支持高速流式输出、支持多轮对话、支持智能体对话、支持AI绘图、支持联网搜索、支持长文档解读、支持图像解析，多路token支持，自动清理会话痕迹。
与ChatGPT接口完全兼容。
逆向API是不稳定的，建议前往智谱AI官方 https://open.bigmodel.cn/ 付费使用API，避免封禁的风险。
仅限自用，禁止对外提供服务或商用，避免对官方造成服务压力，否则风险自担！
从 智谱清言 获取refresh_token
建议使用Chrome浏览器
注册或者登录智谱清言后发起一个对话，然后F12打开开发者工具，从Application > Cookies中找到chatglm_refresh_token的值，copy保存下来，这将作为API KEY使用。
目前智谱清言限制同个账号同时只能有一路输出，你可以通过提供多个账号的chatglm_refresh_token并使用,拼接提供：
Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3
每次请求服务会从中挑选一个。
请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。
拉取镜像并启动服务
docker run -it -d --init --restart=unless-stopped --name glm-api -p xxxx:8000 -e TZ=Asia/Shanghai snakeying/glm-api:V2xxxx为你选用来映射的端口，不可以被占用
查看服务实时日志
docker logs -f glm-api重启服务
docker restart glm-api停止服务
docker stop glm-api目前支持与openai兼容的 /v1/chat/completions 接口，可自行使用与openai或其他兼容的客户端接入接口。
对话补全接口，与openai的 chat-completions-api 兼容。
POST /v1/chat/completions
header 需要设置 Authorization 头部：
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据：
{
// 如果使用智能体请填写智能体ID到此处，否则可以乱填
"model": "glm4",
// 目前多轮对话基于消息合并实现，某些场景可能导致能力下降且受单轮最大token数限制
// 如果您想获得原生的多轮对话体验，可以传入首轮消息获得的id，来接续上下文
// "conversation_id": "65f6c28546bae1f0fbb532de",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你叫什么？"
}
],
// 如果使用SSE流请设置为true，默认false
"stream": false
}响应数据：
{
// 如果想获得原生多轮对话体验，此id，你可以传入到下一轮对话的conversation_id来接续上下文
"id": "65f6c28546bae1f0fbb532de",
"model": "glm4",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "我叫智谱清言，是基于智谱 AI 公司于 2023 年训练的 ChatGLM 开发的。我的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 1710152062
}对话补全接口，与openai的 images-create-api 兼容。
POST /v1/images/generations
header 需要设置 Authorization 头部：
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据：
{
// 如果使用智能体请填写智能体ID到此处，否则可以乱填
"model": "cogview-3",
"prompt": "一只可爱的猫"
}响应数据：
{
"created": 1711507449,
"data": [
{
"url": "https://sfile.chatglm.cn/testpath/XXXXXXXXXXXXX.png"
}
]
}提供一个可访问的文件URL或者BASE64_URL进行解析。
POST /v1/chat/completions
header 需要设置 Authorization 头部：
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据：
{
// 如果使用智能体请填写智能体ID到此处，否则可以乱填
"model": "glm4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "file",
"file_url": {
"url": "XXXXXXX/test.pdf"
}
},
{
"type": "text",
"text": "文档里说了什么？"
}
]
}
],
// 如果使用SSE流请设置为true，默认false
"stream": false
}响应数据：
{
"id": "cnmuo7mcp7f9hjcmihn0",
"model": "glm4",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "XXXXXXX"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 100920
}提供一个可访问的图像URL或者BASE64_URL进行解析。
此格式兼容 gpt-4-vision-preview API格式，您也可以用这个格式传送文档进行解析。
POST /v1/chat/completions
header 需要设置 Authorization 头部：
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据：
{
"model": "65c046a531d3fcb034918abe",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "http://xxxxxx.png"
}
},
{
"type": "text",
"text": "图像描述了什么？"
}
]
}
],
"stream": false
}响应数据：
{
"id": "65f6c28546bae1f0fbb532de",
"model": "glm",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "图片中展示的是一个蓝色背景下的logo，具体地，左边是一个由多个蓝色的圆点组成的圆形图案，右边是“智谱·AI”四个字，字体颜色为蓝色。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 1710670469
}检测refresh_token是否存活，如果存活live未true，否则为false，请不要频繁（小于10分钟）调用此接口。
POST /token/check
请求数据：
{
"token": "xxxxx"
}响应数据：
{
"live": true
}如果您正在使用Nginx反向代理glm-api，请添加以下配置项优化流的输出效果，优化体验感。
# 关闭代理缓冲。当设置为off时，Nginx会立即将客户端请求发送到后端服务器，并立即将从后端服务器接收到的响应发送回客户端。
proxy_buffering off;
# 启用分块传输编码。分块传输编码允许服务器为动态生成的内容分块发送数据，而不需要预先知道内容的大小。
chunked_transfer_encoding on;
# 开启TCP_NOPUSH，这告诉Nginx在数据包发送到客户端之前，尽可能地发送数据。这通常在sendfile使用时配合使用，可以提高网络效率。
tcp_nopush on;
# 开启TCP_NODELAY，这告诉Nginx不延迟发送数据，立即发送小数据包。在某些情况下，这可以减少网络的延迟。
tcp_nodelay on;
# 设置保持连接的超时时间，这里设置为120秒。如果在这段时间内，客户端和服务器之间没有进一步的通信，连接将被关闭。
keepalive_timeout 120;
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent