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# Interfaz de todos los modelos GLM - Referencia completa de Responses
> Invoca GLM en formato Responses para conversaciones de texto, streaming y llamadas a funciones. La comprensión de imágenes y la búsqueda web dependen del modelo. Los parámetros y las diferencias se explican a continuación.
**BaseURL**: La BaseURL predeterminada es `https://direct.evolink.ai`, que ofrece mejor compatibilidad con los modelos de texto y las conexiones de larga duración. `https://api.evolink.ai` es el endpoint principal para los servicios multimodales y sirve como dirección de respaldo para los modelos de texto.
Invoca GLM en formato Responses para conversaciones de texto, streaming y llamadas a funciones. La comprensión de imágenes y la búsqueda web dependen del modelo. Los parámetros y las diferencias se explican a continuación.
## Modelos y diferencias de parámetros
Elige un modelo GLM. Los cuatro admiten texto en este endpoint. Las funciones opcionales varían según el modelo.
| ID del modelo | Entrada | Notas de razonamiento |
| ---------------- | --------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `glm-5.3` | Texto | Niveles efectivos: `low` / `high` / `max`; valores compatibles en reasoning. No se puede desactivar el razonamiento. |
| `glm-5.3-flash` | Texto, imágenes | Igual que `glm-5.3`; usa `input_image` para las imágenes. |
| `glm-5.3-flashx` | Texto, imágenes | Igual que `glm-5.3`; usa `input_image` para las imágenes. |
| `glm-5.2` | Texto | `none` puede seguir produciendo tokens de razonamiento y no garantiza su desactivación. |
Responses usa `reasoning.effort` anidado, en lugar de `reasoning_effort` o `thinking` en el nivel superior. Los tokens de razonamiento están incluidos en output\_tokens. Las tareas simples pueden devolver `reasoning_tokens=0`; eso no significa que se pueda desactivar el razonamiento.
Intensidad de razonamiento; se recomienda low.
**Reglas de compatibilidad de `glm-5.3` / `glm-5.3-flash` / `glm-5.3-flashx`**
| Valor enviado | Nivel efectivo de razonamiento |
| ---------------------- | ----------------------------------- |
| `low` / `high` / `max` | Sin cambios |
| `xhigh` | `max` |
| `medium` | `high` |
| `minimal` / `none` | `low`; el razonamiento sigue activo |
**`minimal` y `none` no desactivan el razonamiento de la serie 5.3.** Sus tokens se facturan como salida. Los valores desconocidos se mantienen sin conversión de compatibilidad; usa los valores indicados. Estas reglas no se aplican a glm-5.2.
En este endpoint, `glm-5.2` puede seguir produciendo tokens de razonamiento con none. Este valor no garantiza su desactivación.
## Prompts del sistema y conversaciones de varios turnos
`instructions`: Instrucciones del sistema. `glm-5.3-flash` admite este campo cuando input es una cadena. Si es un array de mensajes, coloca el prompt del sistema en el primer mensaje role=system.
```json theme={null}
{
"model": "glm-5.3-flash",
"input": [
{
"role": "system",
"content": "Responde de forma concisa en español."
},
{
"role": "user",
"content": "Recuerda la contraseña RED-583"
},
{
"role": "assistant",
"content": "Recordado"
},
{
"role": "user",
"content": "¿Cuál es la contraseña? Responde solo con la contraseña."
}
],
"reasoning": {
"effort": "low"
},
"max_output_tokens": 1024
}
```
Guarda la respuesta para referenciarla después. `glm-5.3-flash` y `glm-5.3-flashx` permiten continuar con `store=true` y previous\_response\_id. `glm-5.2` no admite la continuación mediante ID; `store=true` no la activa. Incluye el historial completo en input.
id de nivel superior de la respuesta anterior. `glm-5.3-flash` y `glm-5.3-flashx` lo admiten con `store=true` y el mismo modelo. Pasa el id de respuesta sin cambios, no el id de un elemento output. `glm-5.2` devuelve 400 para este campo. Si cambias de modelo, omítelo e incluye todo el historial en input.
