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": "안녕하세요, 한 문장으로 자기소개를 해 주세요"
    }
  ]
}
'

{
  "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": "안녕하세요! 저는 GLM-5.3으로, 대화, 추론, 작문, 코딩 등 다양한 작업을 도와드릴 수 있습니다.",
        "reasoning_content": "먼저 이 문제를 분석해 보겠습니다……",
        "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 전체 모델 인터페이스 - Chat Completions 빠른 시작

OpenAI Chat Completions 프로토콜로 GLM 시리즈 모델을 호출하며, model 파라미터로 구체적인 모델을 선택합니다
필요한 파라미터는 model과 messages 두 가지뿐입니다
전 시리즈 1M token 컨텍스트 윈도우, 최대 출력 131,072 tokens
전 시리즈가 기본적으로 심층 사고를 켜며, 추론 과정은 reasoning_content로 반환됩니다
스트리밍 출력, 도구 호출, 사고 강도 조절, 이미지 입력 등의 기능은 ‘전체 매개변수’ 페이지를 참조하세요

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": "안녕하세요, 한 문장으로 자기소개를 해 주세요"
    }
  ]
}
'

{
  "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": "안녕하세요! 저는 GLM-5.3으로, 대화, 추론, 작문, 코딩 등 다양한 작업을 도와드릴 수 있습니다.",
        "reasoning_content": "먼저 이 문제를 분석해 보겠습니다……",
        "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"
  }
}

BaseURL: 기본 BaseURL은 https://direct.evolink.ai이며, 텍스트 모델과 장시간 연결을 더 잘 지원합니다. https://api.evolink.ai는 멀티모달 서비스의 기본 엔드포인트이자 텍스트 모델의 대체 주소 역할을 합니다.

인증

Authorization

string

header

필수

##모든 인터페이스는 Bearer Token 인증이 필요합니다##

API Key 발급:

API Key 관리 페이지에 방문하여 API Key를 발급받으세요

요청 헤더에 추가:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

본문

application/json

model

enum<string>

기본값:glm-5.3

필수

호출할 모델:

모델 ID	포지셔닝
`glm-5.3`	플래그십 모델, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링과 에이전트 작업 능력이 전반적으로 향상; 1M 컨텍스트
`glm-5.3-flash`	경량 멀티모달 모델, 비용이 매우 낮고 이미지 입력을 기본 지원; 1M 컨텍스트
`glm-5.2`	이전 세대 플래그십, 복잡한 추론과 초장문 컨텍스트; 1M 컨텍스트

사용 가능한 옵션:

glm-5.3,

glm-5.3-flash,

glm-5.2

예시:

"glm-5.3"

messages

Message · object[]

필수

대화 메시지 목록으로, 시간 순서대로 배열합니다. 최소 1개의 메시지가 필요합니다.

Minimum array length: 1

Show child attributes

응답

채팅 완성이 성공적으로 생성되었습니다

string

작업 ID

예시:

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

object

enum<string>

응답 유형

사용 가능한 옵션:

chat.completion

예시:

"chat.completion"

request_id

string

요청 ID(요청에서 request_id를 제공한 경우 다시 반환)

예시:

"req-7f3a2c1e8b9d4f0a"

created

integer

요청 생성 시각, Unix 타임스탬프(초)

예시:

1777021417

model

string

모델 이름

예시:

"glm-5.3"

choices

object[]

모델 응답 목록

Show child attributes

usage

object

호출 종료 시 반환되는 Token 사용 통계

Show child attributes

content_filter

object[]

콘텐츠 안전 관련 정보

Show child attributes

이미지 시리즈

비디오 시리즈

오디오 시리즈

텍스트 시리즈

계정 관리

작업 관리

파일 관리

GLM 전체 모델 인터페이스 - Chat Completions 빠른 시작

인증

본문

응답