GLM-4.5 API深度解析：2025年7月最新评测，成本仅为Claude十分之一的开源SOTA模型完整接入指南

🎯 核心价值：GLM-4.5作为2025年7月28日发布的开源SOTA模型，以355B参数实现国产第一性能，API价格仅需0.8元/百万tokens，通过laozhang.ai调用还可再省30%。

引言：为什么GLM-4.5正在改变AI应用格局

什么是GLM-4.5？

GLM-4.5是智谱AI于2025年7月28日发布的新一代多模态大语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量达3550亿，通过稀疏激活技术仅激活320亿参数即可达到业界领先性能，是目前开源社区中综合能力最强的中文AI模型。

在2025年7月的AI技术浪潮中，智谱AI发布的GLM-4.5无疑是最耀眼的明星。根据最新数据，87%的AI开发者正面临着模型成本与性能难以平衡的困境——Claude 3.5的API价格高达15元/百万tokens，而性能稍逊的开源模型又无法满足生产需求。GLM-4.5的出现彻底改变了这一局面：它不仅在12项权威基准测试中取得国产第一、开源第一的成绩，更以仅0.8元/百万tokens的价格实现了性能与成本的完美平衡。本文将从技术架构、实战应用到成本优化，为您提供最全面的GLM-4.5 API接入指南。

🎯 GLM-4.5的五大核心优势

• 🏆 性能卓越：12项基准测试国产第一，综合得分63.2仅次于Claude 4
• 💰 成本极低：API价格0.8元/百万tokens，仅为Claude的1/10
• 🚀 速度飞快：200 tokens/s生成速度，TTFT仅0.89秒
• 🤖 原生Agent：99.2%工具调用成功率，无需复杂prompt工程
• 📖 完全开源：MIT协议，支持本地部署和二次开发

1. GLM-4.5技术架构全解析：混合专家模型的极致效率

MoE架构的革命性突破

什么是MoE架构？

MoE（Mixture of Experts，混合专家）架构是一种通过将模型划分为多个专家子网络，在推理时仅激活部分专家来处理输入的深度学习架构，能够在保持大规模参数的同时显著降低计算成本。

GLM-4.5采用了混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构，这是其实现高效推理的核心秘密。与传统的Dense模型不同，MoE架构通过稀疏激活机制，在保持3550亿总参数的同时，每次推理仅激活320亿参数。这意味着什么？根据智谱官方数据，相比同等规模的Dense模型，GLM-4.5的推理成本降低了90%，而性能却提升了15%。具体来说，每一层网络包含多个专家子模块，推理时只激活其中2-4个最相关的专家，这种"按需激活"的设计让模型在处理不同任务时能够调用最合适的参数组合。

参数效率的极致优化

在参数效率方面，GLM-4.5展现出了惊人的优势。对比市面上的主流模型，GLM-4.5的参数量仅为DeepSeek-R1（671B）的1/2，Kimi-K2的1/3，但在性能上却实现了全面超越。这得益于智谱团队在模型架构设计上的创新：通过优化的注意力机制、改进的FFN结构以及更高效的参数共享策略，GLM-4.5实现了"少即是多"的设计理念。在2025年7月的最新测试中，GLM-4.5在保持较小参数量的同时，在MMLU Pro、MATH 500等12项基准测试中的平均得分达到63.2，位列全球第三、国产第一。

Agent原生设计理念

GLM-4.5最大的创新在于其"Agent-native"的设计理念。不同于传统大模型需要通过额外的框架来实现Agent功能，GLM-4.5将推理、编码和智能体能力原生融合在模型架构中。这种设计带来了显著的性能提升：在BFCL v3工具调用测试中，GLM-4.5的成功率高达99.2%，比Claude 3.5高出5个百分点。同时，原生的function calling支持让开发者无需复杂的prompt工程即可实现工具调用，大大降低了开发门槛。模型支持同时调用多个工具、多轮工具交互以及复杂的状态管理，这使得构建复杂的AI Agent应用变得前所未有的简单。

2. 性能实测对比：GLM-4.5如何在12项基准测试中夺冠

综合性能评测结果

2025年7月28日，智谱AI发布的GLM-4.5在12个最具代表性的评测基准中交出了一份令人瞩目的成绩单。根据官方数据，GLM-4.5的综合平均分达到63.2，仅次于OpenAI的o3（65.8）和Anthropic的Claude 4 Opus（65.1），位列全球第三。更值得关注的是，在国产模型和开源模型两个维度上，GLM-4.5都稳居第一。具体到各项测试，GLM-4.5在MMLU Pro（多任务语言理解）中得分71.3%，AIME24（美国数学邀请赛）得分46.7%，MATH 500（数学推理）准确率达到89%，这些成绩都超越了包括Qwen3-Coder、DeepSeek-V3在内的同类模型。

📊 主流模型性能对比表

💡 关键发现：GLM-4.5以仅355B的参数量，在性能上超越了参数量近2倍的DeepSeek-V3，展现了极高的参数效率。

代码能力的全面领先

在开发者最关心的代码能力方面，GLM-4.5展现出了强大的实力。在SWE-bench软件工程基准测试中，GLM-4.5取得了26.7%的得分，不仅超越了Qwen3-Coder的24.3%，更是以仅有K2模型1/3的参数量实现了相近的性能。在LiveCodeBench实时编程测试中，GLM-4.5的Pass@1准确率达到52.1%，支持包括Python、JavaScript、Java、C++等52种编程语言。更重要的是，GLM-4.5在实际的代码生成任务中表现出色：生成的代码不仅语法正确率高达87%，还能很好地遵循最佳实践和编码规范，生成的注释清晰完整，这使其成为开发者的理想编程助手。

推理速度与响应时间

性能不仅体现在准确率上，更体现在实际使用体验中。GLM-4.5通过采用Speculative Decoding（推测解码）和Multi-Token Prediction（多令牌预测）技术，实现了业界领先的推理速度。根据2025年7月的实测数据，GLM-4.5的生成速度可以稳定在100-200 tokens/s，高速版本甚至能达到200 tokens/s以上。在延迟方面，Time to First Token（TTFT）仅为0.89秒，这意味着用户几乎感受不到等待时间。同时，模型支持高达1000+ QPS的并发处理能力，完全能够满足企业级应用的需求。这种高性能低延迟的特性，使得GLM-4.5非常适合用于实时对话、在线客服、代码补全等对响应速度要求较高的场景。

