> ## 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 - API compatible OpenAI > - Utilisez le protocole OpenAI Chat Completions pour appeler le modèle GLM-5.2 - Mode de traitement synchrone, renvoie le contenu de la conversation en temps réel - **Conversation en texte brut** : dialogue contextuel sur un ou plusieurs tours - **Invites système** : personnalisez le rôle et le comportement de l'IA via des messages `role=system` - **Réflexion approfondie** : active/désactive la chaîne de pensée via `thinking.type`, `reasoning_effort` ajuste l'intensité du raisonnement ; le processus de raisonnement est renvoyé via `reasoning_content` - **Sortie en streaming** : prend en charge les réponses en streaming SSE (`stream=true`) - **Appel d'outils** : prend en charge le Function Calling, la recherche dans une base de connaissances (retrieval), la recherche web (web_search) et le MCP (jusqu'à 128 outils) - **Sortie structurée** : activez le mode JSON via `response_format` **À propos des réponses en streaming** : lorsque `stream=true`, la réponse est renvoyée via Server-Sent Events, chaque message ayant le format `data: {JSON}`, et `data: [DONE]` est renvoyé à la fin. Chaque bloc de données (`ChatCompletionChunk`) contient `id`, `created`, `model`, `choices`, et éventuellement `usage` et `content_filter` ; au sein de celui-ci, `choices[].delta` renvoie de manière incrémentale `role` / `content` / `reasoning_content` / `tool_calls`, et `choices[].finish_reason` indique la raison de fin dans le dernier bloc. **BaseURL** : la BaseURL par défaut est `https://direct.evolink.ai`, qui offre une meilleure prise en charge des modèles textuels et des connexions de longue durée. `https://api.evolink.ai` est le point de terminaison principal pour les services multimodaux et sert d'adresse de repli pour les modèles textuels. ## OpenAPI ````yaml fr/api-manual/language-series/glm-5.2/glm-5.2-api.json POST /v1/chat/completions openapi: 3.1.0 info: title: Référence complète des paramètres GLM-5.2 (compatible OpenAI) description: >- Référence complète de l'API pour l'interface de conversation GLM-5.2. **Capacités du modèle** : - Tout dernier modèle phare, doté d'un raisonnement complexe, d'un contexte ultra-long et d'une vitesse d'inférence extrême - Sortie maximale : **131 072 tokens** (128K), recommandé au moins **1 024 tokens** - Réflexion approfondie : active/désactive la chaîne de pensée via le champ `thinking`, `reasoning_effort` ajuste l'intensité du raisonnement (exclusif à GLM-5.2) - Appel d'outils : prend en charge le Function Calling, la recherche dans une base de connaissances, la recherche web et le MCP (jusqu'à 128 outils) - Sortie en streaming : prend en charge les réponses en streaming SSE - Sortie structurée : prend en charge les formats de réponse `text` / `json_object` license: name: MIT version: 1.0.0 servers: - url: https://direct.evolink.ai description: Production (recommandée) - url: https://api.evolink.ai description: URL alternative security: - bearerAuth: [] tags: - name: Génération de conversation description: Points de terminaison liés à la génération de conversation par IA paths: /v1/chat/completions: post: tags: - Génération de conversation summary: Interface de conversation GLM-5.2 (compatible OpenAI) description: >- - Utilisez le protocole OpenAI Chat Completions pour appeler le modèle GLM-5.2 - Mode de traitement synchrone, renvoie le contenu de la conversation en temps réel - **Conversation en texte brut** : dialogue contextuel sur un ou plusieurs tours - **Invites système** : personnalisez le rôle et le comportement de l'IA via des messages `role=system` - **Réflexion approfondie** : active/désactive la chaîne de pensée via `thinking.type`, `reasoning_effort` ajuste l'intensité du raisonnement ; le processus de raisonnement est renvoyé via `reasoning_content` - **Sortie en streaming** : prend en charge les réponses en streaming SSE (`stream=true`) - **Appel d'outils** : prend en charge le Function Calling, la recherche dans une base de connaissances (retrieval), la recherche web (web_search) et le MCP (jusqu'à 128 outils) - **Sortie structurée** : activez le mode JSON via `response_format` **À propos des réponses en streaming** : lorsque `stream=true`, la réponse est renvoyée via Server-Sent Events, chaque message