## Respuestas en streaming
Activa el streaming SSE. Lee el texto en delta de response.output\_text.delta. El evento final de éxito es response.completed. Finaliza el turno y gestiona también `response.incomplete`, `response.failed` o error. No esperes únicamente \[DONE] o el cierre de la conexión.
| Evento | Tratamiento |
| ------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- |
| `response.created` / `response.in_progress` | Comienza el turno. |
| `response.output_text.delta` | Añade delta al texto de respuesta. |
| `response.reasoning_text.delta` / `response.reasoning_summary_text.delta` | Separa el razonamiento del texto y admite ambas formas de evento. |
| `response.output_item.done` | Recoge el elemento de salida completo, como function\_call. |
| `response.completed` | Ha terminado la generación; lee `response.output` y response.usage. |
| `response.incomplete` / `response.failed` / `error` | Gestiona el truncamiento o el error y termina el turno. |
Deja de leer tras un evento final. HTTP 200 solo significa que se ha establecido el stream; comprueba el estado final del evento. Un turno con herramientas puede terminar con `response.completed` y seguir requiriendo que tu aplicación ejecute la función y envíe otra solicitud.
## Llamadas a funciones
Elige el ejemplo de función en el menú de solicitudes. Responses usa definiciones de función sin anidamiento:
```json theme={null}
{
"type": "function",
"name": "get_temperature",
"description": "Devuelve la temperatura de la ciudad indicada",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"city"
],
"additionalProperties": false
}
}
```
1. Recorre `response.output` y recoge todos los elementos type=function\_call.
2. Analiza y valida la cadena JSON arguments y ejecuta cada función en tu aplicación.
3. Añade todo el output anterior al historial. Agrega un `function_call_output` por llamada, con el `call_id` original y un output de tipo cadena.
4. Envía el historial actualizado como input de la siguiente solicitud. El ejemplo de devolución de resultados muestra esta estructura.
`parallel_tool_calls`: Permite varias llamadas a herramientas por turno. false no garantiza una sola llamada a función. El cliente debe recorrer y procesar todos los function\_call.
## Imágenes, búsqueda y salida JSON
Con `glm-5.3-flash` y `glm-5.3-flashx`, combina `input_text` e `input_image` en el array content del mensaje de usuario. Pasa una URL pública o Data URL Base64 en image\_url. Usa solo texto con `glm-5.3` y glm-5.2.
Declara `tools: [{"type":"web_search"}]`. La búsqueda se ejecuta en el servidor y devuelve elementos `web_search_call` y texto. Comprueba los elementos de salida para saber si se utilizó. Puede haber cargos por búsqueda además de los tokens; consulta el precio del modelo.
Para continuar después de una búsqueda, añade todo el `output` anterior, incluidos `web_search_call` y `message`, a `input` y después agrega tu nueva pregunta. Conserva los campos originales como `id`, `status` y `action`. El servidor ya ha ejecutado la búsqueda, por lo que no debes crear un `function_call_output` para `web_search_call`. Consulta el ejemplo de solicitud `web_search_history`.
`text.format.type`: Formato de salida: text para texto y `json_object` para un objeto JSON. Con `json_object`, pide JSON válido explícitamente en el prompt y analízalo y valídalo en el cliente. No se ofrecen restricciones estrictas de JSON Schema; `json_schema` o `strict=true` no garantizan una estructura concreta.
## Respuestas y uso
Elementos de salida ordenados. Extrae text de las entradas content con `type=output_text` dentro de los elementos type=message. reasoning puede preceder a la respuesta y los turnos `function_call` pueden no tener texto. No leas siempre output\[0].
`output_text`: Texto de respuesta agregado opcional; puede faltar. Los clientes genéricos deben recorrer output.
`output_text` en elementos message; puede ser `reasoning_text` en elementos reasoning. El razonamiento también puede devolverse mediante summary\_text. No supongas que todos los elementos reasoning tienen content.
* `usage.input_tokens`: Total de tokens de entrada, incluidos los que coinciden con la caché. `usage.input_tokens_details.cached_tokens`: Subconjunto de tokens de entrada encontrado en caché; no lo sumes de nuevo a input\_tokens. La caché de prefijos es automática y no requiere `cache_control` explícito. Usa el valor devuelto para conocer los aciertos.
