ChatGLM3 6B ChatGLM3 6B 通用API 标准化接口 多渠道路由
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更新时间：2025.04.15
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多渠道并发试用，API选型无忧

ChatGLM3 6B 是由智谱 AI 推出的通用对话型语言模型，具备中英双语理解与生成能力，支持多轮对话和代码生成，适用于多种智能应用场景。

推荐渠道：
chatglm3-6b【硅基流动】

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更快的集成到应用程序及MCP客户端

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async function aiChatglm36b() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/ai_chatglm3_6b';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/{您的Apikey}'
            // AppCode是常量,不用修改； Apikey在‘控制台 -->API KEYs --> 选择’API应用场景‘，复制API key
        },
        body: {"prompt":""}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('状态码:', response.status);
        console.log('响应数据:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('请求失败:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
aiChatglm36b()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('错误:', error));
Cursor MCP 配置
设置指南
  • 1打开 Claude Desktop 应用
  • 2点击菜单栏中的 “Claude” → “Settings” → “Developer”
  • 3点击 “Edit Config” 打开配置目录
  • 4编辑 claude_desktop_config.json 文件
  • 5API 现在将在您的对话中可供 AI 代理使用
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产品介绍
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什么是ChatGLM3 6B?

ChatGLM3 6B 是智谱AI推出的新一代中文优化大语言模型，基于GLM架构，拥有约60亿参数，支持中英文双语输入输出，特别擅长中文问答、生成、对话和代码等任务。相比前代模型，ChatGLM3 6B在推理能力、语言理解和知识准确度等方面有明显提升，适合中文场景下的各类通用生成任务。

ChatGLM3 6B有哪些核心功能？

 

  • 模型版本可切换调用
    支持调用ChatGLM3 6B主模型及其量化版本（如int4、int8）进行横向对比。

  • 结构化响应对比结果
    返回内容包含生成文本、耗时、token数、模型版本等指标，方便结果评估。

  • 支持多任务输入
    如问答、摘要、续写、代码生成、风格改写等一键测试。

  • Prompt适配与实验支持
    可测试不同提示词模板在同一模型或不同模型下的响应效果差异。

  • 自动性能指标追踪
    输出结构中包含响应时间、token消耗等，有助于构建评估体系。

 

ChatGLM3 6B的技术原理是什么？

 

  • 基于GLM架构的推理优化：采用通用语言建模器（GLM）架构，具备更强的上下文理解能力。

  • 低资源中文适配训练：在大规模中文高质量语料上微调优化，适应中文生成任务。

  • 统一调用调度系统：统一封装多个模型版本，通过一个API网关实现灵活切换和调用。

  • 结构化响应标准：所有接口输出采用统一JSON结构，便于下游工具或测试脚本处理。

 

ChatGLM3 6B的核心优势是什么？

✅ 中文理解强，生成稳定

在中文问答、写作等任务上表现优异，逻辑清晰、语义准确。

✅ 易对比，多版本调用

支持ChatGLM3 6B和量化模型版本对比调用，适合模型压缩评估或推理速度测试。

✅ 调用简单，实验灵活

标准HTTP接口设计，可快速集成到自研测试平台或实验脚本中。

✅ 输出清晰，指标完备

每次调用都会返回生成内容、响应耗时、token数量等关键性能指标。

在哪些场景会用到ChatGLM3 6B？

📌 中文任务能力评测

适用于测试ChatGLM3 6B在问答、摘要、改写等场景中的生成效果与准确性。

📌 Prompt实验与提示词调优

可对比不同提示词模板在ChatGLM3 6B下的响应表现，用于优化生成效果。

📌 多版本轻量化对比测试

用于对比ChatGLM3 6B和其int4、int8量化模型的生成一致性与性能差异。

📌 自研评测平台集成

在自建测试系统中统一接入多个大模型，进行一致性测试、评分与打分。

📌 教育、科研与教学辅助

生成中文教学材料、练习题、解释内容等，用于辅助教学或模型教学评测。

API接口列表
AI文本生成
AI文本生成
1.1 简要描述
AI文本生成API是一种基于人工智能的大模型接口，能够根据用户输入的提示词生成高质量的文本内容。
1.2 请求URL
/chat
1.3 请求方式
post
1.4 入参
参数名 参数类型 默认值 是否必传 描述
prompt string 是 提示词
1.5 出参
参数名 参数类型 默认值 描述
choices array
1.6 错误码
错误码 错误信息 描述
1.7 示例 
请求参数{
    "prompt": ""
}

返回参数
{
    "choices": ""
}

错误码
{}