ayant le format `data: {JSON}`, et `data: [DONE]` est renvoyé à la fin. Chaque bloc de données (`ChatCompletionChunk`) contient `id`, `created`, `model`, `choices`, et éventuellement `usage` et `content_filter` ; au sein de celui-ci, `choices[].delta` renvoie de manière incrémentale `role` / `content` / `reasoning_content` / `tool_calls`, et `choices[].finish_reason` indique la raison de fin dans le dernier bloc. operationId: createChatCompletionGLM52 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest' examples: simple_text: summary: Conversation textuelle sur un seul tour value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: Veuillez vous présenter multi_turn: summary: Conversation multi-tours (compréhension du contexte) value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: Qu'est-ce que Python ? - role: assistant content: Python est un langage de programmation de haut niveau... - role: user content: Quels sont ses avantages ? system_prompt: summary: Utilisation des invites système value: model: glm-5.2 messages: - role: system content: >- Vous êtes un assistant de programmation Python professionnel. Répondez aux questions de manière concise. - role: user content: Comment lire un fichier ? deep_thinking: summary: >- Activer la réflexion approfondie et ajuster l'intensité du raisonnement value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: >- Un fermier doit faire traverser une rivière à un loup, une chèvre et un chou, mais ne peut en transporter qu'un seul à la fois. Comment traverser en toute sécurité ? thinking: type: enabled reasoning_effort: max disable_thinking: summary: Désactiver la réflexion approfondie (réponse directe) value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: Résumez la théorie de la relativité en une phrase. thinking: type: disabled function_calling: summary: Appel d'outil (Function Calling) value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: Quel temps fait-il à Pékin aujourd'hui ? tools: - type: function function: name: get_weather description: Interroger la météo en temps réel d'une ville donnée parameters: type: object properties: city: type: string description: 'Nom de la ville, par exemple : Pékin' required: - city tool_choice: auto web_search: summary: Activer l'outil de recherche web value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: >- Aide-moi à trouver les actualités sur l'intelligence artificielle de la dernière semaine tools: - type: web_search web_search: enable: true search_engine: search_pro count: 10 search_recency_filter: oneWeek json_mode: summary: Sortie structurée JSON value: model: glm-5.2 messages: - role: system content: >- Veuillez répondre au format JSON, en incluant les deux champs name et age. - role: user content: Jean Dupont, 28 ans response_format: type: json_object streaming: summary: Sortie en streaming (SSE) value: model: glm-5.2 messages: - role: user content: Écris un court poème sur le printemps stream: true responses: '200': description: Génération de conversation réussie content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse' '400': description: Paramètres de requête invalides content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 400 message: Invalid request parameters type: invalid_request_error '401': description: Non authentifié, token invalide ou expiré content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 401 message: Invalid or expired token type: authentication_error '402': description: Quota insuffisant, recharge requise 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: Accès non autorisé 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: Ressource introuvable 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: Limite de fréquence de requêtes dépassée 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: Erreur interne du serveur 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: Erreur du service en amont 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: Service temporairement indisponible 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: >- Code du modèle à appeler - `glm-5.2` : tout dernier modèle phare, offrant un raisonnement complexe, un contexte ultra-long et une vitesse d'inférence extrême enum: - glm-5.2 default: glm-5.2 example: glm-5.2 messages: type: array description: >- Liste des messages de la conversation, contenant l'intégralité du contexte de la conversation en cours Prend en charge quatre rôles : `system`, `user`, `assistant`, `tool`. Les messages de rôles différents ont des structures de champs différentes ; sélectionnez le rôle correspondant pour le consulter. Doit contenir au moins 1 message, et ne peut pas contenir uniquement des messages système ou des messages de l'assistant. 