curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "glm-5.3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hallo, bitte stelle dich in einem Satz vor"
}
]
}
'{
"id": "chatcmpl-a6613b56-c61c-94ba-9a9f-43d4cdc7d77a",
"object": "chat.completion",
"request_id": "req-7f3a2c1e8b9d4f0a",
"created": 1777021417,
"model": "glm-5.3",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hallo! Ich bin GLM-5.3 und kann dir bei Konversation, Schlussfolgern, Schreiben, Programmieren und vielen weiteren Aufgaben helfen.",
"reasoning_content": "Lass mich dieses Problem zunächst analysieren...",
"tool_calls": [
{
"id": "<string>",
"type": "function",
"function": {
"name": "<string>",
"arguments": "<string>"
}
}
]
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 24,
"completion_tokens": 346,
"total_tokens": 370,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 321
}
},
"content_filter": [
{
"role": "assistant",
"level": 1
}
]
}{
"error": {
"code": 400,
"message": "Invalid request parameters",
"type": "invalid_request_error"
}
}{
"error": {
"code": 401,
"message": "Invalid or expired token",
"type": "authentication_error"
}
}{
"error": {
"code": 402,
"message": "Insufficient quota",
"type": "insufficient_quota_error",
"fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
}
}{
"error": {
"code": 403,
"message": "Access denied for this model",
"type": "permission_error",
"param": "model"
}
}{
"error": {
"code": 404,
"message": "Specified model not found",
"type": "not_found_error",
"param": "model",
"fallback_suggestion": "glm-5.3"
}
}{
"error": {
"code": 429,
"message": "Rate limit exceeded",
"type": "rate_limit_error",
"fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
}
}{
"error": {
"code": 500,
"message": "Internal server error",
"type": "internal_server_error",
"fallback_suggestion": "try again later"
}
}{
"error": {
"code": 502,
"message": "Upstream AI service unavailable",
"type": "upstream_error",
"fallback_suggestion": "try different model"
}
}{
"error": {
"code": 503,
"message": "Service temporarily unavailable",
"type": "service_unavailable_error",
"fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
}
}Chat Completions API
GLM Schnittstelle für alle Modelle - Schnellstart Chat Completions
- GLM-Modelle über das OpenAI-Chat-Completions-Protokoll aufrufen, das konkrete Modell wird über den Parameter
modelgewählt - Es genügen die beiden Parameter
modelundmessages - Kontextfenster von 1M Token in der gesamten Serie, bis zu 131.072 Ausgabe-Token
- In der gesamten Serie ist tiefes Denken standardmäßig aktiv; der Denkprozess wird über
reasoning_contentzurückgegeben - Für Streaming, Werkzeugaufrufe, Steuerung der Denktiefe, Bildeingabe und weitere Funktionen siehe die Seite „Vollständige Parameter“
POST
/
v1
/
chat
/
completions
curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "glm-5.3",
"messages": [
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"role": "user",
"content": "Hallo, bitte stelle dich in einem Satz vor"
}
]
}
'{
"id": "chatcmpl-a6613b56-c61c-94ba-9a9f-43d4cdc7d77a",
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"tool_calls": [
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"name": "<string>",
"arguments": "<string>"
}
}
]
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 24,
"completion_tokens": 346,
"total_tokens": 370,
"prompt_tokens_details": {
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"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 321
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"content_filter": [
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"role": "assistant",
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"error": {
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"message": "Upstream AI service unavailable",
"type": "upstream_error",
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"error": {
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"type": "service_unavailable_error",
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}
}BaseURL: Die Standard-BaseURL ist
https://direct.evolink.ai, die Textmodelle und langlebige Verbindungen besser unterstützt. https://api.evolink.ai ist der primäre Endpunkt für multimodale Dienste und dient als Ausweichadresse für Textmodelle.Autorisierungen
##Alle APIs erfordern eine Bearer-Token-Authentifizierung##
API-Schlüssel abrufen:
Besuchen Sie die API-Schlüsselverwaltung, um Ihren API-Schlüssel abzurufen
Zum Anfrage-Header hinzufügen:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Body
application/json
Aufzurufendes Modell:
| Modell-ID | Positionierung |
|---|---|
glm-5.3 | Flaggschiffmodell mit durchgängigen Fortschritten bei komplexer Softwareentwicklung und Agentenaufgaben; 1M Kontext |
glm-5.3-flash | Leichtgewichtiges multimodales Modell, äußerst günstig, native Bildeingabe; 1M Kontext |
glm-5.2 | Flaggschiff der vorigen Generation, komplexes Reasoning und sehr langer Kontext; 1M Kontext |
Verfügbare Optionen:
glm-5.3, glm-5.3-flash, glm-5.2 Beispiel:
"glm-5.3"
Liste der Konversationsnachrichten in chronologischer Reihenfolge. Mindestens eine Nachricht ist erforderlich.
Minimum array length:
1Show child attributes
Show child attributes
Antwort
Chat-Vervollständigung erfolgreich generiert
Aufgaben-ID
Beispiel:
"chatcmpl-a6613b56-c61c-94ba-9a9f-43d4cdc7d77a"
Antworttyp
Verfügbare Optionen:
chat.completion Beispiel:
"chat.completion"
Anfrage-ID (wird zurückgegeben, wenn in der Anfrage request_id angegeben wurde)
Beispiel:
"req-7f3a2c1e8b9d4f0a"
Erstellungszeit der Anfrage, Unix-Zeitstempel (Sekunden)
Beispiel:
1777021417
Modellname
Beispiel:
"glm-5.3"
Liste der Modellantworten
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Token-Nutzungsstatistik, die bei Abschluss des Aufrufs zurückgegeben wird
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Informationen zur Inhaltssicherheit
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