Chat Completions

POST/chat/completions

根据一组对话消息生成助手文本或函数调用。

GLM 5 的 Chat Completions 端点采用 OpenAI 兼容的文本对话请求与响应结构。已有 OpenAI 兼容客户端通常只需要修改 Base URL、API Key 和模型 ID，即可继续使用原有 SDK。

https://glm5.app/api/v1

基础请求

curl https://glm5.app/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GLM5_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "请用简洁的 Markdown 回答。"},
      {"role": "user", "content": "用两点解释什么是幂等性。"}
    ],
    "max_completion_tokens": 600
  }'

请求体

参数	类型	必填	默认值	GLM 5 行为
`model`	string	是	-	模型中公开的模型 ID，例如 `glm-5.3`。
`messages`	array	是	-	当前对话的完整消息列表，至少包含一条有效消息。
`max_completion_tokens`	integer	否	模型默认值	可选的输出长度上限。
`max_tokens`	integer	否	模型默认值	`max_completion_tokens` 的旧兼容别名。
`temperature`	number	否	模型默认值	作为采样温度转发。
`top_p`	number	否	模型默认值	作为 nucleus sampling 参数转发。
`top_k`	integer	否	模型默认值	所选模型支持时生效。
`seed`	integer	否	-	支持时作为确定性采样提示使用。
`stop`	string 或 string[]	否	-	一个或多个停止序列。
`stream`	boolean	否	`false`	为 `true` 时返回 Server-Sent Events。
`tools`	array	否	-	OpenAI 兼容的 function tools。
`tool_choice`	string 或 object	否	`auto`	支持 `auto`、`none`、`required` 或指定函数。

请求 JSON 最大为 4 MB。GLM 5 不为所有模型设置同一套 Token 上下文窗口；不同模型的上下文和输出限制可能不同，请求过大时 API 会返回对应错误。

支持的字段

GLM 5 接受本文档列出的 Chat Completions 字段。只有本文档明确说明的字段才保证会影响模型行为。

字段	GLM 5 行为
`model`	必填，必须是 `GET /models` 返回的模型 ID。
`messages`	必填，支持文本消息和函数调用历史。
`stream`	支持 OpenAI 风格 SSE chunk 与 `data: [DONE]`。
`tools`	支持具有工具能力的模型。
`tool_choice`	支持常规函数工具选择。
`max_completion_tokens`	提供时设置输出上限；省略时使用模型默认值。
`max_tokens`	`max_completion_tokens` 的旧兼容别名。
`temperature`	支持。
`top_p`	支持。
`top_k`	所选模型支持时生效。
`seed`	所选模型支持时生效。
`stop`	支持停止序列。

额外 SDK 字段

部分 SDK 会附带本文档未列出的额外字段。GLM 5 可能为了兼容而忽略未知字段，但应用不应依赖未文档化行为。

当前值得注意的限制包括：

response_format 暂不提供 JSON Mode 或 JSON Schema 强制。
frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、logit_bias 当前不生效。
logprobs、top_logprobs 当前不返回。
reasoning、reasoning_effort 当前不作为公开 API 控制项。
modalities、audio、image_config 不适用于当前文本端点。
stream_options、service_tier、prediction、parallel_tool_calls 当前不生效。

严格集成时，只依赖本文档明确支持的字段。

Messages

messages 是按时间顺序排列的消息数组。GLM 5 的 Chat Completions 是无状态的：如果你的应用没有再次发送历史消息，模型不会记住前一次 API 调用。

Role	Content 支持	用途
`system`	字符串或 OpenAI text parts	设置应用级指令和行为约束。
`user`	字符串或 OpenAI text parts	用户输入或任务数据。
`assistant`	字符串、`tool_calls` 或两者同时存在	之前的助手输出或函数调用。
`tool`	字符串或 text parts，并包含对应 `tool_call_id`	返回上一轮函数调用的结果。

当前公开文本端点只使用文本 part；图片、音频、视频和文件 part 不会作为此端点的有效输入处理。

[
  {
    "role": "system",
    "content": "你是一名简洁的技术助手。"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "总结这份部署检查清单。"
      }
    ]
  }
]

裁剪历史消息时，必须把 assistant 的 tool_calls 和对应的 tool 消息一起保留。没有前置匹配 tool_call_id 的 tool 消息会返回 400 invalid_request_error。

非流式响应

非流式调用返回 chat.completion 对象：

{
  "id": "chatcmpl-01...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1785292800,
  "model": "glm-5.3",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "幂等性让同一个请求重复执行时仍保持可预测结果……"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 31,
    "total_tokens": 73
  }
}

响应字段

字段	含义
`id`	GLM 5 生成的 completion ID。
`object`	非流式响应固定为 `chat.completion`。
`created`	Unix 秒级时间戳。
`model`	本次请求使用的公开模型 ID。
`choices[].index`	Choice 索引；当前返回一个 choice。
`choices[].message.role`	通常为 `assistant`。
`choices[].message.content`	助手文本；仅返回工具调用时可为 `null`。
`choices[].message.tool_calls`	模型请求的函数调用。
`choices[].finish_reason`	常见为 `stop` 或 `tool_calls`。
`usage.prompt_tokens`	本次完成请求计入的输入 Token。
`usage.completion_tokens`	本次完成请求计入的输出 Token。
`usage.total_tokens`	输入加输出 Token。

GLM 5 当前不会返回 usage.cost、service_tier、system_fingerprint 等未在本文档定义的扩展字段。

完成原因

值	含义
`stop`	模型正常结束输出。
`tool_calls`	模型请求调用一个或多个函数。

增量输出请查看流式输出，工具调用循环请查看函数调用。

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