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: >- Indique s'il faut activer le mode de sortie en streaming - `false` : le modèle génère la réponse complète puis la renvoie en une seule fois (par défaut), adapté aux textes courts et au traitement par lots - `true` : renvoie le contenu en temps réel bloc par bloc via Server-Sent Events (SSE), adapté au chat et aux textes longs ; `data: [DONE]` est renvoyé à la fin du flux default: false example: false thinking: type: object description: Contrôle l'activation de la chaîne de pensée (Chain of Thought) properties: type: type: string description: >- Interrupteur de la chaîne de pensée - `enabled` : active la réflexion approfondie (par défaut) - `disabled` : désactive la réflexion approfondie, le modèle répond directement enum: - enabled - disabled default: enabled clear_thinking: type: boolean description: >- Indique s'il faut effacer le `reasoning_content` des tours de conversation historiques - `true` (par défaut) : ignore/supprime le `reasoning_content` des tours historiques, et n'utilise que le contenu non lié au raisonnement (texte visible utilisateur/assistant, appels d'outils et résultats, etc.) comme contexte, ce qui peut réduire la longueur du contexte et le coût - `false` : conserve le `reasoning_content` des tours historiques et le fournit au modèle avec le contexte (Preserved Thinking) ; dans ce cas, le `reasoning_content` historique doit être transmis dans `messages` de manière **complète, non modifiée et dans l'ordre d'origine** ; toute absence, troncature, réécriture ou réorganisation dégradera les performances ou empêchera son effet - Remarque : ce paramètre n'affecte que la réflexion historique entre les tours, il ne modifie pas le fait que le tour en cours produise ou non une réflexion default: true example: true reasoning_effort: type: string description: >- Contrôle le degré de raisonnement du modèle (capacité exclusive à GLM-5.2) **Remarques** : - N'a d'effet que lorsque `thinking` est activé, par défaut `max` - Valeurs du plus fort au plus faible : `max` > `xhigh` > `high` > `medium` > `low` > `minimal` > `none` **Règles de correspondance GLM-5.2** (pour la compatibilité avec d'autres protocoles) : - `xhigh` → équivalent à `max` - `low` / `medium` → équivalent à `high` - `none` / `minimal` → abandon de la réflexion (pas de raisonnement approfondi) enum: - max - xhigh - high - medium - low - minimal - none default: max example: max do_sample: type: boolean description: >- Indique s'il faut activer la stratégie d'échantillonnage - `true` (par défaut) : utilise `temperature` / `top_p` pour un échantillonnage aléatoire, sortie plus variée - `false` : sélectionne toujours le mot le plus probable (décodage glouton), sortie plus déterministe ; dans ce cas, `temperature` et `top_p` sont ignorés Pour les tâches nécessitant cohérence et reproductibilité (comme la génération de code, la traduction), il est recommandé de définir cette valeur sur `false` default: true example: true temperature: type: number format: float description: >- Température d'échantillonnage, contrôle le caractère aléatoire et la créativité de la sortie **Remarques** : - Plage : `[0.0, 1.0]`, limitée à deux décimales - Valeurs plus élevées (par ex. 0.8) : plus aléatoire et plus créatif, adapté à l'écriture créative - Valeurs plus basses (par ex. 0.2) : plus stable et plus déterministe, adapté aux questions factuelles et à la génération de code - Valeur par défaut de GLM-5.2 : `1.0` **Recommandation** : n'ajustez pas simultanément `temperature` et `top_p` minimum: 0 maximum: 1 default: 1 example: 1 top_p: type: number format: float description: >- Paramètre d'échantillonnage par noyau (Nucleus Sampling), une méthode alternative à l'échantillonnage par `temperature` **Remarques** : - Plage : `[0.01, 1.0]`, limitée à deux décimales - Le modèle ne considère que les mots candidats dont la probabilité cumulée atteint `top_p` ; par exemple, 0.1 signifie ne considérer que les 10 % de mots les plus probables - Des valeurs plus petites produisent une sortie plus ciblée et plus cohérente ; des valeurs plus grandes augmentent la diversité - Valeur par défaut de GLM-5.2 : `0.95` **Recommandation** : n'ajustez pas simultanément `temperature` et `top_p` minimum: 0.01 maximum: 1 default: 0.95 example: 0.95 max_tokens: type: integer description: >- Limite du nombre maximal de tokens en sortie du modèle **Remarques** : - GLM-5.2 prend en charge une longueur de sortie maximale de **131 072 tokens** (128K), il est recommandé de définir une valeur d'au moins `1024` - Lorsque `thinking` est activé, les tokens de la chaîne de pensée sont également comptabilisés dans cette limite - Si la génération est interrompue pour cause de `length`, essayez d'augmenter cette valeur minimum: 1 maximum: 131072 example: 1024 tools: type: array description: >- Liste des outils que le modèle peut appeler **Remarques** : - Prend en charge l'appel de fonction (`function`), la recherche dans une base de connaissances (`retrieval`), la recherche web (`web_search`) et le MCP (`mcp`) - Prend en charge jusqu'à 128 fonctions 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: >- Contrôle la manière dont le modèle choisit quelle fonction appeler **Remarques** : n'a d'effet que lorsque le type d'outil est `function`, par défaut et uniquement `auto` est pris en charge (le modèle décide automatiquement s'il faut appeler un outil) enum: - auto default: auto example: auto stop: type: array description: >- Liste des mots d'arrêt **Remarques** : - Lorsque le texte généré par le modèle rencontre la chaîne spécifiée, la génération s'arrête immédiatement (le mot d'arrêt lui-même n'est pas inclus dans le texte renvoyé) - Actuellement, un seul mot d'arrêt est pris en charge, au format `["stop_word1"]`, par exemple `["Human:"]` items: type: string maxItems: 4 example: - 'Human:' response_format: type: object description: >- Spécifie le format de sortie de la réponse du modèle, par défaut `text` **Remarques** : - `{ "type": "json_object" }` active le mode JSON, le modèle renvoie des données au format JSON valide, adapté aux scénarios d'extraction de données structurées, etc. - Lors de l'utilisation du mode JSON, il est recommandé de demander explicitement une sortie JSON dans le message `system` ou `user` required: - type properties: type: type: string description: |- Type de format de sortie - `text` : sortie en texte brut (par défaut) - `json_object` : sortie au format JSON enum: - text - json_object default: text request_id: type: string description: >- Identifiant unique de la requête **Remarques** : - Transmis par le client, longueur de 6 à 64 caractères, il est recommandé d'utiliser le format UUID pour garantir l'unicité - S'il n'est pas fourni, la plateforme le génère automatiquement minLength: 6 maxLength: 64 example: req-7f3a2c1e8b9d4f0a user_id: type: string description: >- Identifiant unique de l'utilisateur final **Remarques** : longueur de 6 à 128 caractères, il est recommandé d'utiliser un identifiant unique ne contenant pas d'informations sensibles ; cela peut aider la plateforme à surveiller et détecter les comportements abusifs minLength: 6 maxLength: 128 example: user-abc123456 ChatCompletionResponse: type: object properties: id: type: string description: '`ID` de la tâche' example: chatcmpl-a6613b56-c61c-94ba-9a9f-43d4cdc7d77a object: type: string description: Type de réponse enum: - chat.completion example: chat.completion request_id: type: string description: >- `ID` de la requête (retransmis lorsque `request_id` est fourni dans la requête) example: req-7f3a2c1e8b9d4f0a created: type: integer description: Heure de création de la requête, horodatage `Unix` (secondes) example: 1777021417 model: type: string description: Nom du modèle example: glm-5.2 choices: type: array description: Liste des réponses du modèle items: $ref: '#/components/schemas/Choice' usage: $ref: '#/components/schemas/Usage' web_search: type: array description: >- Informations relatives à la recherche web, renvoyées lors de l'utilisation de l'outil `web_search` et qu'une recherche est effectuée items: $ref: '#/components/schemas/WebSearchResult' content_filter: