Zhipu BigModel

使用新用户 2000 万 Tokens 体验包

api

EndpointEndpoint

https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions

认证Authentication

Authorization: Bearer API key

前置条件Prerequisites

• 智谱 BigModel 新用户账号BigModel
• 账户已显示新用户体验资源包See official terms
• 已创建 API KeyAPI Key

操作步骤Steps

1. 确认资源包

   登录 BigModel 后确认 20,000,000 Tokens 新用户体验包已到账，并查看模型适用范围和到期日。

2. 创建 API Key

   在 BigModel 控制台创建 API Key，并妥善保存。

3. 发送最小请求

   使用标准 BigModel Chat Completions 接口发起最小请求，再检查资源包扣减。

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   export ZHIPU_API_KEY="你的 Key"
   curl https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions -H "Authorization: Bearer $ZHIPU_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' --data '{"model":"glm-5.2","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'

   预期结果Expected：返回 chat completion；账户资源包页面显示对应消耗。

4. Python SDK 示例

   安装 OpenAI SDK；在运行环境设置 ZHIPU_API_KEY，示例代码通过环境变量读取密钥。

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   python -m pip install -U openai
   
   import os
   from openai import OpenAI
   
   client = OpenAI(
       api_key=os.environ["ZHIPU_API_KEY"],
       base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
   )
   response = client.chat.completions.create(
       model="glm-5.2",
       messages=[{"role": "user", "content": "用一句话解释 API 是什么。"}],
   )
   print(response.choices[0].message.content)

   预期结果Expected：终端打印模型生成的回复；再到提供商控制台确认请求状态和额度扣减。

5. Node.js SDK 示例

   安装 OpenAI SDK；在运行环境设置 ZHIPU_API_KEY，示例代码通过环境变量读取密钥。

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   npm install openai
   
   import OpenAI from "openai";
   
   const client = new OpenAI({
     apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
     baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
   });
   const response = await client.chat.completions.create({
     model: "glm-5.2",
     messages: [{ role: "user", content: "用一句话解释 API 是什么。" }],
   });
   console.log(response.choices[0].message.content);

   预期结果Expected：Node.js 打印模型生成的回复；再到提供商控制台确认请求状态和额度扣减。

官方来源Official sources

• https://open.bigmodel.cn/console ↗
• https://bigmodel.cn/activity/trial-card/GBG6IX0OID ↗
• https://docs.bigmodel.cn/ ↗