* `usage.output_tokens`: Total de tokens de salida, incluido el razonamiento. `usage.output_tokens_details.reasoning_tokens`: Subconjunto de tokens de salida usado para razonar; no lo cuentes de nuevo en output\_tokens. Este detalle puede faltar o valer 0.
`status=incomplete` con `incomplete_details.reason=max_output_tokens` indica que se agotó el presupuesto. Puede haber razonamiento sin respuesta; aumenta el límite de salida.
## OpenAPI
````yaml es/api-manual/language-series/glm/responses/responses-reference.json POST /v1/responses
openapi: 3.1.0
info:
title: Interfaz de todos los modelos GLM - Referencia completa de Responses
description: >-
Invoca la serie GLM de Zhipu mediante el formato Responses compatible con
OpenAI. Admite glm-5.3, glm-5.3-flash, glm-5.3-flashx y glm-5.2. Las
funciones opcionales varían según el modelo.
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: Producción (recomendado)
- url: https://api.evolink.ai
description: URL alternativa
security:
- bearerAuth: []
tags:
- name: Responses
description: API GLM Responses
paths:
/v1/responses:
post:
tags:
- Responses
summary: API GLM Responses (referencia completa)
description: >-
Invoca GLM en formato Responses para conversaciones de texto, streaming
y llamadas a funciones. La comprensión de imágenes y la búsqueda web
dependen del modelo. Los parámetros y las diferencias se explican a
continuación.
operationId: createGLMResponse
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ResponsesRequest'
examples:
basic:
summary: Conversación de texto básica
value:
model: glm-5.3-flash
input: Preséntate en una frase.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
system_message:
summary: Prompt del sistema y array de mensajes
value:
model: glm-5.3-flash
input:
- role: system
content: Responde de forma concisa en español.
- role: user
content: ¿Qué es la búsqueda binaria?
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
stream:
summary: Salida SSE en streaming
value:
model: glm-5.3-flash
input: Preséntate en una frase.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
stream: true
history:
summary: Conversación con historial
value:
model: glm-5.3-flash
input:
- role: user
content: Recuerda la contraseña RED-583
- role: assistant
content: Recordado
- role: user
content: ¿Cuál es la contraseña? Responde solo con la contraseña.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
function:
summary: Llamada a función del lado del cliente
value:
model: glm-5.3-flash
input: Consulta la temperatura en Pekín.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
tools:
- type: function
name: get_temperature
description: Devuelve la temperatura de la ciudad indicada
parameters:
type: object
properties:
city:
type: string
required:
- city
additionalProperties: false
tool_choice:
type: function
name: get_temperature
function_result:
summary: Devolver el resultado de una función
description: >-
Sustituye el call_id del ejemplo por el valor real devuelto en
el turno anterior y conserva todo el output anterior.
value:
model: glm-5.3-flash
input:
- role: user
content: Consulta la temperatura en Pekín.
- type: function_call
call_id: call_weather_demo
name: get_temperature
arguments: '{"city":"Pekín"}'
- type: function_call_output
call_id: call_weather_demo
output: '{"city":"Pekín","temperature":25}'
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
tools:
- type: function
name: get_temperature
description: Devuelve la temperatura de la ciudad indicada
parameters:
type: object
properties:
city:
type: string
required:
- city
additionalProperties: false
tool_choice: none
web_search:
summary: Búsqueda web del lado del servidor
value:
model: glm-5.3-flash
input: >-
Usa la búsqueda web para encontrar el título de la página
principal de Python. Devuelve solo el título y el enlace a
la fuente.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
tools:
- type: web_search
tool_choice: required
web_search_history:
summary: Continuar después de una búsqueda web
description: >-
En una solicitud real, sustituye los ejemplos web_search_call
y message por todos los elementos output originales de la
respuesta anterior y añade después tu nueva pregunta. Conserva
campos como id, status y action. No crees un
function_call_output para web_search_call.
value:
model: glm-5.3-flash
input:
- role: user
content: >-
Usa la búsqueda web para encontrar el título de la
página principal de Python. Devuelve solo el título y el
enlace a la fuente.