3. 快速上手：5分钟实现GLM-4.5 API接入

🚀 三步快速接入GLM-4.5

接入GLM-4.5 API只需要简单的三个步骤，5分钟即可完成：

1. 准备环境：安装Python SDK（支持Python 3.8+）

   bash复制
   pip install zhipuai
   

2. 获取API Key：在智谱AI开放平台注册并获取密钥

   • 新用户免费获得25元额度（约3125万tokens）
   • 设置环境变量：export ZHIPUAI_API_KEY="your-api-key"

3. 调用API：使用简单的代码即可开始对话

   python复制
   from zhipuai import ZhipuAI
   client = ZhipuAI()
   response = client.chat.completions.create(
       model="glm-4.5",
       messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
   )
   print(response.choices[0].message.content)
   

环境准备与SDK安装

开始使用GLM-4.5 API前，首先需要准备Python环境并安装智谱AI的官方SDK。GLM-4.5的SDK支持Python 3.8及以上版本，安装过程非常简单。打开终端执行pip install zhipuai即可完成安装。安装完成后，您需要在智谱AI开放平台（open.bigmodel.cn）注册账号并获取API Key。值得一提的是，新用户注册即可获得25元的免费额度，按照GLM-4.5-Air的价格计算，这相当于3125万个tokens，足够进行充分的测试和小规模应用开发。获取API Key后，建议将其设置为环境变量，避免在代码中硬编码：export ZHIPUAI_API_KEY="your-api-key"。

第一个Hello World示例

python复制
from zhipuai import ZhipuAI

# 初始化客户端
client = ZhipuAI(api_key="your-api-key")  # 也可以从环境变量自动读取

# 发起对话请求
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5",  # 可选：glm-4.5 或 glm-4.5-air
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请介绍一下你自己"}
    ],
    temperature=0.7,  # 控制输出的随机性，范围0-1
    max_tokens=500    # 最大输出长度
)

# 打印回复
print(response.choices[0].message.content)

这个简单的示例展示了GLM-4.5 API的基本调用方式。值得注意的是，API接口设计完全兼容OpenAI标准，如果您之前使用过OpenAI或其他兼容接口，迁移成本几乎为零。在2025年7月的测试中，这个简单的调用平均响应时间仅为1.2秒，包含了网络传输和模型推理的全部时间。

流式输出与实时交互

对于需要实时反馈的应用场景，GLM-4.5支持流式输出模式。这种模式下，模型会逐步返回生成的内容，用户可以看到AI"思考"的过程，大大提升了交互体验。以下是流式输出的实现代码：

python复制
# 启用流式输出
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5-air",  # 使用Air版本，性价比更高
    messages=[
        {"role": "user", "content": "写一个快速排序算法的Python实现"}
    ],
    stream=True,  # 启用流式输出
    thinking={
        "type": "enabled"  # 启用深度思考模式
    }
)

# 逐步打印输出
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

流式输出模式特别适合用于聊天机器人、代码生成等场景。根据实测，启用流式输出后，用户平均等待首个token的时间缩短至0.5秒，整体的用户体验提升明显。同时，深度思考模式的加入让模型在处理复杂问题时准确率提升了35%，这在解决编程问题、数学推理等任务时效果尤为显著。

4. 深度思考模式：让AI真正"思考"的技术突破

什么是深度思考模式？

深度思考模式（Deep Thinking Mode）是GLM-4.5独有的推理增强技术，通过在生成最终答案前进行内部多步推理，显著提升模型在复杂任务上的准确率，特别适合数学推理、代码调试、逻辑分析等需要深度推理的场景。

思考模式的工作原理

GLM-4.5的深度思考模式（Deep Thinking Mode）是其区别于其他模型的核心特性之一。通过thinking.type参数，开发者可以灵活控制模型的思考行为。当设置为"enabled"时，模型会在生成最终答案前进行内部推理，这个过程完全透明可追踪。根据智谱官方的技术文档，深度思考模式采用了类似于Chain-of-Thought的推理机制，但与传统的CoT不同，GLM-4.5的思考过程是在模型内部完成的，不会占用输出token配额。在2025年7月的测试中，启用思考模式后，模型在复杂推理任务上的准确率从64%提升到了87%，特别是在数学问题、逻辑推理和代码调试等需要多步推理的任务上，提升效果最为明显。

动态思考与性能平衡

GLM-4.5的思考模式支持动态调整，这意味着模型会根据问题的复杂度自动决定思考的深度。简单的问题可能只需要0.5-1秒的思考时间，而复杂的数学证明或算法设计可能需要3-5秒。这种智能的时间分配机制确保了在保证准确率的同时，不会过度消耗计算资源。实测数据显示，动态思考模式下，平均思考时间为2.3秒，相比固定思考时间模式，综合效率提升了40%。更重要的是，思考过程的中间步骤可以通过API获取，这为调试和优化提供了宝贵的信息。开发者可以通过分析思考链路，了解模型的推理逻辑，从而更好地优化prompt设计。

深度思考模式的技术实现

python复制
# 复杂问题求解示例
complex_problem = """
有一个数组包含n个整数，请设计一个算法找出数组中的第k大元素。
要求：1) 时间复杂度优于O(nlogn) 2) 空间复杂度O(1) 3) 必须是原地算法
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5",
    messages=[{"role": "user", "content": complex_problem}],
    thinking={
        "type": "enabled",
        "max_thinking_time": 10  # 最大思考时间10秒
    },
    temperature=0.1  # 降低随机性，提高推理准确性
)

# 获取思考过程（如果API支持）
if hasattr(response.choices[0], 'thinking_process'):
    print("思考过程：")
    print(response.choices[0].thinking_process)
    print("\n最终答案：")
    
print(response.choices[0].message.content)

建议根据任务类型选择是否启用思考模式。对于事实性问答、简单翻译等任务，可以禁用思考模式以获得更快的响应速度；而对于代码生成、数学推理、复杂分析等任务，启用思考模式能够显著提升输出质量。根据智谱官方提供的性能数据，在代码调试任务中，启用思考模式后的首次修复成功率可从73%提升到91%，显著提高了开发效率。

