【大模型应用开发-实战】（四）手把手入门智普清言官方API调用-准备工作（一）

已于 2025-06-28 18:11:34 修改
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于 2025-06-28 18:06:45 首次发布
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目录

一、准备工作

二、申请API Key

一、准备工作

1）访问智谱官网

打开浏览器，访问智谱AI开放平台官网

智谱AI开放平台

2）注册与登录

在官网上注册账号，或使用已有账号登录。

3）实名认证

完成实名认证，可以选择个人身份证认证或公司营业执照认证。

智谱AI开放平台

二、申请API Key

1）访问API Keys页面

实名认证完成后，访问用户中心的API Keys页面。

apikey创建页面

智谱AI开放平台

2）创建API Key

点击创建新的API Key，填写必要的信息，如应用名称等。

3）记录API Key

创建成功后，记录下API Key，这将作为后续API调用的身份验证凭证。

万字长文手把手教你用Coze打造第一个商用AI客服（上篇）
弼小侠AI
08-19 5611
很多伙伴问我Coze是个啥玩意！ 看了很多网上有关Coze的教程，感觉不够入门，多数都是炫技、探索为主。 于是就有这篇文章，花费一周时间，万字长文分享顶级入门教程，本文会分为上、下两篇分别讲解。话不多说，直接开干！
智谱清言大模型API调用教程
zwd307932411的博客
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本文介绍六种API来使用智谱清言的大模型的方式，分别是：文生文，文生图，文生视频，图生视频，图片理解，视频理解。保姆级教程，采用简洁代码，小白易看懂！
智谱AI 开放平台使用（1）
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智谱 AI 开放平台提供一系列具有不同功能和定价的大模型，包括通用大模型、超拟人大模型、图像大模型、向量大模型等，并且支持使用您的私有数据对模型进行微调。
【NLP 75、如何通过API调用智谱大模型】
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本文介绍了基于智谱AI大模型的多Agent文章优化系统。该系统通过调用智谱API（如ChatGLM、GLM-3-Turbo等模型），实现了从主题分析、语言优化、内容丰富到可读性评估的全流程自动化处理。系统包含多个专用Agent模块，每个模块负责特定优化任务：主题分析Agent提取文章核心思想，语言优化Agent改进语法用词，内容丰富Agent提供扩展建议，可读性Agent评估传播效果。最终由综合优化Agent整合所有建议生成优化版本。文章以游戏《黑神话：悟空》的分析文本为例，展示了完整的优化流程和代码实现，
ChatGLM——SDK实现模型API调用
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ChatGLM——SDK实现模型API调用，同步调用、异步调用、SSE调用。
智普清言开放平台函数调用
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07-23 2281
最后，我们将问题和执行结果一起发送给大语言模型。大语言模型根据“要创建一个文件夹”的结果，进行总结，生成最终反馈给客户的信息。通过这样的流程，我们不仅实现了用户需求的自动化处理，还确保了整个过程的智能化和高效性。客户的需求就像一颗种子，经过我们的智能系统，最终开花结果，完美地呈现在客户面前。
AI智能体｜智谱清言开放了智能体API
无界生长的博客
05-11 3857
智谱昨天放大招了，直接把智能体API给开放了出来，这意味着智能体应用不再受限于网页和手机app中，可以很轻松地被集成进你自己的生态系统中。
智谱API调用
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2.3 调用智谱 API
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Alexa_的博客
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智谱 AI 是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司，致力于打造新一代认知智能通用模型。公司合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型 GLM-130B，并构建了高精度通用知识图谱，形成数据与知识双轮驱动的认知引擎，基于此模型打造了 ChatGLM（chatglm.cn）。ChatGLM 系列模型，包括 ChatGLM-130B 和 ChatGLM-6B 模型，支持相对复杂的自然语言指令，并且能够解决困难的推理类问题。
如何用Python调用智谱清言api进行智能问答
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智谱清言是由一款由清华大学研发实用的AI智能工具，可以在手机app，网页端使用，也可以通过API来调用。目前智谱AI已经解锁了长文档阅读、AI智能生成视频、自定义智能体、AI画图等功能，大家可以尝试使用。今天给大家分享一下如何用Python来调用智谱AI的API，实现交互式的智能问答。网页端显示。
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AI大模型开发-2、智谱清言大模型API调用教程，还有免费大模型供你使用（具体是否可以商用，请自行调研）
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本章旨在为读者奉献一份实用的操作指南，深入探索如何高效利用智谱清言大模型平台的卓越功能。我们将从API key创建的基础知识开始，寻找开发文档，逐步引导用户通过实际案例。
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【大模型应用开发-实战】（七）手把手入门智普清言官方API调用-使用langchain agent方式调用（四）
