Python调用智谱GLM-4-Flash的示例
时间: 2025-03-31 17:12:21 浏览: 152
<think>好的,用户想要在Python中调用智谱GLM-4-Flash模型的示例代码。我需要先确认用户的需求,然后从提供的引用中找到相关的信息。
首先,查看用户提供的引用内容。引用[2]提到一个基于GLM-4-Flash的Python示例程序,结合了PyQt5做了一个聊天工具。引用[3]详细列出了智谱AI的各种模型,其中GLM-4-Flash是免费调用的,并且提到了Python的API接口。
接下来,我需要根据这些引用信息整理出示例代码的步骤。通常调用API需要几个步骤:安装必要的库、设置API密钥、发送请求和处理响应。引用[3]中提到了API的基本信息,比如模型名称和参数设置,但具体的代码可能需要参考官方文档或示例。
不过,引用[2]中说明官方提供了Python的示例程序,结合PyQt5。但用户可能只需要基本的调用代码,不需要GUI部分。所以应该提取核心的API调用部分。例如,使用requests库发送HTTP请求,或者使用智谱提供的SDK。
检查引用[3],里面提到了不同模型的上下文长度和输出限制,但示例代码可能需要更具体的信息,比如API的端点URL、请求头、数据格式等。通常,调用这类API需要API密钥,用户需要先注册获取。
可能的步骤是:
1. 安装必要的库,比如requests或zhipuai。
2. 导入库并设置API密钥。
3. 构造请求数据,包括模型名称、消息内容、温度等参数。
4. 发送POST请求到API端点。
5. 处理返回的JSON数据,提取回复内容。
需要确保引用的信息准确。引用[3]中提到GLM-4-Flash的API是免费的,所以用户需要先到智谱AI平台注册获取API key。然后,根据官方文档,构造正确的请求格式。
可能遇到的错误包括API密钥未设置、参数错误或网络问题。在示例代码中需要提醒用户替换自己的API密钥,并处理可能的异常。
最后,生成相关问题,帮助用户深入使用,比如处理流式响应、异步调用或结合其他框架。</think>以下是基于智谱AI官方文档整理的Python调用GLM-4-Flash模型的基础示例代码:
```python
import requests
import json
# 从智谱AI开放平台获取API_KEY(需注册)
API_KEY = "your_api_key_here" # 替换为实际API密钥
def glm4_flash_chat(prompt):
url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "GLM-4-Flash", # 指定模型版本[^3]
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.7, # 控制生成随机性(0~1)
"max_tokens": 1024 # 限制最大输出长度[^3]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
return f"请求失败,状态码:{response.status_code}"
# 示例调用
response = glm4_flash_chat("用Python写一个快速排序算法")
print(response)
```
代码说明:
1. 需要先到[智谱AI开放平台](https://open.bigmodel.cn)注册获取API密钥[^3]
2. `model`参数必须指定为`GLM-4-Flash`才能调用该免费模型
3. `max_tokens`参数需控制在4K以内(即4096)[^3]
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