5. 成本优化方案：通过laozhang.ai节省70%调用费用

API聚合平台的成本优势

在2025年7月的AI应用开发中，成本控制成为了每个团队都必须面对的挑战。虽然GLM-4.5的官方价格已经非常有竞争力（Air版本仅0.8元/百万tokens），但对于需要大规模调用的应用来说，成本依然是不小的负担。这时，通过API聚合平台laozhang.ai调用GLM-4.5就成了一个极具吸引力的选择。laozhang.ai通过批量采购和智能调度，能够将API成本降低到0.56元/百万tokens，相比直接调用节省30%。更重要的是，对于月消费超过1万元的企业用户，还能享受额外的批量折扣，综合成本最多可以降低40%。

统一接口与智能路由

python复制
# 通过laozhang.ai调用GLM-4.5
import laozhang

# 初始化客户端，一个API Key管理所有模型
client = laozhang.Client(api_key="your-laozhang-key")

# 调用GLM-4.5，接口完全兼容
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5",  # 自动路由到最优节点
    messages=[
        {"role": "user", "content": "帮我优化这段Python代码的性能"}
    ],
    # laozhang.ai特有功能
    routing_strategy="latency",  # 可选：latency（低延迟）、cost（低成本）、balanced（平衡）
    fallback_models=["glm-4.5-air", "claude-3-haiku"],  # 自动降级策略
    max_retries=3  # 自动重试
)

laozhang.ai的核心价值不仅在于成本优化，更在于其提供的企业级功能。平台支持智能路由，会根据当前各个服务商的负载情况、响应时间和成功率，自动选择最优的调用路径。在2025年7月的压力测试中，通过laozhang.ai调用的平均延迟比直连降低了40%，这得益于其全球分布的加速节点。同时，统一的API接口意味着您可以用一套代码调用GLM-4.5、Claude、GPT-4等多个模型，大大简化了多模型应用的开发复杂度。

成本计算与ROI分析

让我们通过一个实际案例来计算使用laozhang.ai的投资回报率。假设您的应用每天需要处理10万次对话，每次对话平均消耗1000 tokens，那么月度token消耗量为30亿。按照不同方案计算：

💰 主流API价格对比表（2025年7月）

💡 成本优化提示：对于月消费超过1万元的企业用户，laozhang.ai还提供额外5-10%的批量折扣，综合成本最多可降低40%。

• 直接调用GLM-4.5-Air：30亿 × 0.8元/百万 = 2,400元/月
• 通过laozhang.ai调用：30亿 × 0.56元/百万 = 1,680元/月
• 月度节省：720元（30%）
• 年度节省：8,640元

对于更大规模的应用，如果月消耗达到100亿tokens以上，通过laozhang.ai的批量优惠，综合成本可以降至0.48元/百万tokens，相比Claude 3.5的15元/百万tokens，成本仅为其3.2%。这种巨大的成本优势，让原本因为成本原因无法实现的AI应用变得可行。

6. 五大实战场景：从智能客服到代码生成的完整实现

场景一：智能客服系统构建

GLM-4.5在智能客服场景中表现出色，其核心优势在于强大的上下文理解能力和多轮对话管理。通过维护128K tokens的对话历史，模型能够准确记住用户的所有问题和偏好，提供连贯一致的服务体验。技术实现上，GLM-4.5支持function calling来调用外部知识库和业务系统，实现复杂的业务逻辑处理。在成本方面，GLM-4.5-Air版本的价格仅为0.8元/百万tokens，相比国外主流模型可节省90%以上的成本。此外，GLM-4.5的中文理解能力在处理方言、网络用语等非标准表达时表现尤为出色。

python复制
# 智能客服核心实现
class CustomerServiceBot:
    def __init__(self):
        self.client = laozhang.Client(api_key="your-key")
        self.conversation_history = []
        
    async def handle_user_query(self, user_input, user_id):
        # 加载用户历史记录
        history = await self.load_user_history(user_id)
        
        # 构建上下文
        messages = [
            {"role": "system", "content": "你是一个专业的客服助手，需要耐心、准确地解答用户问题。"},
            *history[-10:],  # 保留最近10轮对话
            {"role": "user", "content": user_input}
        ]
        
        # 调用GLM-4.5
        response = await self.client.chat.completions.create(
            model="glm-4.5-air",
            messages=messages,
            temperature=0.7,
            functions=[
                {
                    "name": "query_order_status",
                    "description": "查询订单状态",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "order_id": {"type": "string"}
                        }
                    }
                }
            ]
        )
        
        return response.choices[0].message

场景二：智能代码生成与重构

GLM-4.5在代码生成领域表现卓越，支持52种编程语言。模型不仅能够生成语法正确的代码，还能理解复杂的业务逻辑并给出优化建议。在代码重构方面，GLM-4.5能够识别常见的代码异味（code smell），如重复代码、过长函数、复杂条件等，并提出符合SOLID原则的改进方案。根据官方数据，在SWE-bench软件工程基准测试中，GLM-4.5取得了26.7%的得分，超越了多个专门的代码模型。

场景三：内容创作平台应用

GLM-4.5在内容创作方面具有强大的能力。模型能够生成多种类型的内容，包括技术文档、营销文案、新闻稿件、创意故事等。通过合理的prompt设计，GLM-4.5可以生成结构清晰、逻辑严谨的专业内容。在SEO优化方面，模型能够自然地融入关键词，生成符合搜索引擎优化的内容。通过微调功能，可以让GLM-4.5学习特定的写作风格和行业术语。在成本方面，使用GLM-4.5-Air生成千字内容的成本仅为0.08元左右。

场景四：数据分析助手实现

GLM-4.5在数据分析领域具有强大的能力。模型能够理解自然语言的分析需求，自动生成SQL查询、Python数据处理代码，并给出可视化建议。在处理复杂的多表关联查询时，GLM-4.5能够准确理解表结构和关系，生成高效的SQL语句。模型还能理解业务背景，对数据进行多维度分析。例如，在分析销售趋势时，GLM-4.5不仅能给出数字变化，还能结合时间序列、季节性因素等提供深入的insights。通过function calling功能，GLM-4.5可以直接调用数据库和分析工具，实现端到端的数据分析流程。

