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": "こんにちは、一文で自己紹介してください"
    }
  ]
}
'

{
  "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": "こんにちは！私は GLM-5.3 です。対話、推論、執筆、コーディングなど、さまざまなタスクをお手伝いできます。",
        "reasoning_content": "まずこの問題を分析してみましょう...",
        "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/credits"
  }
}

{
  "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": 123,
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "param": "<string>",
    "fallback_suggestion": "<string>"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

Chat Completions API

GLM 全モデルインターフェース - Chat Completions クイックスタート

OpenAI Chat Completions プロトコルで GLM シリーズのモデルを呼び出し（モデルは model パラメータで選択）
必要なパラメータは model と messages の 2 つだけ
全シリーズで 1M token のコンテキストウィンドウ、最大出力 131,072 tokens
全シリーズでデフォルトで深い思考が有効。推論過程は reasoning_content で返されます
ストリーミング出力、ツール呼び出し、思考強度の調節、画像入力などの機能は「完全なパラメータ」ページをご覧ください

POST

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": [
    {
      "role": "user",
      "content": "こんにちは、一文で自己紹介してください"
    }
  ]
}
'

{
  "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": "こんにちは！私は GLM-5.3 です。対話、推論、執筆、コーディングなど、さまざまなタスクをお手伝いできます。",
        "reasoning_content": "まずこの問題を分析してみましょう...",
        "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/credits"
  }
}

{
  "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": 123,
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "param": "<string>",
    "fallback_suggestion": "<string>"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

BaseURL：デフォルトの BaseURL は https://direct.evolink.ai で、テキストモデルへの対応が優れており、長時間接続をサポートします。https://api.evolink.ai はマルチモーダルサービスの主力エンドポイントで、テキストモデルに対しては代替アドレスとして使用されます。

承認

Authorization

string

header

必須

##すべての API は Bearer Token 認証が必要です##

API キーの取得：

API キー管理ページにアクセスして API キーを取得してください

リクエストヘッダーに追加：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

ボディ

application/json

model

enum<string>

デフォルト:glm-5.3

必須

呼び出すモデル：

モデル ID	位置づけ
`glm-5.3`	フラッグシップモデル。複雑なソフトウェアエンジニアリングとエージェントタスクの能力が全面的に向上；1M コンテキスト
`glm-5.3-flash`	軽量マルチモーダルモデル。コストが極めて低く、画像入力にネイティブ対応；1M コンテキスト
`glm-5.3-flashx`	画像入力対応のマルチモーダルモデル。1M コンテキスト
`glm-5.2`	前世代のフラッグシップ。複雑な推論と超長コンテキスト；1M コンテキスト

利用可能なオプション:

glm-5.3,

glm-5.3-flash,

glm-5.3-flashx,

glm-5.2

例:

"glm-5.3"

messages

Message · object[]

必須

対話メッセージのリスト。時系列順に並べます。最低 1 件のメッセージが必要です。

Minimum array length: 1

Show child attributes

レスポンス

チャット補完が正常に生成されました

string

タスク ID

例:

"chatcmpl-a6613b56-c61c-94ba-9a9f-43d4cdc7d77a"

object

enum<string>

レスポンスタイプ

利用可能なオプション:

chat.completion

例:

"chat.completion"

request_id

string

リクエスト ID（リクエストで request_id を指定した場合に返送されます）

例:

"req-7f3a2c1e8b9d4f0a"

created

integer

リクエストの作成時刻。Unix タイムスタンプ（秒）

例:

1777021417

model

string

モデル名

例:

"glm-5.3"

choices

object[]

モデルレスポンスのリスト

Show child attributes

usage

object

呼び出し終了時に返却される Token 使用統計

Show child attributes

content_filter

object[]

コンテンツ安全関連情報

Show child attributes

画像シリーズ

動画シリーズ

オーディオシリーズ

テキストシリーズ

アカウント管理

タスク管理

ファイル管理

GLM 全モデルインターフェース - Chat Completions クイックスタート

承認

ボディ

レスポンス