type: array description: Informations relatives à la sécurité du contenu items: $ref: '#/components/schemas/ContentFilter' ErrorResponse: type: object properties: error: type: object properties: code: type: integer description: Code d'erreur de statut HTTP message: type: string description: Description de l'erreur type: type: string description: Type d'erreur param: type: string description: Nom du paramètre concerné fallback_suggestion: type: string description: Suggestion en cas d'erreur SystemMessage: title: System Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - system description: Identifiant de rôle, fixé à `system` content: type: string description: >- Contenu de l'invite système, utilisé pour définir le rôle et le comportement de l'IA UserMessage: title: User Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - user description: Identifiant de rôle, fixé à `user` content: type: string description: Contenu du message utilisateur (chaîne de texte brut) AssistantRequestMessage: title: Assistant Message type: object description: Message de l'assistant, peut contenir des appels d'outils required: - role properties: role: type: string enum: - assistant description: Identifiant de rôle, fixé à `assistant` content: type: - string - 'null' description: >- Contenu du message de l'assistant **Remarques** : utilisé pour transmettre les réponses historiques de l'assistant dans les conversations multi-tours ; généralement `null` lorsque `tool_calls` est présent reasoning_content: type: - string - 'null' description: >- Contenu historique de la chaîne de pensée **Remarques** : requis uniquement lorsque `thinking.clear_thinking=false` (Preserved Thinking) ; retransmet tel quel le `reasoning_content` de la réponse du tour précédent ; par défaut (`clear_thinking=true`), aucune retransmission n'est nécessaire tool_calls: type: array description: >- Liste des appels d'outils Utilisée pour transmettre les informations historiques d'appels d'outils dans les conversations multi-tours ; lorsque ce champ est fourni, `content` est généralement vide items: type: object required: - id - type properties: id: type: string description: ID de l'appel d'outil type: type: string enum: - function - web_search - retrieval description: Type d'outil function: type: object description: >- Informations sur l'appel de fonction, non vides lorsque `type` est `function` required: - name - arguments properties: name: type: string description: Nom de la fonction arguments: type: string description: Arguments de la fonction (chaîne au format JSON) ToolMessage: title: Tool Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - tool description: Identifiant de rôle, fixé à `tool` content: type: string description: Contenu du résultat renvoyé par l'appel d'outil tool_call_id: type: string description: >- Indique l'`ID` de l'appel d'outil correspondant à ce message (correspond à l'`id` renvoyé dans `tool_calls` du message assistant) FunctionTool: title: Outil Function type: object required: - type - function additionalProperties: false properties: type: type: string enum: - function default: function description: Type d'outil, fixé à `function` function: type: object required: - name - description - parameters properties: name: type: string description: >- Nom de la fonction à appeler **Remarques** : doit être composé des caractères `a-z`, `A-Z`, `0-9`, ou inclure des traits de soulignement et des tirets ; longueur maximale de 64 caractères minLength: 1 maxLength: 64 pattern: ^[a-zA-Z0-9_-]+$ description: type: string description: >- Description de la fonctionnalité de la fonction, pour aider le modèle à choisir quand et comment appeler la fonction parameters: type: object description: >- Paramètres d'entrée de la fonction, décrits sous forme d'objet JSON Schema RetrievalTool: title: Outil Retrieval (recherche dans une base de connaissances) type: object required: - type - retrieval additionalProperties: false properties: type: type: string enum: - retrieval default: retrieval description: Type d'outil, fixé à `retrieval` retrieval: type: object required: - knowledge_id properties: knowledge_id: type: string description: >- `ID` de la base de connaissances, créé ou obtenu depuis la plateforme prompt_template: type: string description: >- Modèle