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这是我项目中调用到智谱API的部分，如果要展示在前端，大家自行修改，目前支持文本模型（GLM4-plus大模型），文生图（CogView，根据文字生成图片），文生视（CogVideoX，根据文本生成视频），代码模型调用（codegeex4，这个大家根据需要可以删除，因为我项目中有调用到代码模型），图像生成，视频生成均保留在本地磁盘，如果有homie完善出更好的方法，留下您宝贵的建议，我们互相探讨一下。，点击进入到官网，注册好账号后登录即可，那么就会有朋友问，调用api是不是要钱？包的呀兄弟，不然工资谁发？
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智谱AI是一家由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来的AI知识智能技术开发商。智谱AI致力于打造新一代认知智能大模型，专注于做大模型的中国创新。2024年1月16日，智谱AI在首届技术开放日上发布了新一代基座大模型GLM-4。GLM-4可以支持更长的上下文，具备更强的多模态能力。GLM-4的All Tools能力全新发布，它可以自主根据用户意图，自动理解、规划复杂指令，并自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型以完成复杂任务。
智普清言api调用
03-24
### 如何调用智普清言 API #### 调用概述 智普清言 API 提供了一种通过 HTTP 请求的方式与模型交互的方法。开发者可以通过发送 POST 请求来实现对话功能，请求体中需包含 `api_key` 和其他必要参数[^1]。 #### 参数说明 以下是调用过程中可能涉及的关键参数及其作用： - **api_key**: 用户的身份验证密钥，用于确认访问权限。 - **timestamp**: 时间戳，通常表示当前时间的毫秒数，防止重放攻击。 - **exp**: 过期时间，定义该请求的有效期限（单位为毫秒），超过此时间则请求失效[^4]。 #### Python 实现示例 以下是一个基于 Python 的简单调用示例： ```python import requests import json from datetime import datetime if __name__ == "__main__": url = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/chat" api_key = "your_api_key_here" # 替换为实际的API Key headers = { 'Content-Type': 'application/json' } timestamp = int(datetime.now().timestamp() * 1000) # 当前时间的时间戳 exp = timestamp + (5 * 60 * 1000) # 设置过期时间为5分钟后 data = { "api_key": api_key, "timestamp": timestamp, "exp": exp, "query": "你好，介绍一下你自己吧", "persona": "你是Python编程工作者。", } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) result = response.json() print(result["answer"]) ``` 上述代码展示了如何构建并发送一个标准的 POST 请求到智普清言 API 接口，并获取返回的结果[^2]。 #### Java 实现示例 对于使用 Java 开发的应用程序，可以参考如下代码片段完成 API 调用操作： ```java import java.io.OutputStream; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; public class ZhiPuAPICaller { public static void main(String[] args) throws Exception { String apiUrl = "https://open.bigmodel.cn/api/v1/chat"; URL url = new URL(apiUrl); HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); conn.setRequestMethod("POST"); conn.setDoOutput(true); long timestamp = System.currentTimeMillis(); // 获取当前时间戳 long expirationTime = timestamp + (5L * 60L * 1000L); // 设定有效时长 String apiKey = "your_api_key"; // 替换为您的真实API Key String inputJson = "{ \"api_key\": \"" + apiKey + "\",\"timestamp\":" + timestamp + ",\"exp\":" + expirationTime + ",\"query\":\"你好\",\"persona\":\"你是Java开发工程师.\"}"; try(OutputStream os = conn.getOutputStream()) { byte[] input = inputJson.getBytes("utf-8"); os.write(input, 0, input.length); } int code = conn.getResponseCode(); if(code == 200){ System.out.println("成功接收服务器响应！"); }else{ System.err.println("错误：" + code); } } } ``` 以上代码实现了向智普清言 API 发送数据包的功能，并处理了基本的成功与否判断逻辑[^3]。 #### 注意事项 在正式环境中部署之前，请务必确保已妥善保管好自己的 `api_key` 并遵循官方的安全建议以保护账户安全。
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