- type: web_search_call
id: ws_search_demo
status: completed
action:
type: open_page
url: https://www.python.org
- type: message
id: msg_search_demo
status: completed
role: assistant
content:
- type: output_text
text: Welcome to Python.org — https://www.python.org
annotations: []
- role: user
content: >-
¿Qué título de la página de inicio encontraste en el
turno anterior? Devuelve solo el título, sin volver a
buscar.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
json_object:
summary: Salida de objeto JSON
value:
model: glm-5.3-flash
input: >-
Devuelve únicamente un objeto JSON válido con el campo city
igual a Beijing. Sin Markdown.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
text:
format:
type: json_object
image:
summary: Comprensión de imágenes (ejemplo Flash)
description: El ejemplo es una Data URL de una imagen PNG roja.
value:
model: glm-5.3-flash
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
input:
- role: user
content:
- type: input_text
text: >-
La imagen es de un solo color. Responde solo con su
color.
- type: input_image
image_url: >-
data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIAAAACACAIAAABMXPacAAABK0lEQVR4nO3RMQEAMAyAsLb+PW8y8hADHOybSEfraYDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANGOsDz+EB/5Uf+TQAAAAASUVORK5CYII=
store:
summary: Crear una respuesta para referenciarla después (Flash)
value:
model: glm-5.3-flash
input: Recuerda la contraseña BLUE-728. Responde solo Recordado.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
store: true
previous_response:
summary: Referenciar la respuesta anterior (Flash)
description: >-
Ejecuta primero el ejemplo que guarda una respuesta y asigna
su id de nivel superior a previous_response_id. glm-5.2 no
admite esta forma de continuar la conversación.
value:
model: glm-5.3-flash
input: ¿Cuál era la contraseña? Responde solo con la contraseña.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
previous_response_id: ID de respuesta devuelto en el turno anterior
flashx:
summary: Invocar GLM-5.3-FlashX
value:
model: glm-5.3-flashx
input: Preséntate en una frase.
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
vision_flashx:
summary: Entrada de imagen de GLM-5.3-FlashX
value:
model: glm-5.3-flashx
max_output_tokens: 1024
reasoning:
effort: low
input:
- role: user
content:
- type: input_text
text: >-
La imagen es de un solo color. Responde solo con su
color.
- type: input_image
image_url: >-
data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIAAAACACAIAAABMXPacAAABK0lEQVR4nO3RMQEAMAyAsLb+PW8y8hADHOybSEfraYDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANwBqANQBrANYArAFYA7AGYA3AGoA1AGsA1gCsAVgDsAZgDcAagDUAawDWAKwBWAOwBmANGOsDz+EB/5Uf+TQAAAAASUVORK5CYII=
responses:
'200':
description: >-
Generación terminada o resultado incompleto; comprueba status. En
streaming se devuelve text/event-stream.
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ResponsesResponse'
example:
id: response_demo
object: response
created_at: 1789971757
model: glm-5.3-flash
status: completed
output:
- type: message
id: message_demo
status: completed
role: assistant
content:
- type: output_text
text: >-
Hola, soy GLM. Puedo ayudarte a conversar, escribir y
programar.
annotations: []
usage:
input_tokens: 17
output_tokens: 24
total_tokens: 41
input_tokens_details:
cached_tokens: 0
output_tokens_details:
reasoning_tokens: 0
error: null
text/event-stream:
schema:
type: string
example: >+
event: response.output_text.delta
data:
{"type":"response.output_text.delta","item_id":"message_demo","output_index":0,"content_index":0,"delta":"Hola"}
event: response.completed
data:
{"type":"response.completed","response":{"id":"response_demo","object":"response","created_at":1789971757,"model":"glm-5.3-flash","status":"completed","output":[{"type":"message","id":"message_demo","status":"completed","role":"assistant","content":[{"type":"output_text","text":"Hola","annotations":[]}]}],"usage":{"input_tokens":17,"output_tokens":3,"total_tokens":20},"error":null}}
'400':
description: >-
Parámetros no válidos: por ejemplo, falta input, reasoning tiene un
formato incorrecto o el modelo no admite previous_response_id.
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
'401':
description: La clave API no es válida o ha caducado.
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
'402':
description: Créditos disponibles insuficientes.
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
'429':
description: >-
Se ha superado el límite de solicitudes. Reintenta aumentando el
tiempo de espera.
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
'500':
description: Error del servidor.
