Blog

Cách Sử Dụng API GLM-5

Ashley Innocent

Ashley Innocent

12 tháng 2 2026

Cách Sử Dụng API GLM-5

Các nhà phát triển xây dựng ứng dụng thông minh liên tục đánh giá các mô hình tiên tiến để có khả năng suy luận, lập trình và hiệu suất tác nhân (agentic performance) dài hạn vượt trội. GLM-5, sản phẩm chủ lực mới nhất của Zhipu AI, mang lại kết quả hiện đại hàng đầu trong số các mô hình có trọng số mở trong khi vẫn có thể truy cập được thông qua một API mạnh mẽ. Các kỹ sư tích hợp GLM-5 để cung cấp năng lượng cho các hệ thống phức tạp, các tác nhân tự trị và các quy trình làm việc AI cấp độ sản xuất.

💡
Để tăng tốc thử nghiệm và tích hợp, hãy tải xuống Apidog miễn phí. Client API mạnh mẽ này cho phép bạn nhập các endpoint, tạo yêu cầu trực quan, tạo mã client và gỡ lỗi phản hồi — tất cả mà không cần chuyển đổi công cụ. Quy trình làm việc liền mạch mà nó cung cấp giúp việc khám phá API GLM-5 hiệu quả hơn ngay từ ngày đầu tiên.
nút

Hướng dẫn này sẽ đưa bạn qua mọi giai đoạn: tìm hiểu mô hình, xem xét các điểm chuẩn của nó, truy cập, xác thực yêu cầu và triển khai các tính năng nâng cao. Do đó, bạn sẽ tự tin triển khai GLM-5 vào các dự án của mình.

GLM-5 là gì?

Zhipu AI đã phát triển GLM-5 như một mô hình Mixture-of-Experts (MoE) với 744 tỷ tham số và khoảng 40 tỷ tham số hoạt động. Kiến trúc này được xây dựng dựa trên các phiên bản GLM trước đó nhưng giới thiệu những cải tiến đáng kể. Các kỹ sư đã tăng dữ liệu tiền huấn luyện từ 23 nghìn tỷ lên 28,5 nghìn tỷ token. Họ cũng tích hợp DeepSeek Sparse Attention (DSA) để duy trì hiệu suất ngữ cảnh dài trong khi giảm chi phí suy luận. Hơn nữa, nhóm đã tạo ra một khuôn khổ học tăng cường không đồng bộ mới gọi là Slime, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả sau huấn luyện.

GLM-5 chuyển trọng tâm từ các tương tác trò chuyện thông thường sang "kỹ thuật tác nhân". Nó vượt trội trong lập kế hoạch dài hạn, sử dụng công cụ nhiều bước, tạo tài liệu (bao gồm các tệp .docx, .pdf và .xlsx) và các tác vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp. Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 200K token và tạo ra tối đa 128K token đầu ra. Các thông số kỹ thuật này cho phép các nhà phát triển xử lý các cơ sở mã lớn hoặc các tài liệu dài chỉ trong một lời nhắc duy nhất.

Hơn nữa, Zhipu AI đã phát hành các trọng số của GLM-5 theo giấy phép MIT mở tại Hugging Face và ModelScope. Do đó, các nhóm có thể chạy mô hình cục bộ với vLLM hoặc SGLang, ngay cả trên các phần cứng không phải của NVIDIA như chip Huawei Ascend. Tuy nhiên, API chính thức cung cấp con đường nhanh nhất và có khả năng mở rộng nhất cho việc sử dụng trong sản xuất.

Điểm chuẩn GLM-5: Hiệu suất trọng số mở hàng đầu

GLM-5 thiết lập các kỷ lục mới trong số các mô hình mã nguồn mở về suy luận, lập trình và điểm chuẩn tác nhân. Nó thu hẹp khoảng cách với các mô hình tiên phong độc quyền và, ở một số danh mục, vượt trội hơn chúng.

Các điểm chuẩn suy luận chính bao gồm:

Hiệu suất lập trình nổi bật:

Khả năng tác nhân tỏa sáng nhất:

Những con số này chứng minh rằng GLM-5 xử lý kỹ thuật phần mềm thực tế, lập kế hoạch dài hạn và điều phối đa công cụ ở các cấp độ cạnh tranh với Claude Opus 4.5 và GPT-5.2.

