如何调用智谱清言GLM系API实现智能问答

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GLM系列大模型是智谱AI提供的系列语言模型。本文介绍如何用Python语言调用GLM的API实现智能问答。

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链接：www.bigmodel.cn/claude-code…

智谱大模型开放平台：bigmodel.cn/
官方文档：docs.bigmodel.cn/cn/guide/st…

模型报价：open.bigmodel.cn/pricing
文本模型GLM-4.5-Flash、视觉理解模型GLM-4.6V-Flash是免费的，我在下面一般会以这两个模型为例写代码，如果不是这两个模型说明这两个模型到使用限制了，我被迫换成别的模型了……

1. 获得API key

注册并登录智谱AI开放平台

点击“查看API key”：

复制的API key用于调用API

2. 撰写代码并实现提问和回答

2.1 使用智谱SDK

docs.bigmodel.cn/cn/guide/de…

需要使用的Python环境>3.8

首先下载包：pip install zai-sdk

2025.12.10 注意还需要安装sniffio这个包，否则会报ModuleNotFoundError: No module named 'sniffio'：pip install sniffio

2025.12.24（Python 3.9）现在不需要手动安装sniffio了，但是需要手动降低cryptography包的版本：pip install cryptography==41.0.2¹ 否则会报这个bug：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\codes\kpcode\tryai\try2.py", line 3, in <module>
    from zai import ZhipuAiClient
  File "env_path\lib\site-packages\zai\__init__.py", line 1, in <module>
    from ._client import ZaiClient, ZhipuAiClient
  File "env_path\lib\site-packages\zai\_client.py", line 29, in <module>
    from .core import (
  File "env_path\lib\site-packages\zai\core\_jwt_token.py", line 5, in <module>
    import jwt
  File "env_path\lib\site-packages\jwt\__init__.py", line 1, in <module>
    from .api_jwk import PyJWK, PyJWKSet
  File "env_path\lib\site-packages\jwt\api_jwk.py", line 7, in <module>
    from .algorithms import get_default_algorithms, has_crypto, requires_cryptography
  File "env_path\lib\site-packages\jwt\algorithms.py", line 11, in <module>
    from .utils import (
  File "env_path\lib\site-packages\jwt\utils.py", line 7, in <module>
    from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric.ec import EllipticCurve
  File "env_path\lib\site-packages\cryptography\hazmat\primitives\asymmetric\ec.py", line 11, in <module>
    from cryptography.exceptions import UnsupportedAlgorithm, _Reasons
  File "env_path\lib\site-packages\cryptography\exceptions.py", line 9, in <module>
    from cryptography.hazmat.bindings._rust import exceptions as rust_exceptions
ImportError: DLL load failed while importing _rust: 找不到指定的程序。

文本→文本

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key=api_key)

# Create chat completion
response = client.chat.completions.create(
    model="GLM-4.5-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己, Z.ai!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

（如果设置环境变量设置ZAI_API_KEY为api_key，就不用再传入api_key参数）

2.2 使用HTTP API

headers的Authorization的两种写法

以下代码中Authorization都以Bearer key的形式来写。这个key可以直接填ChatGLM的API KEY，也可以填JWT token。 JWT token会更安全一些

文本→文本

import requests


def call_zhipu_api(messages, model="glm-4.7"):
    url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {chatglm_api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    }

    data = {"model": model, "messages": messages, "temperature": 1.0}

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception(f"API调用失败: {response.status_code}, {response.text}")


# 使用示例
messages = [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}]

result = call_zhipu_api(messages)
print(result["choices"][0]["message"]["content"])

Footnotes

1. python使用库cryptography报错如何解决_cryptography 版本过高-CSDN博客 ↩