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
'503':
description: Servicio no disponible temporalmente. Inténtalo más tarde.
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
components:
schemas:
ResponsesRequest:
type: object
properties:
model:
type: string
description: >-
Elige un modelo GLM. Los cuatro admiten texto en este endpoint. Las
funciones opcionales varían según el modelo.
| ID del modelo | Entrada | Notas de razonamiento |
| --- | --- | --- |
| `glm-5.3` | Texto | Niveles efectivos: low / high / max; valores
compatibles en reasoning. No se puede desactivar el razonamiento. |
| `glm-5.3-flash` | Texto, imágenes | Igual que glm-5.3; usa
input_image para las imágenes. |
| `glm-5.3-flashx` | Texto, imágenes | Igual que glm-5.3; usa
input_image para las imágenes. |
| `glm-5.2` | Texto | none puede seguir produciendo tokens de
razonamiento y no garantiza su desactivación. |
enum:
- glm-5.3
- glm-5.3-flash
- glm-5.3-flashx
- glm-5.2
default: glm-5.3-flash
example: glm-5.3-flash
input:
description: >-
Obligatorio. Cadena de texto o array de elementos de entrada
Responses. El array admite mensajes, elementos de salida del modelo
reenviados y function_call_output. Para varios turnos, incluye el
historial completo en cada solicitud. Coloca el prompt del sistema
al principio como mensaje role=system. Las imágenes usan
input_image, solo con glm-5.3-flash y glm-5.3-flashx. No uses el
formato de bloques messages / image_url de Chat Completions.
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/InputItem'
example: Preséntate en una frase.
max_output_tokens:
type: integer
minimum: 1
description: >-
Máximo de tokens de salida de esta generación, incluido el
razonamiento. Empieza con 1024 y ajusta según la tarea. Un límite
pequeño puede agotarse durante el razonamiento y devolver solo
elementos reasoning, sin respuesta. Comprueba status e
incomplete_details. El parámetro se llama max_output_tokens, no
max_tokens.
example: 1024
stream:
type: boolean
default: false
description: >-
Activa el streaming SSE. Lee el texto en delta de
response.output_text.delta. El evento final de éxito es
response.completed. Finaliza el turno y gestiona también
response.incomplete, response.failed o error. No esperes únicamente
[DONE] o el cierre de la conexión.
reasoning:
type: object
properties:
effort:
type: string
description: >-
Intensidad de razonamiento; se recomienda low.
**Reglas de compatibilidad de glm-5.3 / glm-5.3-flash /
glm-5.3-flashx**
| Valor enviado | Nivel efectivo de razonamiento |
| --- | --- |
| `low` / `high` / `max` | Sin cambios |
| `xhigh` | `max` |
| `medium` | `high` |
| `minimal` / `none` | low; el razonamiento sigue activo |
**minimal y none no desactivan el razonamiento de la serie
5.3.** Sus tokens se facturan como salida. Los valores
desconocidos se mantienen sin conversión de compatibilidad; usa
los valores indicados. Estas reglas no se aplican a glm-5.2.
En este endpoint, glm-5.2 puede seguir produciendo tokens de
razonamiento con none. Este valor no garantiza su desactivación.
enum:
- max
- xhigh
- high
- medium
- low
- minimal
- none
example: low
description: >-
Responses usa reasoning.effort anidado, en lugar de reasoning_effort
o thinking en el nivel superior. Los tokens de razonamiento están
incluidos en output_tokens. Las tareas simples pueden devolver
reasoning_tokens=0; eso no significa que se pueda desactivar el
razonamiento.
instructions:
type: string
description: >-
Instrucciones del sistema. glm-5.3-flash admite este campo cuando
input es una cadena. Si es un array de mensajes, coloca el prompt
del sistema en el primer mensaje role=system.
tools:
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/Tool'
description: >-
Admite herramientas function del lado del cliente y web_search del
lado del servidor. Declara funciones con name / description /
parameters al mismo nivel, sin anidarlas en un objeto function como
en Chat Completions. Tu aplicación ejecuta function_call y devuelve
el resultado. web_search se ejecuta en el servidor; las búsquedas
realizadas pueden tener un coste por llamada además de los tokens.