Mô hình cũng đạt được kết quả đa ngôn ngữ mạnh mẽ và duy trì tỷ lệ ảo giác thấp nhờ quá trình huấn luyện RL có mục tiêu. Do đó, các doanh nghiệp áp dụng GLM-5 cho các ứng dụng quan trọng, nơi độ tin cậy là yếu tố then chốt.

Cách truy cập API GLM-5

Truy cập API GLM-5 chỉ cần một vài bước đơn giản.

Tạo tài khoản — Truy cập z.ai (quốc tế) hoặc open.bigmodel.cn (Trung Quốc đại lục) và đăng ký hoặc đăng nhập.

Nạp tiền vào tài khoản (nếu cần) — Điều hướng đến trang thanh toán và thêm tín dụng. Thường có sẵn tín dụng dùng thử miễn phí cho người dùng mới.

Tạo khóa API — Đi tới phần quản lý Khóa API, nhấp vào “Tạo khóa mới” và sao chép token ngay lập tức. Lưu trữ nó một cách an toàn — không bao giờ đưa nó vào kiểm soát phiên bản.

Chọn endpoint của bạn — Sử dụng URL cơ sở chung https://api.z.ai/api/paas/v4/ cho hầu hết các ứng dụng. Các tác vụ dành riêng cho mã hóa có thể sử dụng endpoint mã hóa chuyên dụng khi áp dụng.

Các kỹ sư hoàn thành các bước này sẽ có quyền truy cập ngay lập tức vào định danh mô hình glm-5.

Xác thực và thực hiện yêu cầu đầu tiên của bạn

Xác thực tuân theo mô hình Bearer token tiêu chuẩn. Các nhà phát triển bao gồm tiêu đề Authorization: Bearer YOUR_API_KEY trong mọi yêu cầu.

Endpoint chính là /chat/completions. API duy trì khả năng tương thích rộng rãi với thư viện client OpenAI, vì vậy việc di chuyển từ các nhà cung cấp khác chỉ yêu cầu thay đổi mã tối thiểu.

Ví dụ curl cơ bản:

curl -X POST "https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a world-class software architect."},
      {"role": "user", "content": "Design a scalable microservices architecture for an e-commerce platform."}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 2048
  }'

Triển khai bằng Python sử dụng SDK OpenAI chính thức (được khuyến nghị để đơn giản):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.z.ai/api/paas/v4/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain how to implement sparse attention in transformers."}
    ],
    temperature=0.6,
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

Thay thế: SDK Python Zai chính thức

from zai import ZaiClient

client = ZaiClient(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[...]
)

Cả hai cách tiếp cận đều hoạt động đáng tin cậy. Do đó, lớp tương thích OpenAI giúp đẩy nhanh việc áp dụng cho các nhóm đã quen thuộc với hệ sinh thái đó.

Các tính năng và tham số API nâng cao

GLM-5 cung cấp một số tham số mà các nhà phát triển có kinh nghiệm tận dụng cho các hệ thống sản xuất.

Ví dụ truyền phát (streaming) bằng Python:

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[...],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Truyền phát giúp giảm độ trễ cảm nhận và cải thiện trải nghiệm người dùng trong giao diện trò chuyện.

Thiết lập gọi công cụ (Tool calling setup) yêu cầu các nhà phát triển định nghĩa các công cụ trong yêu cầu và xử lý các phản hồi tool_calls của mô hình. Do đó, việc xây dựng các tác nhân tự trị trở nên đơn giản.

Sử dụng Apidog để kiểm tra và quản lý các cuộc gọi API GLM-5

Apidog thay đổi cách các nhóm tương tác với bất kỳ REST API nào, bao gồm GLM-5. Sau khi tải xuống Apidog miễn phí, các nhà phát triển tạo một dự án mới và thêm URL cơ sở của Z.ai. Sau đó, họ định nghĩa endpoint /chat/completions theo cách thủ công hoặc nhập một đặc tả OpenAPI nếu có sẵn.

Trong Apidog, các kỹ sư có thể:

Do đó, tính năng xác thực lược đồ và theo dõi lịch sử tích hợp sẵn của nền tảng giúp loại bỏ các vấn đề tích hợp phổ biến. Các nhóm kết hợp API GLM-5 với Apidog sẽ triển khai các tính năng nhanh hơn và ít lỗi hơn.