场景五：个性化教育辅导系统

GLM-4.5在教育场景中的应用潜力巨大。模型能够根据不同的学习阶段和知识水平，提供个性化的教学内容。在数学、物理等理科教学中，GLM-4.5不仅能给出正确答案，还能展示详细的解题步骤和思路分析。通过深度思考模式，模型能够像人类教师一样循序渐进地引导学生思考。在语言学习方面，GLM-4.5可以提供实时的语法纠错、写作建议和口语练习。通过微调，可以让模型适应特定的教学大纲和考试要求。使用GLM-4.5-Air版本，每个学生每月的AI辅导成本可以控制在10-20元左右。

7. Agent原生能力：构建真正的AI智能体

Function Calling的革命性升级

GLM-4.5的Agent原生设计使其在function calling方面达到了新的高度。与需要复杂prompt工程的传统模型不同，GLM-4.5能够自然地理解和调用外部工具。在BFCL v3测试中，GLM-4.5的工具调用成功率达到99.2%，这意味着几乎每次调用都能准确执行。更重要的是，模型支持并行调用多个工具，能够智能地编排工具调用顺序，甚至能够根据工具返回的结果动态调整后续的调用策略。基于官方文档，GLM-4.5支持的Agent功能包括：自动化运维（系统监控、日志分析、脚本执行）、数据处理（批量分析、报表生成）、工作流编排（任务调度、依赖管理）等场景，能将传统需要30分钟的人工处理缩短到3分钟内自动完成。

python复制
# Agent工具调用示例
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_database",
            "description": "搜索数据库中的信息",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string", "description": "搜索查询"},
                    "filters": {"type": "object", "description": "过滤条件"}
                },
                "required": ["query"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "execute_analysis",
            "description": "执行数据分析",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "data": {"type": "array", "description": "要分析的数据"},
                    "method": {"type": "string", "description": "分析方法"}
                },
                "required": ["data", "method"]
            }
        }
    }
]

# 创建智能分析Agent
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析最近一周的用户活跃度趋势"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"  # 让模型自动决定使用哪些工具
)

# 处理工具调用
if response.choices[0].message.tool_calls:
    for tool_call in response.choices[0].message.tool_calls:
        function_name = tool_call.function.name
        function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
        # 执行实际的函数调用
        result = execute_function(function_name, function_args)
        # 将结果返回给模型继续处理

多轮交互与状态管理

GLM-4.5在处理复杂的多轮交互任务时表现出色。模型能够维护对话状态，记住之前的决策和中间结果，这使得构建有状态的AI Agent变得简单。GLM-4.5的状态管理能力体现在以下几个技术特性：长达128K的上下文窗口支持复杂的状态维护；内置的记忆机制能够跨会话保持关键信息；智能的注意力机制确保重要信息不会在长对话中丢失。在项目管理场景中，GLM-4.5能够实现：任务进度实时跟踪（支持甘特图和看板视图）、团队成员分工管理（角色权限和任务分配）、依赖关系智能协调（自动识别阻塞和关键路径）、风险预测与预警（基于历史数据的机器学习）。根据官方benchmark，这些功能可将项目管理效率提升60-80%。

与开发工具的无缝集成

GLM-4.5与现有开发工具生态的兼容性极佳。无论是与Claude Code、Cursor、还是GitHub Copilot等工具集成，都能实现无缝对接。在VSCode中，通过简单的插件配置，开发者就能在编码过程中调用GLM-4.5的能力。GLM-4.5在游戏开发领域的集成应用包括：Unity/Unreal Engine插件支持（直接在编辑器中调用API）、游戏内容生成（剧情、对话、任务设计）、关卡设计辅助（程序化生成和平衡性分析）、技术文档生成（API文档、设计文档、用户手册）。官方提供的SDK支持C#、C++、JavaScript等游戏开发常用语言，集成过程通常只需10-30分钟。根据官方数据，使用GLM-4.5辅助游戏开发可将内容创作效率提升2-4倍，同时保持输出质量的一致性。

8. 性能调优指南：让GLM-4.5跑出200 tokens/s

并发优化策略

要充分发挥GLM-4.5的性能潜力，合理的并发策略至关重要。根据2025年7月的官方性能文档，GLM-4.5能够稳定支持1000+ QPS的并发请求，但要达到最佳性能，需要注意几个关键点。首先，使用连接池管理HTTP连接，避免频繁建立和断开连接的开销。其次，合理设置并发数，官方建议单个API Key的最佳并发数为50-100，超过这个范围反而会因为排队导致延迟增加。第三，实现请求的批处理，将多个小请求合并为一个大请求，可以显著提高吞吐量。根据官方benchmark数据，通过这些优化策略，token生成速度可以从基础的80 tokens/s提升到180 tokens/s，在理想条件下峰值能达到200 tokens/s以上。

缓存策略与成本控制

python复制
import hashlib
import redis
from functools import lru_cache

class GLMCacheManager:
    def __init__(self, redis_client):
        self.redis = redis_client
        self.cache_ttl = 3600  # 缓存1小时
        
    def get_cache_key(self, messages, model, temperature):
        # 生成缓存键
        content = json.dumps({
            "messages": messages,
            "model": model,
            "temperature": temperature
        }, sort_keys=True)
        return f"glm:cache:{hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()}"
    
    async def get_cached_response(self, messages, model, temperature):
        cache_key = self.get_cache_key(messages, model, temperature)
        cached = await self.redis.get(cache_key)
        if cached:
            return json.loads(cached)
        return None
    
    async def cache_response(self, messages, model, temperature, response):
        cache_key = self.get_cache_key(messages, model, temperature)
        await self.redis.setex(
            cache_key, 
            self.cache_ttl, 
            json.dumps(response)
        )

# 使用缓存的API调用
async def cached_glm_call(messages, model="glm-4.5-air", temperature=0.7):
    # 先检查缓存
    cached = await cache_manager.get_cached_response(messages, model, temperature)
    if cached:
        return cached
    
    # 缓存未命中，调用API
    response = await client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=temperature
    )
    
    # 缓存响应
    await cache_manager.cache_response(messages, model, temperature, response)
    return response

智能的缓存策略能够大幅降低API调用成本。对于相似的问题，通过语义相似度匹配，可以复用之前的回答。根据官方最佳实践文档，实施有效的缓存策略可以使API调用次数减少60-70%，直接节省相应比例的成本。缓存策略的关键要素包括：针对静态内容设置长缓存（24小时）、动态内容短缓存（5-60分钟）、使用语义哈希而非简单文本匹配、实现多级缓存（内存+Redis+CDN）。需要注意的是，缓存策略要根据应用场景灵活调整，对于时效性要求高的内容，缓存时间要相应缩短。

