f3a2c1e8b9d4f0a user_id: type: string description: |- 终端用户的唯一标识符 **说明**：长度 6-128 字符，建议使用不包含敏感信息的唯一标识，可帮助平台监控和检测滥用行为 minLength: 6 maxLength: 128 example: user-abc123456 ChatCompletionResponse: type: object properties: id: type: string description: 任务 `ID` example: chatcmpl-a6613b56-c61c-94ba-9a9f-43d4cdc7d77a object: type: string description: 响应类型 enum: - chat.completion example: chat.completion request_id: type: string description: 请求 `ID`（在请求中提供 `request_id` 时回传） example: req-7f3a2c1e8b9d4f0a created: type: integer description: 请求创建时间，`Unix` 时间戳（秒） example: 1777021417 model: type: string description: 模型名称 example: glm-5.2 choices: type: array description: 模型响应列表 items: $ref: '#/components/schemas/Choice' usage: $ref: '#/components/schemas/Usage' web_search: type: array description: 网页搜索相关信息，使用 `web_search` 工具且命中搜索时返回 items: $ref: '#/components/schemas/WebSearchResult' content_filter: type: array description: 内容安全相关信息 items: $ref: '#/components/schemas/ContentFilter' ErrorResponse: type: object properties: error: type: object properties: code: type: integer description: HTTP 状态错误代码 message: type: string description: 错误描述信息 type: type: string description: 错误类型 param: type: string description: 相关参数名称 fallback_suggestion: type: string description: 错误时的建议 SystemMessage: title: System Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - system description: 角色标识，固定为 `system` content: type: string description: 系统提示词内容，用于设定 AI 的角色和行为 UserMessage: title: User Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - user description: 角色标识，固定为 `user` content: type: string description: 用户消息内容（纯文本字符串） AssistantRequestMessage: title: Assistant Message type: object description: 助手消息，可包含工具调用 required: - role properties: role: type: string enum: - assistant description: 角色标识，固定为 `assistant` content: type: - string - 'null' description: |- 助手消息内容 **说明**：用于多轮对话中传递历史助手回复；当存在 `tool_calls` 时通常为 `null` reasoning_content: type: - string - 'null' description: >- 历史思维链内容 **说明**：仅当 `thinking.clear_thinking=false`（Preserved Thinking）时需要，将上一轮响应的 `reasoning_content` 原样回传；默认（`clear_thinking=true`）无需回传 tool_calls: type: array description: |- 工具调用列表 用于在多轮对话中传递历史的工具调用信息；提供此字段时 `content` 通常为空 items: type: object required: - id - type properties: id: type: string description: 工具调用 ID type: type: string enum: - function - web_search - retrieval description: 工具类型 function: type: object description: 函数调用信息，当 `type` 为 `function` 时不为空 required: - name - arguments properties: name: type: string description: 函数名称 arguments: type: string description: 函数参数（JSON 格式字符串） ToolMessage: title: Tool Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - tool description: 角色标识，固定为 `tool` content: type: string description: 工具调用的返回结果内容 tool_call_id: type: string description: 指示此消息对应的工具调用 `ID`（对应 assistant 消息 `tool_calls` 返回的 `id`） FunctionTool: title: Function 工具 type: object required: - type - function additionalProperties: false properties: type: type: string enum: - function default: function description: 工具类型，固定为 `function` function: type: object required: - name - description - parameters properties: name: type: string description: |- 要调用的函数名称 **说明**：必须由 `a-z`、`A-Z`、`0-9` 字符组成，或包含下划线和破折号；最大长度 64 字符 minLength: 1 maxLength: 64 pattern: ^[a-zA-Z0-9_-]+$ description: type: string description: 函数功能的描述，供模型选择何时以及如何调用函数 parameters: type: object description: 函数的输入参数，以 JSON Schema 对象描述 RetrievalTool: title: Retrieval 工具（知识库检索） type: object required: - type - retrieval additionalProperties: false properties: type: type: string enum: - retrieval default: retrieval description: 工具类型，固定为 `retrieval` retrieval: type: object required: - knowledge_id properties: knowledge_id: type: string description: 知识库 `ID`，从平台创建或获取 prompt_template: type: string description: >- 请求模型的提示模板，包含占位符 `{{ knowledge }}` 和 `{{ question }}` 的自定义模板；不传时使用默认模板 WebSearchTool: title: Web Search 工具（网络搜索） type: object required: - type - web_search additionalProperties: false properties: type: type: string enum: - web_search default: web_search description: 工具类型，固定为 `web_search` web_search: type: object required: - search_engine properties: enable: type: boolean description: 是否启用搜索功能，启用时设置为 `true` default: false search_engine: type: string description: 搜索引擎类型，默认 `search_std` enum: - search_std - search_pro - search_pro_sogou - search_pro_quark search_query: type: string description: 强制触发搜索的自定义关键词 search_intent: type: string description: |- 是否进行搜索意图识别，默认执行 - `true`：执行搜索意图识别，有搜索意图后执行搜索 - `false`：跳过意图识别，直接执行搜索 count: type: integer description: >- 返回结果的条数，范围 `1-50`，默认 `10`（支持 `search_std` / `search_pro` / `search_pro_sogou`） minimum: 1 maximum: 50 default: 10 search_domain_filter: type: string description: 限定搜索结果的域名白名单（如 `www.example.com`） search_recency_filter: type: string description: 限定搜索结果的时间范围，默认 `noLimit` enum: - oneDay - oneWeek - oneMonth - oneYear - noLimit default: noLimit content_size: type: string description: |- 控制网页摘要的字数，默认 `medium` - `medium`：返回摘要信息，满足基础推理需求 - `high`：最大化上下文，信息更详细 enum: - medium - high default: medium result_sequence: type: string description: 搜索结果返回的位置（在模型回复之前或之后），默认 `after` enum: - before - after default: after search_result: type: boolean description: 是否返回搜索来源的详细信息，默认 `false` default: false require_search: type: boolean description: 是否强制基于搜索结果才返回回答，默认 `false` default: false search_prompt: type: string description: 用于定制搜索结果处理的 `Prompt`，不传时使用默认模板 McpTool: title: MCP 工具 type: object required: - type - mcp additionalProperties: false properties: type: type: string enum: - mcp default: mcp description: 工具类型，固定为 `mcp` mcp: type: object required: - server_label properties: server_label: type: string description: >- MCP server 标识；连接平台内置 MCP server 时填入对应的 mcp code，且无需填写 `server_url` server_url: type: string description: MCP server 地址 transport_type: type: string description: 传输类型 enum: - sse - streamable-http default: streamable-http allowed_tools: type: array description: 允许调用的工具集合 items: type: string headers: type: object description: MCP server 需要的鉴权信息 Choice: type: object properties: index: type: integer description: 结果索引 example: 0 message: $ref: '#/components/schemas/AssistantMessage' finish_reason: type: string description: |- 推理终止原因 - `stop`：自然结束或触发停止词 - `tool_calls`：模型命中函数（工具调用） - `length`：达到 token 长度限制 - `sensitive`：内容被安全审核拦截（请判断并决定是否撤回公开内容） - `network_error`：模型推理异常 - `model_context_window_exceeded`：超出模型上下文窗口 enum: - stop - tool_calls - length - sensitive - network_error - model_context_window_exceeded example: stop Usage: type: object description: 调用结束时返回的 Token 使用统计 properties: prompt_tokens: type: integer description: 用户输入的 token 数量 example: 24 completion_tokens: type: integer description: 输出的 token 数量（含思维链 `reasoning_tokens` 部分） example: 346 total_tokens: type: integer description: token 总数 = prompt_tokens + completion_tokens example: 370 prompt_tokens_details: type: object description: 输入 token 详细分项 properties: cached_tokens: type: integer description: 命中缓存的 token 数量 example: 0 completion_tokens_details: type: object description: 输出 token 详细分项 properties: reasoning_tokens: type: integer description: 思维链（深度思考）产生的 token 数量，计入 `completion_tokens` example: 321 WebSearchResult: type: object description: 单条网页搜索结果 properties: icon: type: string description: 来源网站的图标 title: type: string description: 搜索结果的标题 link: type: string description: 搜索结果的网页链接 media: type: string description: 搜索结果网页的媒体来源名称 publish_date: type: string description: 网站发布时间 content: type: string description: 搜索结果网页引用的文本内容 refer: type: string description: 角标序号 ContentFilter: type: object description: 内容安全信息 properties: role: type: string description: |- 安全生效环节 - `assistant`：模型推理 - `user`：用户输入 - `history`：历史上下文 enum: - assistant - user - history level: type: integer description: 严重程度 `0-3`，`0` 表示最严重，`3` 表示轻微 minimum: 0 maximum: 3 AssistantMessage: type: object properties: role: type: string description: 当前对话角色，默认 `assistant` enum: - assistant example: assistant content: type: - string - 'null' description: |- 对话文本内容 **说明**：调用工具（`tool_calls`）时可能为 `null`，否则返回模型回复内容 example: 你好！我是 GLM-5.2，可以帮你完成对话、推理、写作、代码等多种任务。 reasoning_content: type: string description: |- 思维链内容 **说明**：在 `thinking` 开启时返回，记录模型的推理过程 example: 让我先分析这个问题…… tool_calls: type: array description: 生成的工具调用信息（当模型决定调用工具时返回） items: type: object properties: id: type: string description: 工具调用的唯一标识符 type: type: string description: 工具调用类型 enum: - function - mcp function: type: object description: 函数调用信息（包含生成的函数名称和 JSON 格式参数） properties: name: type: string description: 生成的函数名称 arguments: type: string description: 函数调用参数的 JSON 格式字符串，调用函数前请验证参数 mcp: type: object description: MCP 工具调用参数（当 `type=mcp` 时返回） properties: id: type: string description: MCP 工具调用唯一标识 type: type: string description: MCP 调用类型 enum: - mcp_list_tools - mcp_call server_label: type: string description: MCP server 标签 error: type: string description: 错误信息 securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: |- ##所有接口均需要使用 Bearer Token 进行认证## **获取 API Key**： 访问 [API Key 管理页面](https://evolink.ai/dashboard/keys) 获取您的 API Key **使用时在请求头中添加**： ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` ````