{
"id": "chatcmpl-80295b9fe82b5625",
"object": "chat.completion",
"created": 1789543771,
"model": "glm-5.3",
"choices": [
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"message": {
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"content": "Hello, it's wonderful to connect with you!",
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"reasoning": "The user wants a simple greeting in one sentence. Let me provide that."
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"usage": {
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curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13821/glm-5-3+flash+chat+api/31703/chat+completions' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"model": "glm-5.3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Say hello in one sentence."
}
],
"stream": false,
"max_tokens": 256
}'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए जीएलएम-5-3 फ्लैश चैट API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
GLM-5.3 फ्लैश के लिए OpenAI-संगत चैट पूर्णता एपीआई टेक्स्ट चैट पूर्णताओं और स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं का समर्थन करता है
GLM-5-3 फ्लैश एपीआई चैट पूर्णता प्रतिक्रियाएँ JSON प्रारूप में लौटाता है प्रत्येक प्रतिक्रिया में एक आईडी मॉडल जानकारी और विकल्पों की एक सूची होती है जिसमें सहायक का संदेश शामिल होता है जिसमें सामग्री और प्रतिक्रिया के पीछे का तर्क शामिल होता है
प्रतिक्रिया में मुख्य क्षेत्र हैं "id" (विशिष्ट पहचानकर्ता) "model" (उपयोग किया गया मॉडल) "choices" (प्रतिक्रियाओं का ऐरे) और "usage" (टोकन गणना) प्रत्येक विकल्प में "message" होता है जिसमें "role" और "content" होता है जो सहायक की प्रतिक्रिया का संदर्भ प्रदान करता है
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है जिसमें "id" "object" "created" और "choices" जैसे शीर्ष स्तर के क्षेत्र हैं "choices" क्षेत्र एक सूची है जहां प्रत्येक प्रविष्टि सहायक की प्रतिक्रिया के बारे में विस्तृत जानकारी शामिल करती है जिसमें संदेश और तर्क शामिल हैं
एंडपॉइंट ऐसे पैरामीटर्स को स्वीकार करता है जैसे कि ओपनएआई-संगत तरीके से स्वरूपित चैट संदेशों की एक श्रृंखला उपयोगकर्ता विशिष्ट संदेशों भूमिकाओं (उपयोगकर्ता या सहायक) और वार्तालाप संदर्भ को शामिल करके अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं ताकि प्रतिक्रिया को मार्गदर्शित किया जा सके
विशिष्ट उपयोग के मामलों में चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट्स और ग्राहक समर्थन उपकरणों का निर्माण शामिल है एपीआई का उपयोग संवादात्मक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए प्रश्नों का उत्तर देने के लिए या उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर जानकारी प्रदान करने के लिए चैट प्रारूप में किया जा सकता है
उपयोगकर्ता "choices" सरणी में "message" क्षेत्र से "content" को निकालकर सहायक की प्रतिक्रिया को प्रदर्शित करने के लिए लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं "reasoning" क्षेत्र यह भी बता सकता है कि प्रतिक्रिया कैसे उत्पन्न की गई थी जिससे उपयोगकर्ता की समझ को बढ़ाया जा सके
डेटा की सटीकता विविध डेटा सेट पर अंतर्निहित मॉडल के प्रशिक्षण के माध्यम से बनाए रखी जाती है जिससे यह संदर्भ के अनुसार प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सके लगातार अपडेट और मॉडल में सुधार समय के साथ प्रतिक्रिया की गुणवत्ता को बढ़ाने में मदद करते हैं
यदि एपीआई आंशिक या खाली परिणाम लौटाता है तो उपयोगकर्ताओं को उपलब्ध प्रतिक्रियाओं के लिए "choices" एरे की जांच करनी चाहिए एप्लिकेशन में त्रुटि प्रबंधन लागू करना ऐसे परिदृश्यों को प्रबंधित करने में मदद कर सकता है जिससे पुनः प्रयास या वैकल्पिक संकेत दिए जा सकते हैं जिससे प्रतिक्रिया की गुणवत्ता में सुधार होता है