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Expone 1 endpoint(s) público(s): chat_completion.
Modelo de texto GLM más reciente para Chat Completions compatibles con OpenAI
curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz."
}
]
}'
import { GlmClient } from "@runapi.ai/glm";
const client = new GlmClient();
const result = await client.chatCompletion.run({
model: "glm-5.3",
messages: [{"role":"user","content":"Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz."}],
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"glm-5.3","messages":[{"role":"user","content":"Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz."}]}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/v1/chat/completions");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'glm-5.3',
'messages' => [['role' => 'user', 'content' => 'Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz.']],
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.chatCompletion().run({"model":"glm-5.3","messages":[{"role":"user","content":"Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz."}]});
task.waitForResult();
require "runapi/glm"
client = RunApi::Glm::Client.new
result = client.chat_completion.run(
model: "glm-5.3",
messages: [{role: "user", content: "Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz."}]
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.chatCompletion.Run({"model":"glm-5.3","messages":[{"role":"user","content":"Lee este repositorio de varios archivos, encuentra la prueba de integración que falla y propone un parche con una explicación de la causa raíz."}]})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model glm-5.3 \
--endpoint chat_completion \
--wait
9 versiones disponibles
Elige cualquier modelo y genera en segundos.
| Proveedor | Z.ai |
| ID del modelo | glm-5.3 |
| Modalidad | Text |
| Tipos de tarea | Synchronous |
| Endpoint de API | /v1/chat/completions |
| Unidad de facturación | 1K tokens |
| Estado del catálogo | Operativo |
Regístrate gratis y crea una clave de API para glm-5.3 desde el panel de control.
Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con el identificador del modelo glm-5.3 y tus parámetros.
Lee directamente la respuesta completada de glm-5.3 desde el endpoint.
Expone 1 endpoint(s) público(s): chat_completion.
Medido por 1K tokens sin requisito de suscripción.
No hay parámetros de solicitud publicados para este endpoint.
Usa LLMs para chat y razonamiento.
Genera y revisa trabajo de implementación.
Conecta modelos a tareas backend.
Pasa el ID de modelo que aparece en el quickstart.
Sí. El precio se mide por llamada o unidad.
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