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": "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
    }
  },
  "web_search": [
    {
      "icon": "<string>",
      "title": "<string>",
      "link": "<string>",
      "media": "<string>",
      "publish_date": "<string>",
      "content": "<string>",
      "refer": "<string>"
    }
  ],
  "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 完全なパラメータ

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）
同期処理モードで、対話内容をリアルタイムに返します
テキスト対話：シングルターンまたはマルチターンのコンテキスト対話。glm-5.3-flash と glm-5.3-flashx は画像入力にも対応
システムプロンプト：role=system メッセージで AI の役割と振る舞いをカスタマイズ
深い思考：thinking.type で思考連鎖を制御し、reasoning_effort で推論の強度を調節。推論過程は reasoning_content で返されます
ストリーミング出力：SSE でのストリーミング返却に対応（stream=true）
ツール呼び出し：Function Calling とウェブ検索に対応（web_search、最大 128 個のツール）
構造化出力：response_format で JSON モードを有効化

ストリーミングレスポンスについて：stream=true の場合、Server-Sent Events で返却され、各メッセージの形式は data: {JSON}、終了時に data: [DONE] が返ります。各データチャンク（ChatCompletionChunk）には id、created、model、choices、および任意で usage と content_filter が含まれます。そのうち choices[].delta は role / content / reasoning_content / tool_calls を差分で返し、choices[].finish_reason は最後のチャンクで終了理由を示します。

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": "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
    }
  },
  "web_search": [
    {
      "icon": "<string>",
      "title": "<string>",
      "link": "<string>",
      "media": "<string>",
      "publish_date": "<string>",
      "content": "<string>",
      "refer": "<string>"
    }
  ],
  "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。

思考の切り替え。enabled は思考を有効にし、全モデルのデフォルトです。disabled で無効にできるのは glm-5.2 のみです。glm-5.3、glm-5.3-flash、glm-5.3-flashx は常に思考します。disabled はデフォルトの思考モードを維持するため、思考を無効にせず、強度を low に設定するものでもありません。強度を下げるには reasoning_effort=low を指定してください。glm-5.2 から 5.3 シリーズに切り替えた後は、thinking.type=disabled を残しても思考は有効で、思考トークンは出力として課金されます。

reasoning_effort: 推論強度。デフォルトは max。 glm-5.3 / glm-5.3-flash / glm-5.3-flashx の互換ルール

指定値	実際の思考レベル
`low` / `high` / `max`	同じレベルを維持
`xhigh`	`max`
`medium`	`high`
`minimal` / `none`	`low`。思考は有効なまま

minimal と none は 5.3 シリーズの思考を無効にしません。 思考トークンは出力として課金されます。認識されない値は互換変換せず、そのまま扱われます。表の値を使用してください。これらの互換ルールは glm-5.2 には適用されません。 glm-5.2 は max、xhigh、high、medium、low、minimal、none に対応します。xhigh は max、medium / low は high に相当し、minimal / none は思考を無効にできます。thinking.type=disabled でも無効にできます。プログラミングなど複雑なタスクには max を使用できます。

ユーザーメッセージの内容。

文字列：プレーンテキスト。すべてのモデルが対応
コンテンツブロック配列：テキストと画像の混在。対応しているのは glm-5.3-flash と glm-5.3-flashx のみ

glm-5.3 や glm-5.2 に画像コンテンツブロックを渡すとエラーになります。

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	思考の制御	画像入力
`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し、コーディング能力は前世代から大幅に強化；1M コンテキスト	常に有効。実際のレベルは low / high / max。互換値は reasoning_effort を参照。	非対応
`glm-5.3-flash`	軽量マルチモーダルモデル。スパースアテンションとリニアアテンションのハイブリッド構成で、コストが極めて低くビジョンにネイティブ対応；1M コンテキスト	`glm-5.3` と同じ	対応。`messages` フィールドを参照
`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-5.3` と同じ	対応。`messages` フィールドを参照
`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	`thinking.type: "disabled"` で無効化できます。`reasoning_effort` は 7 段階すべてに対応	非対応

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

(System Message · object | User Message · object | Assistant Message · object | Tool Message · object)[]

必須

対話メッセージのリスト。現在の対話の完全な文脈情報を含みます

system、user、assistant、tool の 4 種類の役割に対応します。役割が異なるメッセージは異なるフィールド構造を持つため、対応する役割を選択して確認してください。少なくとも 1 件のメッセージを含む必要があり、システムメッセージまたはアシスタントメッセージのみで構成することはできません。

Minimum array length: 1

System Message
User Message
Assistant Message
Tool Message

Show child attributes

stream

boolean

デフォルト:false

ストリーミング出力モードを有効にするかどうか

false：モデルが完全なレスポンスを生成してから一括で返します（デフォルト）。短いテキストやバッチ処理に適しています
true：Server-Sent Events（SSE）でチャンクごとにリアルタイムに返します。チャットや長文に適しています。ストリーミング終了時に data: [DONE] を返します