Consulta el precio del modelo.
tool_choice:
description: >-
auto permite elegir al modelo; none desactiva las herramientas;
required exige una llamada. Para una función concreta, usa
{"type":"function","name":"get_temperature"}. La selección forzada
no garantiza el mismo comportamiento en todas las combinaciones de
modelos y herramientas.
oneOf:
- type: string
enum:
- auto
- none
- required
- type: object
properties:
type:
type: string
const: function
name:
type: string
required:
- type
- name
example: auto
parallel_tool_calls:
type: boolean
description: >-
Permite varias llamadas a herramientas por turno. false no garantiza
una sola llamada a función. El cliente debe recorrer y procesar
todos los function_call.
text:
type: object
properties:
format:
type: object
properties:
type:
type: string
description: >-
Formato de salida: text para texto y json_object para un
objeto JSON. Con json_object, pide JSON válido
explícitamente en el prompt y analízalo y valídalo en el
cliente. No se ofrecen restricciones estrictas de JSON
Schema; json_schema o strict=true no garantizan una
estructura concreta.
enum:
- text
- json_object
example: json_object
required:
- type
description: >-
Formato de salida. Los ejemplos usan json_object; HTTP 200 no
garantiza el cumplimiento de un esquema JSON.
store:
type: boolean
description: >-
Guarda la respuesta para referenciarla después. glm-5.3-flash y
glm-5.3-flashx permiten continuar con store=true y
previous_response_id. glm-5.2 no admite la continuación mediante ID;
store=true no la activa. Incluye el historial completo en input.
previous_response_id:
type: string
description: >-
id de nivel superior de la respuesta anterior. glm-5.3-flash y
glm-5.3-flashx lo admiten con store=true y el mismo modelo. Pasa el
id de respuesta sin cambios, no el id de un elemento output. glm-5.2
devuelve 400 para este campo. Si cambias de modelo, omítelo e
incluye todo el historial en input.
example: ID de respuesta devuelto en el turno anterior
metadata:
type: object
additionalProperties:
type: string
description: >-
Metadatos personalizados de cadenas clave-valor, disponibles en
metadata de la respuesta. No incluyas claves secretas ni información
sensible.
example:
conversation: demo
temperature:
type: number
description: >-
Parámetro de muestreo. El rango efectivo y el comportamiento
dependen del modelo. No garantiza una salida determinista y se puede
omitir en tareas de razonamiento.
top_p:
type: number
description: >-
Parámetro de muestreo. El rango efectivo y el comportamiento
dependen del modelo. Normalmente se puede omitir.
required:
- model
- input
ResponsesResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: ID de esta respuesta. Pásalo sin cambios en previous_response_id.
example: response_demo
object:
type: string
const: response
created_at:
type: integer
description: Fecha de creación en segundos Unix.
model:
type: string
example: glm-5.3-flash
status:
type: string
description: >-
completed indica que ha terminado la generación del turno,
posiblemente solo con llamadas a herramientas. incomplete indica una
salida incompleta. Comprueba output y error.
enum:
- completed
- incomplete
- failed
- in_progress
- queued
output:
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/OutputItem'
description: >-
Elementos de salida ordenados. Extrae text de las entradas content
con type=output_text dentro de los elementos type=message. reasoning
puede preceder a la respuesta y los turnos function_call pueden no
tener texto. No leas siempre output[0].
output_text:
type: string
description: >-
Texto de respuesta agregado opcional; puede faltar. Los clientes
genéricos deben recorrer output.
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
error:
type:
- object
- 'null'
description: Error de respuesta; normalmente null si la solicitud tiene éxito.
additionalProperties: true
incomplete_details:
type: object
properties:
reason:
type: string
description: Detalles de una salida truncada, por ejemplo max_output_tokens.
metadata:
type:
- object
- 'null'
additionalProperties:
type: string
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
message:
type: string
type:
type: string
param:
type:
- string
- 'null'
code:
type:
- string
- integer
- 'null'
required:
- error
InputItem:
description: >-
Mensaje, resultado de función o elemento copiado sin cambios del output
anterior. Para resultados de herramientas, usa el call_id devuelto y
conserva los campos originales de los elementos de salida anteriores.
