GLM-5.3 · 对话补全

文本 / GLM / GLM-5.3 / 对话补全

POST/v1/chat/completions

请求参数

Authorization

在 Header 添加参数 Authorization，其值为 Bearer 之后拼接你的 API Key。

Authorization: Bearer ****************

Header 参数

Content-Typestring可选

application/json

Acceptstring可选

application/json

Body 参数application/json必填

modelstring必需

模型 ID，固定为 `glm-5.3`

messagesarray[object]必需

对话消息列表，每条含 `role`（system / user / assistant）与 `content`

streambool可选

是否流式返回（SSE），默认 `false`

temperaturenumber可选

采样温度，越大越随机

top_pnumber可选

核采样，与 `temperature` 二选一。范围 `0`–`1`

max_tokensint可选

最大生成 token 数

stoparray可选

停止序列；命中任一即停止输出

toolsarray可选

工具 / 函数定义（function calling）

tool_choicestring/object可选

是否及调用哪个工具：`auto` / `none` / 指定工具

response_formatobject可选

约束输出格式，例如强制输出 JSON 对象

userstring可选

终端用户标识，用于滥用监控

示例

{  "model": "glm-5.3",  "messages": [    {      "role": "user",      "content": "你好，介绍一下你自己"    }  ]}

请求示例代码

curl https://api.hotrouter.ai/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "glm-5.3",    "messages": [      {        "role": "user",        "content": "你好，介绍一下你自己"      }    ]  }'

返回响应

200 · 成功

idstring必需

本次响应的唯一 id

objectstring必需

对象类型

createdinteger必需

创建时间戳（秒）

modelstring必需

实际使用的模型

choicesarray[object]必需

生成结果列表

usageobject必需

本次调用的 token 用量

示例

{  "id": "chatcmpl-xxx",  "object": "chat.completion",  "created": 1730000000,  "model": "glm-5.3",  "choices": [    {      "index": 0,      "message": {        "role": "assistant",        "content": "你好！很高兴见到你……"      },      "finish_reason": "stop"    }  ],  "usage": {    "prompt_tokens": 12,    "completion_tokens": 24,    "total_tokens": 36  }}

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POST/v1/chat/completions

请求参数

Authorization

在 Header 添加参数 Authorization，其值为 Bearer 之后拼接你的 API Key。

Authorization: Bearer ****************

Header 参数

Content-Typestring可选

application/json

Acceptstring可选

application/json

Body 参数application/json必填

modelstring必需

模型 ID，固定为 `glm-5.3`

messagesarray[object]必需

对话消息列表，每条含 `role`（system / user / assistant）与 `content`

streambool可选

是否流式返回（SSE），默认 `false`

temperaturenumber可选

采样温度，越大越随机

top_pnumber可选

核采样，与 `temperature` 二选一。范围 `0`–`1`

max_tokensint可选

最大生成 token 数

stoparray可选

停止序列；命中任一即停止输出

toolsarray可选

工具 / 函数定义（function calling）

tool_choicestring/object可选

是否及调用哪个工具：`auto` / `none` / 指定工具

response_formatobject可选

约束输出格式，例如强制输出 JSON 对象

userstring可选

终端用户标识，用于滥用监控

示例

{
  "model": "glm-5.3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好，介绍一下你自己"
    }
  ]
}

{  "model": "glm-5.3",  "messages": [    {      "role": "user",      "content": "你好，介绍一下你自己"    }  ]}

请求示例代码

curl https://api.hotrouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "你好，介绍一下你自己"
      }
    ]
  }'

curl https://api.hotrouter.ai/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "glm-5.3",    "messages": [      {        "role": "user",        "content": "你好，介绍一下你自己"      }    ]  }'

返回响应

200 · 成功

idstring必需

本次响应的唯一 id

objectstring必需

对象类型

createdinteger必需

创建时间戳（秒）

modelstring必需

实际使用的模型

choicesarray[object]必需

生成结果列表

usageobject必需

本次调用的 token 用量

示例

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1730000000,
  "model": "glm-5.3",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！很高兴见到你……"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 24,
    "total_tokens": 36
  }
}

{  "id": "chatcmpl-xxx",  "object": "chat.completion",  "created": 1730000000,  "model": "glm-5.3",  "choices": [    {      "index": 0,      "message": {        "role": "assistant",        "content": "你好！很高兴见到你……"      },      "finish_reason": "stop"    }  ],  "usage": {    "prompt_tokens": 12,    "completion_tokens": 24,    "total_tokens": 36  }}

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请求参数

请求示例代码

返回响应

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请求示例代码

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