监控与故障处理

建立完善的监控体系是保证服务稳定性的关键。建议监控以下关键指标：API响应时间（P50/P95/P99）、错误率、token消耗速度、并发请求数等。通过设置合理的告警阈值，能够在问题发生前及时发现并处理。在故障处理方面，laozhang.ai提供的自动降级功能特别实用。当GLM-4.5出现响应缓慢或错误率升高时，系统会自动切换到GLM-4.5-Air或其他备选模型，确保服务的连续性。根据行业标准，采用多模型降级策略的系统通常能达到99.9%的可用性SLA，而单一模型直连的系统可用性通常在94-96%之间。自动降级的实现包括：健康检查（每10秒探测）、错误率阈值（>5%触发）、响应时间阈值（P95>3秒触发）、自动恢复机制（每5分钟尝试恢复主模型）。

9. 常见问题解答：开发者最关心的10个问题

技术问题深度解答

Q1：GLM-4.5的上下文窗口到底有多大？如何有效利用超长上下文？

一句话回答：GLM-4.5支持128K tokens超长上下文，建议使用滑动窗口策略，保持64K以内获得最佳性能。

GLM-4.5支持128K tokens的上下文窗口，这相当于约10万个中文字符或20万个英文单词。但需要注意的是，并非所有场景都需要用满这个窗口。根据2025年7月的测试，当上下文超过64K tokens时，推理时间会显著增加，每增加10K tokens，响应时间约增加0.5秒。因此，建议采用滑动窗口策略，保留最相关的历史信息。对于长文档处理，可以先使用embedding模型提取关键段落，再送入GLM-4.5处理，这样既能保证效果，又能控制成本。

Q2：如何有效减少GLM-4.5的AI幻觉问题？2025年最佳实践

一句话回答：使用低温度（0.1-0.3）+深度思考模式+外部知识库验证，可将幻觉率降至2%以下。

虽然GLM-4.5在事实准确性方面已经有了很大提升，但幻觉问题仍然存在。根据官方最佳实践文档，以下策略能有效减少幻觉：1）使用较低的temperature（0.1-0.3）；2）在prompt中明确要求"如果不确定请说不知道"；3）启用深度思考模式，让模型有更多时间验证答案；4）对于关键信息，使用function calling调用外部知识库验证。通过这些方法，幻觉率可以从8%降低到2%以下。

迁移与兼容性问题

Q3：从GPT-4或Claude 3.5迁移到GLM-4.5需要修改多少代码？迁移指南

一句话回答：OpenAI兼容API只需修改model参数和endpoint，2天内可完成全量迁移。

如果您之前使用的是OpenAI兼容的API（如GPT-4、Claude等），迁移成本极低。GLM-4.5的API设计遵循OpenAI标准，基本上只需要修改model参数和API endpoint即可。对于使用特殊功能的应用，如GPT-4的函数调用，GLM-4.5也提供了完全兼容的实现。由于API接口的高度兼容性，大部分应用只需修改配置文件中的几行代码即可完成迁移。根据智谱官方数据，GLM-4.5的API调用成本仅为Claude 3.5的十分之一，这意味着月度成本可以大幅降低90%。

Q4：GLM-4.5支持微调吗？如何进行LoRA微调训练？

一句话回答：支持LoRA和全参数微调，1000条高质量数据即可开始，准确率可提升10%以上。

是的，GLM-4.5支持LoRA微调和全参数微调。智谱AI提供了完整的微调工具链，支持在自己的数据集上训练专属模型。微调过程非常简单：准备符合格式要求的数据集（建议至少1000条高质量样本），上传到智豆平台，选择微调参数，等待训练完成即可。根据官方文档，LoRA微调可以在保持模型泛化能力的同时，在特定任务上实现显著性能提升。在专业领域任务中，如法律文书生成、医疗报告分析等，微调后的准确率通常可以提升10-15个百分点。

性能与成本优化

Q5：什么情况下选择GLM-4.5而不是GLM-4.5-Air？2025年版本选择指南

一句话回答：复杂推理、创意创作、超长上下文选GLM-4.5，常规对话和成本敏感选Air版。

这个选择主要取决于您的应用场景。GLM-4.5在以下场景更有优势：1）需要最高的推理准确率，如复杂的数学问题、算法设计；2）对创意质量要求极高，如高端文案创作、剧本编写；3）需要处理超长上下文（100K+ tokens）。而GLM-4.5-Air在这些场景更合适：1）大规模的常规对话，如客服、问答；2）对成本敏感的应用；3）需要更快响应速度的实时交互。根据实测，Air版本在90%的场景下都能提供满意的效果，性价比极高。

FAQ（5个精选问题，每个300字）

Q1: GLM-4.5和GLM-4有什么区别？性能提升多少？

GLM-4.5相比GLM-4实现了全方位的升级。首先是架构上的革新，GLM-4.5采用了更先进的MoE架构，总参数量达到3550亿，但通过稀疏激活机制，实际激活参数仅320亿，这带来了推理效率的巨大提升。在性能方面，根据2025年7月的官方测试数据，GLM-4.5在12项基准测试中的平均得分达到63.2，相比GLM-4的54.7提升了15.5%。特别是在代码生成和数学推理任务上，提升更为明显，SWE-bench得分从19.2%提升到26.7%，MATH 500准确率从76%提升到89%。

在实际应用体验上，GLM-4.5最大的改进是原生Agent能力的加入。GLM-4只能通过复杂的prompt工程实现工具调用，成功率约为75%，而GLM-4.5的原生function calling成功率高达99.2%。此外，GLM-4.5新增的深度思考模式让模型在处理复杂问题时更加可靠，推理路径透明可追踪。在API价格方面，GLM-4.5-Air版本仅为0.8元/百万tokens，比GLM-4的2.5元/百万tokens降低了68%，让大规模应用成为可能。

Q2: 通过laozhang.ai调用GLM-4.5安全吗？有什么优势？

laozhang.ai作为专业的API聚合平台，在安全性方面有充分保障。首先，平台通过了ISO 27001信息安全认证，所有API调用都采用TLS 1.3加密传输，确保数据传输安全。其次，laozhang.ai不会存储用户的对话内容，仅记录必要的调用日志用于计费和故障排查。在数据隐私方面，平台严格遵守GDPR和中国数据安全法的要求，用户数据的所有权完全归用户所有。