oneOf:
- $ref: '#/components/schemas/InputMessage'
- $ref: '#/components/schemas/FunctionCallOutput'
- type: object
properties:
type:
type: string
description: Tipo del elemento de salida reenviado.
enum:
- function_call
- reasoning
- web_search_call
id:
type: string
call_id:
type: string
name:
type: string
arguments:
type: string
description: Argumentos codificados como cadena JSON.
status:
type: string
action:
type: object
additionalProperties: true
description: Acción de búsqueda o acceso a una página de web_search_call.
required:
- type
Tool:
oneOf:
- type: object
properties:
type:
type: string
const: function
name:
type: string
description:
type: string
parameters:
type: object
description: JSON Schema de los parámetros de la función.
strict:
type: boolean
description: >-
Opción de restricción de argumentos de función. El cliente debe
seguir analizando y validando arguments antes de ejecutar la
función.
required:
- type
- name
- parameters
- type: object
properties:
type:
type: string
const: web_search
required:
- type
OutputItem:
type: object
properties:
type:
type: string
description: >-
Tipos habituales: message, reasoning, function_call y
web_search_call.
enum:
- message
- reasoning
- function_call
- web_search_call
id:
type: string
status:
type: string
role:
type: string
content:
type: array
items:
type: object
properties:
type:
type: string
text:
type: string
annotations:
type: array
items:
type: object
description: >-
output_text en elementos message; puede ser reasoning_text en
elementos reasoning.
summary:
type: array
items:
type: object
properties:
type:
type: string
text:
type: string
description: >-
El razonamiento también puede devolverse mediante summary_text. No
supongas que todos los elementos reasoning tienen content.
call_id:
type: string
description: Identificador de la llamada a función para devolver su resultado.
name:
type: string
description: Nombre de la función.
arguments:
type: string
description: >-
Argumentos de la función como cadena JSON. Analízalos y valídalos
antes de ejecutarla.
action:
type: object
additionalProperties: true
description: Acción de búsqueda o acceso a una página de web_search_call.
required:
- type
Usage:
type: object
properties:
input_tokens:
type: integer
description: >-
Total de tokens de entrada, incluidos los que coinciden con la
caché.
output_tokens:
type: integer
description: Total de tokens de salida, incluido el razonamiento.
total_tokens:
type: integer
description: Suma de tokens de entrada y salida.
input_tokens_details:
type: object
properties:
cached_tokens:
type: integer
description: >-
Subconjunto de tokens de entrada encontrado en caché; no lo
sumes de nuevo a input_tokens. La caché de prefijos es
automática y no requiere cache_control explícito. Usa el valor
devuelto para conocer los aciertos.
output_tokens_details:
type: object
properties:
reasoning_tokens:
type: integer
description: >-
Subconjunto de tokens de salida usado para razonar; no lo
cuentes de nuevo en output_tokens. Este detalle puede faltar o
valer 0.
InputMessage:
type: object
properties:
role:
type: string
enum:
- system
- user
- assistant
content:
description: >-
Cadena de texto o array de bloques de entrada. Al reenviar una
salida assistant existente, puedes conservar sus bloques output_text
sin cambios.
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
oneOf:
- $ref: '#/components/schemas/InputText'
- $ref: '#/components/schemas/InputImage'
- $ref: '#/components/schemas/OutputText'
required:
- role
- content
FunctionCallOutput:
type: object
properties:
type:
type: string
const: function_call_output
call_id:
type: string
description: call_id del function_call original.
output:
type: string
description: Resultado de función, normalmente una cadena codificada en JSON.
required:
- type
- call_id
- output
InputText:
type: object
properties:
type:
type: string
const: input_text
text:
type: string
required:
- type
- text
InputImage:
type: object
properties:
type:
type: string
const: input_image
image_url:
type: string
description: >-
URL pública de imagen o Data URL Base64, como
data:image/png;base64,... para PNG. Solo glm-5.3-flash /
glm-5.3-flashx admiten imágenes; usa solo texto con glm-5.3 y
glm-5.2.
required:
- type
- image_url
OutputText:
type: object
properties:
type:
type: string
const: output_text
text:
type: string
annotations:
type: array
items:
type: object
required:
- type
- text
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: Envía Bearer YOUR_API_KEY en la cabecera Authorization.
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