模型版本#
MetaChat GLM API 支持智谱 AI 最新的旗舰模型 GLM-4.7，其总参数量 355B，激活参数 32B：高级编码能力：在公开基准与真实编程任务中，GLM-4.7 的代码能力对齐 Claude Sonnet 4.5，是国内已知的最好的 Coding 模型。
上下文长度：上下文窗口 200K，适应更长的代码和智能体任务。
推理能力：推理能力提升，并支持在推理过程中调用工具。
搜索能力：增强了模型在工具调用和搜索智能体上的表现，在智能体框架中表现更好。
写作能力：在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好。
接口规范#
由于 GLM 官方接口支持标准的 Anthropic 接口规范，开发者可直接使用 Claude 官方 Python 和 Node.js SDK 接入，只需要将官方 API 服务的基础 URL 和 API Key 更换为 MetaChat GLM API 服务的基础 URL 和 API Key，并设置 model 参数为 anthropic/glm-4.7 模型名称即可。接口鉴权#
调用 MetaChat GLM API 时，需 API Key 进行鉴权（API Key 获取方法请参考 概述 文档说明。与 Anthropic 官方接口鉴权规范相同，所有 API 请求都应在 HTTP Header 中包含 API Key，如下所示：调用样例#
安全提示：上述样例为了简洁起见，将 API Key 以字符串形式硬编码在代码中，实际生产环境建议采用环境变量（如 METACHAT_API_KEY）保存 API Key，并分别在 Python 和 Node.js 代码中引用。
OpenAI 兼容接口#
MetaChat GLM API 同样支持 OpenAI 兼容接口定义，开发者可以直接利用 OpenAI Python 或 Node.js SDK 调用 GLM API，只需要将官方 API 服务的基础 URL 更换为 MetaChat API 服务的基础 URL 和 API Key，在 model 参数中填写 anthropic/glm-4.7 模型即可：安全提示：上述样例为了简洁起见，将 API Key 以字符串形式硬编码在代码中，实际生产环境建议采用环境变量（如 METACHAT_API_KEY）保存 API Key，并分别在 Python 和 Node.js 代码中引用。