使用laozhang.ai调用GLM-4.5的优势非常明显。成本方面，通过批量采购优势，API价格降低30%，从0.8元降至0.56元/百万tokens。性能方面，平台的智能路由系统会自动选择最优节点，根据官方性能测试，平均延迟可降低40%。可靠性方面，当某个节点出现问题时，系统会自动切换到备用节点，平台承诺99.9%的SLA。功能方面，一个API Key就能调用GLM-4.5、Claude、GPT-4等多个模型，还提供统一的账单、监控和日志服务。此外，laozhang.ai提供的统一SDK和API文档，让开发者可以快速切换不同模型，大大降低了开发和维护成本。

Q3: GLM-4.5的上下文窗口是多少？如何处理长文本？

GLM-4.5支持高达128K tokens的上下文窗口，这是目前开源模型中最大的上下文长度之一。128K tokens大约相当于10万个中文字符，可以容纳一本中等长度的小说或技术文档。这个超长上下文能力使得GLM-4.5特别适合处理需要大量背景信息的任务，如长文档问答、代码库分析、多轮复杂对话等。

处理长文本时，需要注意几个技巧以获得最佳效果。首先是分块策略，对于超过64K tokens的文本，建议分成多个语义完整的段落，使用滑动窗口方式处理，这样可以保证推理速度。其次是重要信息前置，将最关键的信息放在上下文的开头和结尾，因为模型对这两个位置的注意力最强。第三是使用结构化格式，通过Markdown标题、列表等方式组织长文本，帮助模型更好地理解文档结构。

根据官方发布的长文本处理benchmark，GLM-4.5在分析8万字级别的合同文档时，通过合理的长文本处理策略，能够准确识别风险条款并给出专业的修改建议，准确率达到94%，处理时间仅需15秒。

Q4: 如何从Claude/GPT-4迁移到GLM-4.5？代码需要改动吗？

从Claude或GPT-4迁移到GLM-4.5非常简单，因为GLM-4.5的API设计完全兼容OpenAI标准。对于基础的对话功能，您只需要修改两个地方：1）API endpoint改为智谱的地址或laozhang.ai的统一入口；2）model参数改为"glm-4.5"或"glm-4.5-air"。整个迁移过程通常只需要几分钟。

对于使用高级功能的应用，GLM-4.5也提供了很好的兼容性。Function calling的格式与OpenAI完全一致，您现有的工具定义可以直接使用。流式输出、logprobs等特性也都得到支持。唯一需要注意的是，某些特定的参数可能有细微差异，比如GLM-4.5特有的thinking参数用于控制深度思考模式。

由于GLM-4.5完全遵循OpenAI的API标准，迁移过程通常只需要几个小时到几天。具体步骤包括：1) 修改API endpoint和model参数；2) 调整特殊参数（如GLM-4.5特有的thinking参数）；3) 在测试环境验证功能；4) 逐步切换生产流量。根据官方数据，从Claude 3.5迁移到GLM-4.5后，API成本可降低90%，而中文处理能力和代码生成质量通常会有所提升。建议采用灰度发布策略，先将小部分流量切换到GLM-4.5，监控性能指标后再全量切换。

Q5: GLM-4.5适合哪些应用场景？有什么限制？

GLM-4.5特别适合以下应用场景：1）智能客服和对话系统，凭借出色的中文理解能力和低成本优势；2）代码生成和辅助编程，在52种编程语言上都有优秀表现；3）内容创作平台，支持文章、文案、剧本等多种创作形式；4）数据分析和商业智能，能够理解复杂查询并生成洞察报告；5）教育和培训应用，个性化教学和智能答疑效果出色；6）企业知识管理，128K上下文完美支持长文档处理。

GLM-4.5也有一些限制需要注意。首先是多模态能力，目前主要支持文本，图像理解能力相对有限。其次是实时性要求极高的场景，虽然延迟已经很低，但仍无法满足毫秒级响应需求。第三是特定领域的专业知识，如最新的医学研究、法律条文等，可能需要通过微调或RAG增强。第四是生成内容的版权问题，商用时需要注意合规性。

尽管有这些限制，GLM-4.5的适用范围仍然非常广泛。根据2025年7月的统计，已有超过10万个应用集成了GLM-4.5，覆盖金融、教育、医疗、电商等20多个行业，日均API调用量超过10亿次。

10. 如何选择合适的GLM-4.5版本：决策指南

🎯 版本选择决策树

选择正确的GLM-4.5版本对于优化成本和性能至关重要。以下是详细的决策指南：

选择GLM-4.5标准版的场景

1. 复杂推理任务

   • 数学证明和科学计算
   • 多步骤逻辑推理
   • 算法设计和优化
   • 准确率要求：>95%

2. 高端创意创作

   • 剧本和小说创作
   • 品牌文案策划
   • 创意广告设计
   • 独创性要求高

3. 超长上下文处理

   • 100K+ tokens文档分析
   • 多文件代码审查
   • 长对话历史保持
   • 复杂项目管理

选择GLM-4.5-Air的场景

1. 常规对话应用

   • 客服机器人
   • FAQ问答系统
   • 简单翻译任务
   • 准确率要求：85-90%

2. 大规模批处理

   • 内容分类标注
   • 情感分析
   • 文本摘要生成
   • 成本敏感型应用

3. 实时交互需求

   • 在线聊天助手
   • 代码自动补全
   • 实时翻译
   • 响应时间<1秒

💡 性能优化最佳实践

1. 智能版本切换策略

python复制
import time
from enum import Enum
from typing import Dict, List, Optional

class TaskType(Enum):
    REASONING = "reasoning"
    CREATIVE = "creative"
    CONVERSATION = "conversation"
    CODE_GENERATION = "code_generation"
    TRANSLATION = "translation"
    SUMMARIZATION = "summarization"

class ModelSelector:
    def __init__(self):
        # 任务类型到模型的映射配置
        self.task_model_map = {
            TaskType.REASONING: {"preferred": "glm-4.5", "fallback": "glm-4.5"},
            TaskType.CREATIVE: {"preferred": "glm-4.5", "fallback": "glm-4.5-air"},
            TaskType.CONVERSATION: {"preferred": "glm-4.5-air", "fallback": "glm-4.5"},
            TaskType.CODE_GENERATION: {"preferred": "glm-4.5", "fallback": "glm-4.5-air"},
            TaskType.TRANSLATION: {"preferred": "glm-4.5-air", "fallback": "glm-4.5-air"},
            TaskType.SUMMARIZATION: {"preferred": "glm-4.5-air", "fallback": "glm-4.5-air"}
        }
        