d'invite pour la requête au modèle, un modèle personnalisé contenant les espaces réservés `{{ knowledge }}` et `{{ question }}` ; le modèle par défaut est utilisé s'il n'est pas transmis WebSearchTool: title: Outil Web Search (recherche web) type: object required: - type - web_search additionalProperties: false properties: type: type: string enum: - web_search default: web_search description: Type d'outil, fixé à `web_search` web_search: type: object required: - search_engine properties: enable: type: boolean description: >- Indique s'il faut activer la fonction de recherche, définir sur `true` lorsqu'elle est activée default: false search_engine: type: string description: Type de moteur de recherche, par défaut `search_std` enum: - search_std - search_pro - search_pro_sogou - search_pro_quark search_query: type: string description: >- Mot-clé personnalisé pour forcer le déclenchement de la recherche search_intent: type: string description: >- Indique s'il faut effectuer la reconnaissance de l'intention de recherche, exécutée par défaut - `true` : effectue la reconnaissance de l'intention de recherche, et exécute la recherche après avoir détecté une intention de recherche - `false` : ignore la reconnaissance d'intention et exécute directement la recherche count: type: integer description: >- Nombre de résultats renvoyés, plage `1-50`, par défaut `10` (pris en charge par `search_std` / `search_pro` / `search_pro_sogou`) minimum: 1 maximum: 50 default: 10 search_domain_filter: type: string description: >- Liste blanche de noms de domaine pour limiter les résultats de recherche (par ex. `www.example.com`) search_recency_filter: type: string description: >- Limite la plage temporelle des résultats de recherche, par défaut `noLimit` enum: - oneDay - oneWeek - oneMonth - oneYear - noLimit default: noLimit content_size: type: string description: >- Contrôle le nombre de mots du résumé des pages web, par défaut `medium` - `medium` : renvoie des informations de résumé, suffisantes pour les besoins de raisonnement de base - `high` : maximise le contexte, informations plus détaillées enum: - medium - high default: medium result_sequence: type: string description: >- Position de renvoi des résultats de recherche (avant ou après la réponse du modèle), par défaut `after` enum: - before - after default: after search_result: type: boolean description: >- Indique s'il faut renvoyer les informations détaillées des sources de recherche, par défaut `false` default: false require_search: type: boolean description: >- Indique s'il faut forcer la réponse à se baser sur les résultats de recherche, par défaut `false` default: false search_prompt: type: string description: >- `Prompt` utilisé pour personnaliser le traitement des résultats de recherche ; le modèle par défaut est utilisé s'il n'est pas transmis McpTool: title: Outil MCP type: object required: - type - mcp additionalProperties: false properties: type: type: string enum: - mcp default: mcp description: Type d'outil, fixé à `mcp` mcp: type: object required: - server_label properties: server_label: type: string description: >- Identifiant du serveur MCP ; lors de la connexion à un serveur MCP intégré à la plateforme, renseignez le code mcp correspondant, sans avoir à renseigner `server_url` server_url: type: string description: Adresse du serveur MCP transport_type: type: string description: Type de transport enum: - sse - streamable-http default: streamable-http allowed_tools: type: array description: Ensemble des outils autorisés à être appelés items: type: string headers: type: object description: Informations d'authentification requises par le serveur MCP Choice: type: object properties: index: type: integer description: Index du résultat example: 0 message: $ref: '#/components/schemas/AssistantMessage' finish_reason: type: string description: >- Raison de fin du raisonnement - `stop` : fin naturelle ou déclenchement d'un mot d'arrêt - `tool_calls` : le modèle a invoqué une fonction (appel d'outil) - `length` : limite de longueur de tokens atteinte - `sensitive` : contenu intercepté par la modération de sécurité (veuillez juger et décider de retirer ou non le contenu public) - `network_error` : anomalie d'inférence du modèle - `model_context_window_exceeded` : dépassement de la