例:

false

thinking

object

思考連鎖（Chain of Thought）を有効にするかどうかを制御します

Show child attributes

reasoning_effort

enum<string>

デフォルト:max

推論強度。デフォルトは max。

glm-5.3 / glm-5.3-flash / glm-5.3-flashx の互換ルール

指定値	実際の思考レベル
`low` / `high` / `max`	同じレベルを維持
`xhigh`	`max`
`medium`	`high`
`minimal` / `none`	low。思考は有効なまま

minimal と none は 5.3 シリーズの思考を無効にしません。思考トークンは出力として課金されます。認識されない値は互換変換せず、そのまま扱われます。表の値を使用してください。これらの互換ルールは glm-5.2 には適用されません。

glm-5.2 は max、xhigh、high、medium、low、minimal、none に対応します。xhigh は max、medium / low は high に相当し、minimal / none は思考を無効にできます。thinking.type=disabled でも無効にできます。プログラミングなど複雑なタスクには max を使用できます。

利用可能なオプション:

max,

xhigh,

high,

medium,

low,

minimal,

none

例:

"max"

do_sample

boolean

デフォルト:true

サンプリング戦略を有効にするかどうか

true（デフォルト）：temperature / top_p を用いてランダムサンプリングを行い、出力がより多様になります
false：常に確率が最も高い語彙を選択し（貪欲デコード）、出力がより定まります。この場合 temperature と top_p は無視されます

一貫性や再現性が必要なタスク（コード生成、翻訳など）には false の設定を推奨します

例:

true

temperature

number<float>

デフォルト:1

サンプリング温度。出力のランダム性と創造性を制御します

説明：

範囲：[0.0, 1.0]、小数第 2 位まで
高い値（例：0.8）：よりランダムで独創性が高くなり、クリエイティブな執筆に適しています
低い値（例：0.2）：より安定して定まりやすくなり、事実に基づく質問応答やコード生成に適しています
デフォルト値：1.0

推奨：temperature と top_p を同時に調整しないでください

必須範囲: 0 <= x <= 1

例:

1

top_p

number<float>

デフォルト:0.95

核サンプリング（Nucleus Sampling）パラメータ。temperature サンプリングの代替手段です

説明：

範囲：[0.01, 1.0]、小数第 2 位まで
モデルは累積確率が top_p に達する候補語彙のみを考慮します。例えば 0.1 は上位 10% の確率の語彙のみを考慮することを意味します
小さい値ほど絞り込まれた一貫性のある出力になり、大きい値ほど多様性が増します
デフォルト値：0.95

推奨：temperature と top_p を同時に調整しないでください

必須範囲: 0.01 <= x <= 1

例:

0.95

max_tokens

integer

モデル出力の最大トークン数の上限

説明：

GLM シリーズは最大 131,072 tokens（128K）の出力に対応しています。1024 以上の設定を推奨します
thinking が有効な場合、思考連鎖のトークンもこの上限に含まれます
length を理由に生成が打ち切られた場合は、この値を上げてください

必須範囲: 1 <= x <= 131072

例:

1024

tools

(Function ツール · object | Web Search ツール（ウェブ検索） · object)[]

モデルが呼び出せるツールのリスト

説明：

関数呼び出し（function）とウェブ検索（web_search）に対応
関数は最大 128 個まで
このうち web_search は実際に検索が行われた場合に1 回ごとに別途課金されます。その他のツールに追加料金はかかりません

Maximum array length: 128

Function ツール
Web Search ツール（ウェブ検索）

Show child attributes

tool_choice

enum<string>

デフォルト:auto

モデルがどの関数を呼び出すかを選択する方法を制御します

説明：ツールの種類が function の場合のみ有効で、デフォルトかつ auto のみに対応します（ツールを呼び出すかどうかをモデルが自動で判断します）

利用可能なオプション:

auto

例:

"auto"

stop

string[]

停止ワードのリスト

説明：

モデルが生成テキスト中に指定した文字列に遭遇すると、ただちに生成を停止します（停止ワード自体は返却テキストに含まれません）
現在は単一の停止ワードのみに対応し、形式は ["stop_word1"]、例えば ["Human:"] です

Maximum array length: 4

例:

["Human:"]

response_format

object

モデルのレスポンス出力形式を指定します。デフォルトは text

説明：

{ "type": "json_object" } で JSON モードを有効化すると、モデルは有効な JSON 形式のデータを返します。構造化データの抽出などのシナリオに適しています
JSON モードを使用する場合は、system または user メッセージで JSON 出力をはっきりと要求することを推奨します

Show child attributes

request_id

string

リクエストの一意の識別子

説明：

ユーザー側から渡し、長さは 6〜64 文字です。一意性を確保するため UUID 形式を推奨します
指定しない場合は、プラットフォームが自動で生成します

Required string length: 6 - 64

例:

"req-7f3a2c1e8b9d4f0a"

user_id

string

エンドユーザーの一意の識別子

説明：長さは 6〜128 文字です。機密情報を含まない一意の識別子の使用を推奨します。プラットフォームによる不正利用の監視と検出に役立ちます

Required string length: 6 - 128

例:

"user-abc123456"

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

web_search

object[]

ウェブ検索関連情報。web_search ツールを使用し検索がヒットした場合に返却されます

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 完全なパラメータ

承認

ボディ

レスポンス