        # 性能指标追踪
        self.performance_metrics = {
            "glm-4.5": {"latency": [], "error_rate": 0.01},
            "glm-4.5-air": {"latency": [], "error_rate": 0.02}
        }
    
    def select_model(self, 
                    task_type: TaskType,
                    prompt_length: int,
                    expected_output_length: int,
                    budget_per_call: float = 1.0,
                    max_latency_ms: int = 3000) -> str:
        """
        智能选择模型版本
        
        Args:
            task_type: 任务类型
            prompt_length: 输入prompt的token数
            expected_output_length: 预期输出的token数
            budget_per_call: 单次调用预算（元）
            max_latency_ms: 最大允许延迟（毫秒）
        
        Returns:
            选择的模型版本
        """
        # 计算成本
        glm45_cost = self._calculate_cost(prompt_length, expected_output_length, "glm-4.5")
        air_cost = self._calculate_cost(prompt_length, expected_output_length, "glm-4.5-air")
        
        # 获取任务推荐配置
        task_config = self.task_model_map.get(task_type)
        preferred_model = task_config["preferred"]
        
        # 决策逻辑
        # 1. 预算限制检查
        if glm45_cost > budget_per_call and air_cost <= budget_per_call:
            return "glm-4.5-air"
        
        # 2. 延迟要求检查
        if max_latency_ms < 1000:  # 严格延迟要求
            return "glm-4.5-air"
        
        # 3. 超长上下文检查
        if prompt_length > 64000:  # 超过64K tokens
            return "glm-4.5"  # 只有标准版处理效果好
        
        # 4. 任务复杂度评估
        complexity_score = self._evaluate_complexity(task_type, prompt_length)
        if complexity_score > 0.8:
            return "glm-4.5"
        
        # 5. 默认使用推荐配置
        return preferred_model
    
    def _calculate_cost(self, input_tokens: int, output_tokens: int, model: str) -> float:
        """计算API调用成本"""
        if model == "glm-4.5":
            # GLM-4.5: 输入2.5元/百万tokens, 输出5元/百万tokens
            return (input_tokens * 2.5 + output_tokens * 5) / 1_000_000
        else:  # glm-4.5-air
            # GLM-4.5-Air: 输入0.8元/百万tokens, 输出2元/百万tokens
            return (input_tokens * 0.8 + output_tokens * 2) / 1_000_000
    
    def _evaluate_complexity(self, task_type: TaskType, prompt_length: int) -> float:
        """评估任务复杂度（0-1）"""
        base_complexity = {
            TaskType.REASONING: 0.8,
            TaskType.CREATIVE: 0.7,
            TaskType.CODE_GENERATION: 0.7,
            TaskType.CONVERSATION: 0.3,
            TaskType.TRANSLATION: 0.4,
            TaskType.SUMMARIZATION: 0.5
        }
        
        # 基础复杂度
        complexity = base_complexity.get(task_type, 0.5)
        
        # 长度因子
        if prompt_length > 10000:
            complexity += 0.1
        if prompt_length > 50000:
            complexity += 0.1
            
        return min(complexity, 1.0)

# 使用示例
selector = ModelSelector()

# 场景1：复杂推理任务
model = selector.select_model(
    task_type=TaskType.REASONING,
    prompt_length=5000,
    expected_output_length=2000,
    budget_per_call=0.5,
    max_latency_ms=5000
)
print(f"复杂推理任务选择：{model}")  # 输出：glm-4.5

# 场景2：实时对话
model = selector.select_model(
    task_type=TaskType.CONVERSATION,
    prompt_length=500,
    expected_output_length=200,
    budget_per_call=0.1,
    max_latency_ms=800
)
print(f"实时对话选择：{model}")  # 输出：glm-4.5-air

2. 混合使用策略

• 初次回答使用Air版本
• 用户要求深入时切换到标准版
• 根据用户满意度动态调整

3. 成本控制技巧

• 设置月度预算上限
• 实施token使用监控
• 建立缓存机制减少重复调用
• 通过laozhang.ai获得额外折扣

11. 生产级GLM-4.5集成实战：完整代码示例

🔧 企业级API客户端实现

以下是一个生产就绪的GLM-4.5客户端实现，包含错误处理、重试机制、监控和laozhang.ai集成：

python复制
import asyncio
import time
import logging
from typing import Dict, List, Optional, AsyncGenerator
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import httpx
import backoff
from datetime import datetime, timedelta

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

@dataclass
class APIConfig:
    """API配置类"""
    base_url: str = "https://api.laozhang.ai/v1"  # 使用laozhang.ai
    api_key: str = ""
    timeout: int = 60
    max_retries: int = 3
    enable_monitoring: bool = True

class ModelVersion(Enum):
    """模型版本枚举"""
    GLM_4_5 = "glm-4.5"
    GLM_4_5_AIR = "glm-4.5-air"

class GLMProductionClient:
    """生产级GLM客户端"""
    
    def __init__(self, config: APIConfig):
        self.config = config
        self.client = httpx.AsyncClient(
            base_url=config.base_url,
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {config.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            timeout=config.timeout
        )
        self.metrics = {
            "total_requests": 0,
            "total_tokens": 0,
            "total_cost": 0.0,
            "errors": 0,
            "latencies": []
        }
    
    @backoff.on_exception(
        backoff.expo,
        (httpx.HTTPStatusError, httpx.RequestError),
        max_tries=3,
        max_time=60
    )
    async def create_completion(
        self,
        messages: List[Dict[str, str]],
        model: ModelVersion = ModelVersion.GLM_4_5_AIR,
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: Optional[int] = None,
        stream: bool = False,
        **kwargs
    ) -> Dict:
        """
        创建对话完成
        
        Args:
            messages: 对话消息列表
            model: 模型版本
            temperature: 温度参数
            max_tokens: 最大token数
            stream: 是否流式输出
            **kwargs: 其他参数（如thinking参数）
        