fenêtre de contexte du modèle enum: - stop - tool_calls - length - sensitive - network_error - model_context_window_exceeded example: stop Usage: type: object description: Statistiques d'utilisation des tokens renvoyées à la fin de l'appel properties: prompt_tokens: type: integer description: Nombre de tokens en entrée de l'utilisateur example: 24 completion_tokens: type: integer description: >- Nombre de tokens en sortie (y compris la partie `reasoning_tokens` de la chaîne de pensée) example: 346 total_tokens: type: integer description: Nombre total de tokens = prompt_tokens + completion_tokens example: 370 prompt_tokens_details: type: object description: Détail des tokens d'entrée properties: cached_tokens: type: integer description: Nombre de tokens ayant été trouvés en cache example: 0 completion_tokens_details: type: object description: Détail des tokens de sortie properties: reasoning_tokens: type: integer description: >- Nombre de tokens produits par la chaîne de pensée (réflexion approfondie), comptabilisés dans `completion_tokens` example: 321 WebSearchResult: type: object description: Résultat unique de recherche web properties: icon: type: string description: Icône du site source title: type: string description: Titre du résultat de recherche link: type: string description: Lien de la page web du résultat de recherche media: type: string description: Nom de la source média de la page web du résultat de recherche publish_date: type: string description: Date de publication du site web content: type: string description: Contenu textuel cité de la page web du résultat de recherche refer: type: string description: Numéro de l'indice ContentFilter: type: object description: Informations de sécurité du contenu properties: role: type: string description: |- Étape d'application de la sécurité - `assistant` : inférence du modèle - `user` : entrée de l'utilisateur - `history` : contexte historique enum: - assistant - user - history level: type: integer description: >- Niveau de gravité `0-3`, `0` indique le plus grave, `3` indique le plus léger minimum: 0 maximum: 3 AssistantMessage: type: object properties: role: type: string description: Rôle de la conversation en cours, par défaut `assistant` enum: - assistant example: assistant content: type: - string - 'null' description: >- Contenu textuel de la conversation **Remarques** : peut être `null` lors de l'appel d'outils (`tool_calls`), sinon renvoie le contenu de la réponse du modèle example: >- Bonjour ! Je suis GLM-5.2, et je peux vous aider à réaliser diverses tâches comme la conversation, le raisonnement, la rédaction, le code, etc. reasoning_content: type: string description: >- Contenu de la chaîne de pensée **Remarques** : renvoyé lorsque `thinking` est activé, enregistre le processus de raisonnement du modèle example: Laissez-moi d'abord analyser ce problème... tool_calls: type: array description: >- Informations sur les appels d'outils générés (renvoyées lorsque le modèle décide d'appeler un outil) items: type: object properties: id: type: string description: Identifiant unique de l'appel d'outil type: type: string description: Type d'appel d'outil enum: - function - mcp function: type: object description: >- Informations sur l'appel de fonction (contient le nom de fonction généré et les arguments au format JSON) properties: name: type: string description: Nom de la fonction générée arguments: type: string description: >- Chaîne au format JSON des arguments de l'appel de fonction, veuillez valider les arguments avant d'appeler la fonction mcp: type: object description: >- Paramètres de l'appel d'outil MCP (renvoyés lorsque `type=mcp`) properties: id: type: string description: Identifiant unique de l'appel d'outil MCP type: type: string description: Type d'appel MCP enum: - mcp_list_tools - mcp_call server_label: type: string description: Étiquette du serveur MCP error: type: string description: Informations d'erreur securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: >- ##Toutes les API nécessitent une authentification par Bearer Token## **Obtenir une clé API :** Visitez la [page de gestion des clés API](https://evolink.ai/dashboard/keys) pour obtenir votre clé API **Ajouter à l'en-tête de requête :** ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` ````