Các phương pháp hay nhất để triển khai sản xuất

Các kỹ sư đưa GLM-5 vào sản xuất tuân theo một số phương pháp chính.

Đầu tiên, triển khai xử lý lỗi thích hợp cho giới hạn tốc độ và hết hạn mức. Thứ hai, lưu vào bộ nhớ cache các lời nhắc thường xuyên hoặc sử dụng bộ nhớ cache ngữ cảnh khi nền tảng hỗ trợ. Thứ ba, theo dõi việc sử dụng token để kiểm soát chi phí. Thứ tư, xoay vòng khóa API thường xuyên và lưu trữ chúng trong các trình quản lý bí mật như AWS Secrets Manager hoặc HashiCorp Vault.

Đối với các ứng dụng thông lượng cao, hãy nhóm các yêu cầu lại nếu có thể và sử dụng các client không đồng bộ. Ngoài ra, hãy kiểm tra kỹ lưỡng với các tác vụ đại diện — khả năng suy luận mạnh mẽ của GLM-5 tỏa sáng trong các tác vụ phức tạp nhưng vẫn được hưởng lợi từ kỹ thuật tạo lời nhắc (prompt engineering).

An ninh vẫn là tối quan trọng: không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía client và xác thực tất cả các đầu ra trước khi chuyển chúng xuống hạ nguồn.

Các trường hợp sử dụng thực tế và ví dụ tích hợp

Các nhà phát triển áp dụng GLM-5 trong nhiều kịch bản khác nhau:

Chẳng hạn, một nhóm đã xây dựng một tác nhân mô phỏng kinh doanh dài hạn quản lý hàng tồn kho, giá cả và các quyết định tiếp thị trong nhiều tháng mô phỏng — lấy cảm hứng trực tiếp từ kết quả Vending Bench 2.

Khắc phục sự cố thường gặp

Khi các yêu cầu thất bại, các nhà phát triển trước tiên kiểm tra mã trạng thái HTTP và thông báo lỗi. Các vấn đề phổ biến bao gồm khóa API không hợp lệ (401), vượt quá hạn mức (429) hoặc JSON bị định dạng sai. Định danh mô hình phải chính xác là "glm-5"—lỗi đánh máy sẽ gây ra lỗi 404.

Các vi phạm độ dài ngữ cảnh tạo ra các thông báo rõ ràng; chỉ cần giảm kích thước đầu vào hoặc chia nhỏ các cuộc hội thoại. Đối với các vấn đề truyền phát (streaming), hãy xác minh rằng client xử lý đúng định dạng SSE.

Zhipu AI duy trì tài liệu toàn diện tại docs.z.ai. Các kỹ sư tham khảo tài liệu này cùng với các diễn đàn cộng đồng sẽ giải quyết hầu hết các vấn đề một cách nhanh chóng.

Kết luận: Bắt đầu xây dựng với GLM-5 ngay hôm nay

GLM-5 đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể trong AI hiệu suất cao, dễ tiếp cận. Sự kết hợp giữa trọng số mở, API mạnh mẽ và các điểm chuẩn hàng đầu khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển yêu cầu cả khả năng và sự linh hoạt.

Bằng cách làm theo các bước đã nêu — tạo tài khoản, tạo khóa, xây dựng yêu cầu và tận dụng các công cụ như Apidog — bạn sẽ có vị thế để khai thác GLM-5 một cách hiệu quả. Điểm mạnh của mô hình trong suy luận, lập trình và quy trình làm việc tác nhân sẽ thúc đẩy các dự án của bạn và mở ra những khả năng mới.

Tải xuống Apidog miễn phí ngay bây giờ để bắt đầu kiểm tra các endpoint của GLM-5 ngay lập tức. Thử nghiệm với các ví dụ trên, khám phá chức năng gọi công cụ và đẩy mô hình giải quyết những vấn đề khó khăn nhất của bạn. Tương lai của kỹ thuật tác nhân bắt đầu bằng một lệnh gọi API duy nhất.

nút

Thực hành thiết kế API trong Apidog

Khám phá cách dễ dàng hơn để xây dựng và sử dụng API

Đăng ký miễn phíTải xuống