使用 Zhipu 适配器连接智谱 AI 的 GLM 系列模型，包括最新的 GLM-5

Zhipu 适配器提供了与智谱 AI（Zhipu AI）API 的集成。智谱 AI 提供了 GLM 系列大语言模型，API 完全兼容 OpenAI 格式。最新的 GLM-5 是一个 744B 参数的 MoE 模型（每 token 激活 44B），拥有 200K 上下文窗口，在编码和 Agent 能力上达到开源 SOTA 水平。

安装

pnpm add @amux.ai/llm-bridge @amux.ai/adapter-zhipu

基本使用

import { createBridge } from '@amux.ai/llm-bridge'
import { zhipuAdapter } from '@amux.ai/adapter-zhipu'

const bridge = createBridge({
  inbound: zhipuAdapter,
  outbound: zhipuAdapter,
  config: {
    apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY
  }
})

const response = await bridge.chat({
  model: 'glm-5',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个智能助手。' },
    { role: 'user', content: '什么是 Amux？' }
  ]
})

console.log(response.choices[0].message.content)

支持的模型

智谱 AI 提供多种 GLM 模型：

模型	描述
glm-5	最新旗舰模型，744B MoE（44B 激活），200K 上下文，编码与 Agent SOTA
glm-4.7	上一代旗舰模型，支持推理能力
glm-4.6	高性能模型，平衡性能与成本
glm-4.5	高性价比模型，适合日常任务
glm-4v	支持视觉理解的多模态模型

智谱 AI 的模型持续更新，请参考官方文档获取最新的模型列表。

主要功能

基础对话

const response = await bridge.chat({
  model: 'glm-5',
  messages: [
    { role: 'user', content: '介绍一下智谱AI' }
  ],
  temperature: 0.7,
  max_tokens: 1000
})

函数调用

const response = await bridge.chat({
  model: 'glm-5',
  messages: [
    { role: 'user', content: '北京现在几点？' }
  ],
  tools: [{
    type: 'function',
    function: {
      name: 'get_current_time',
      description: '获取指定城市的当前时间',
      parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
          city: { type: 'string', description: '城市名称' }
        },
        required: ['city']
      }
    }
  }]
})

流式传输

const stream = bridge.chatStream({
  model: 'glm-5',
  messages: [
    { role: 'user', content: '讲一个故事' }
  ],
  stream: true
})

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.choices[0]?.delta?.content) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content)
  }
}

配置选项

const bridge = createBridge({
  inbound: zhipuAdapter,
  outbound: zhipuAdapter,
  config: {
    apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
    baseURL: 'https://open.bigmodel.cn/api/paas', // 默认值
    timeout: 60000
  }
})

功能支持

功能	支持	说明
聊天补全	✅	完全支持
流式传输	✅	完全支持
函数调用	✅	完全支持
视觉	⚠️	`glm-4v` 入站解析支持；出站构建目前仅提取文本内容
系统提示	✅	完全支持
JSON 模式	✅	仅支持 `json_object`
网络搜索	✅	支持
Tool Choice	⚠️	不支持 `required`（会被静默丢弃）

智谱特有参数： 智谱 API 还支持 do_sample（采样控制）、request_id（请求追踪）和 user_id（用户标识）。当智谱适配器作为入站适配器使用时，这些参数可通过入站解析器获取。

最佳实践

1. 根据需求选择模型

// 日常任务使用性价比模型
const quickResponse = await bridge.chat({
  model: 'glm-4.5',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }]
})

// 复杂任务使用旗舰模型
const complexTask = await bridge.chat({
  model: 'glm-5',
  messages: [
    { role: 'user', content: '请分析这段代码的性能问题...' }
  ]
})

2. 使用系统提示优化输出

const response = await bridge.chat({
  model: 'glm-5',
  messages: [
    {
      role: 'system',
      content: '你是一个专业的技术文档撰写助手。请用简洁、专业的语言回答问题。'
    },
    {
      role: 'user',
      content: '什么是 RESTful API？'
    }
  ]
})

3. 处理多轮对话

const messages = [
  { role: 'user', content: '第一个问题' },
  { role: 'assistant', content: '第一个回答' },
  { role: 'user', content: '继续追问' }
]

const response = await bridge.chat({
  model: 'glm-5',
  messages
})

与 OpenAI 互转

智谱 AI 完全兼容 OpenAI 格式：

import { openaiAdapter } from '@amux.ai/adapter-openai'
import { zhipuAdapter } from '@amux.ai/adapter-zhipu'

const bridge = createBridge({
  inbound: openaiAdapter,
  outbound: zhipuAdapter,
  config: {
    apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY
  }
})

// 使用 OpenAI 格式发送请求
const response = await bridge.chat({
  model: 'gpt-4',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }]
})

Zhipu 适配器

安装