        Returns:
            API响应结果
        """
        start_time = time.time()
        
        try:
            # 构建请求体
            request_body = {
                "model": model.value,
                "messages": messages,
                "temperature": temperature,
                **kwargs
            }
            
            if max_tokens:
                request_body["max_tokens"] = max_tokens
            
            # 记录请求
            self.metrics["total_requests"] += 1
            logger.info(f"发送请求到{model.value}，消息数：{len(messages)}")
            
            # 发送请求
            if stream:
                return await self._handle_stream(request_body)
            else:
                response = await self.client.post(
                    "/chat/completions",
                    json=request_body
                )
                response.raise_for_status()
                
                # 处理响应
                result = response.json()
                
                # 更新指标
                self._update_metrics(result, time.time() - start_time, model)
                
                return result
                
        except Exception as e:
            self.metrics["errors"] += 1
            logger.error(f"API调用失败：{str(e)}")
            raise
    
    async def _handle_stream(
        self, 
        request_body: Dict
    ) -> AsyncGenerator[Dict, None]:
        """处理流式响应"""
        request_body["stream"] = True
        
        async with self.client.stream(
            "POST",
            "/chat/completions",
            json=request_body
        ) as response:
            response.raise_for_status()
            
            async for line in response.aiter_lines():
                if line.startswith("data: "):
                    data = line[6:]
                    if data == "[DONE]":
                        break
                    
                    try:
                        chunk = json.loads(data)
                        yield chunk
                    except json.JSONDecodeError:
                        continue
    
    def _update_metrics(
        self, 
        response: Dict, 
        latency: float,
        model: ModelVersion
    ):
        """更新性能指标"""
        if "usage" in response:
            usage = response["usage"]
            total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
            self.metrics["total_tokens"] += total_tokens
            
            # 计算成本
            cost = self._calculate_cost(
                usage.get("prompt_tokens", 0),
                usage.get("completion_tokens", 0),
                model
            )
            self.metrics["total_cost"] += cost
        
        self.metrics["latencies"].append(latency)
        
        # 保持最近1000个延迟记录
        if len(self.metrics["latencies"]) > 1000:
            self.metrics["latencies"] = self.metrics["latencies"][-1000:]
    
    def _calculate_cost(
        self, 
        input_tokens: int, 
        output_tokens: int,
        model: ModelVersion
    ) -> float:
        """计算API调用成本（通过laozhang.ai的优惠价）"""
        if model == ModelVersion.GLM_4_5:
            # laozhang.ai优惠价：输入1.75元/百万，输出3.5元/百万
            return (input_tokens * 1.75 + output_tokens * 3.5) / 1_000_000
        else:  # GLM_4_5_AIR
            # laozhang.ai优惠价：输入0.56元/百万，输出1.4元/百万
            return (input_tokens * 0.56 + output_tokens * 1.4) / 1_000_000
    
    def get_metrics_summary(self) -> Dict:
        """获取性能指标摘要"""
        latencies = self.metrics["latencies"]
        
        if not latencies:
            avg_latency = p95_latency = p99_latency = 0
        else:
            sorted_latencies = sorted(latencies)
            avg_latency = sum(latencies) / len(latencies)
            p95_index = int(len(sorted_latencies) * 0.95)
            p99_index = int(len(sorted_latencies) * 0.99)
            p95_latency = sorted_latencies[p95_index] if p95_index < len(sorted_latencies) else 0
            p99_latency = sorted_latencies[p99_index] if p99_index < len(sorted_latencies) else 0
        
        return {
            "total_requests": self.metrics["total_requests"],
            "total_tokens": self.metrics["total_tokens"],
            "total_cost_yuan": round(self.metrics["total_cost"], 2),
            "error_rate": self.metrics["errors"] / max(self.metrics["total_requests"], 1),
            "avg_latency_ms": round(avg_latency * 1000, 2),
            "p95_latency_ms": round(p95_latency * 1000, 2),
            "p99_latency_ms": round(p99_latency * 1000, 2)
        }
    
    async def close(self):
        """关闭客户端"""
        await self.client.aclose()

# 使用示例
async def main():
    # 初始化客户端
    config = APIConfig(
        api_key="your-laozhang-api-key",  # 从laozhang.ai获取
        enable_monitoring=True
    )
    
    client = GLMProductionClient(config)
    
    try:
        # 示例1：智能客服对话
        response = await client.create_completion(
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是一个专业的技术支持助手"},
                {"role": "user", "content": "如何优化GLM-4.5的API调用性能？"}
            ],
            model=ModelVersion.GLM_4_5_AIR,
            temperature=0.7
        )
        
        print("AI回复：", response["choices"][0]["message"]["content"])
        
        # 示例2：复杂推理任务（使用深度思考）
        response = await client.create_completion(
            messages=[
                {"role": "user", "content": "解释量子纠缠的物理原理和应用"}
            ],
            model=ModelVersion.GLM_4_5,
            temperature=0.3,
            thinking={"type": "enabled"}  # 启用深度思考
        )
        
        # 示例3：流式输出
        print("\n流式输出示例：")
        async for chunk in await client.create_completion(
            messages=[
                {"role": "user", "content": "写一个Python快速排序算法"}
            ],
            model=ModelVersion.GLM_4_5,
            stream=True
        ):
            if "choices" in chunk and chunk["choices"]:
                delta = chunk["choices"][0].get("delta", {})
                if "content" in delta:
                    print(delta["content"], end="", flush=True)
        
        # 输出性能指标
        print("\n\n性能指标摘要：")
        metrics = client.get_metrics_summary()
        for key, value in metrics.items():
            print(f"{key}: {value}")
        
    finally:
        await client.close()

# 运行示例
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

🚀 快速开始指南

1. 注册laozhang.ai账号

   bash复制
   # 访问注册链接（含100元体验金）
   https://api.laozhang.ai/register/?aff_code=JnIT
   

2. 安装依赖

   bash复制
   pip install httpx backoff asyncio
   

3. 配置API密钥

   python复制
   config = APIConfig(
       api_key="sk-your-api-key-here"
   )
   

4. 开始使用

   • 将上述代码保存为glm_client.py
   • 替换API密钥
   • 运行示例代码

这个生产级实现包含了错误重试、性能监控、成本追踪等企业级功能，可以直接用于生产环境。通过laozhang.ai，您可以获得更稳定的服务和更优惠的价格。

总结：拥抱开源AI的最佳时机

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