OpenCode调用BigModel API指南

老大白菜2026-01-06 10:23

1. 项目准备

1.1 环境要求

  • Python 3.8+

  • pip 20.0+

1.2 安装依赖

```bash

安装智谱AI SDK

pip install zai-sdk

安装其他依赖

pip install requests python-dotenv

```

1.3 获取API密钥

  1. 通过邀请链接注册智谱AI账号：

https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY\](https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY) 2. 登录后，在「控制台-API密钥」页面创建并获取API密钥 ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/326f7c4dc17b4a0a912f902cb043b0ba.png) 之后输入你自己在bigmodel.cn中的api key ## 2. 配置文件设置 创建\`.env\`文件，存储API密钥： \`\`\`dotenv # 智谱AI API密钥 ZHIPU_API_KEY=your-api-key-here # 邀请链接 INVITE_LINK=https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY \`\`\` ## 3. API调用示例 ### 3.1 基础调用 \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() # 初始化客户端 client = ZhipuAiClient(api_key=os.getenv("ZHIPU_API_KEY")) # 调用GLM-4.7模型 def call_glm47(prompt): response = client.chat.completions.create( model="glm-4.7", messages=\[ {"role": "user", "content": prompt} \], thinking={ "type": "enabled", # 启用深度思考模式 }, max_tokens=65536, temperature=1.0 ) return response.choices\[0\].message.content # 使用示例 if __name__ == "__main__": result = call_glm47("编写一个Python函数来计算阶乘") print("GLM-4.7响应:") print(result) print(f"\\n通过邀请链接注册享受更多优惠: {os.getenv('INVITE_LINK')}") \`\`\` ### 3.2 流式调用 \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() # 初始化客户端 client = ZhipuAiClient(api_key=os.getenv("ZHIPU_API_KEY")) # 流式调用GLM-4.7模型 def stream_call_glm47(prompt): response = client.chat.completions.create( model="glm-4.7", messages=\[ {"role": "user", "content": prompt} \], thinking={ "type": "enabled", }, stream=True, max_tokens=65536, temperature=1.0 ) print("GLM-4.7流式响应:") print("=" \* 50) for chunk in response: if chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content: print(chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content, end='', flush=True) if chunk.choices\[0\].delta.content: print(chunk.choices\[0\].delta.content, end='', flush=True) # 使用示例 if __name__ == "__main__": stream_call_glm47("详细解释Python中的生成器和迭代器") print(f"\\n\\n通过邀请链接注册享受更多优惠: {os.getenv('INVITE_LINK')}") \`\`\` ## 4. 完整项目结构 \`\`\` opencode/ ├── main.py # 主程序入口 ├── glm4_client.py # GLM-4.7客户端封装 ├── .env # 环境变量配置 ├── requirements.txt # 依赖声明 ├── README.md # 项目说明 └── opencode.md # 本文档 \`\`\` ### 4.1 glm4_client.py (客户端封装) \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() class GLM4Client: """GLM-4.7模型客户端封装""" def __init__(self): self.api_key = os.getenv("ZHIPU_API_KEY") self.invite_link = os.getenv("INVITE_LINK") self.client = ZhipuAiClient(api_key=self.api_key) self.model = "glm-4.7" def call(self, prompt, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """基础调用方法""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=\[{"role": "user", "content": prompt}\], thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) return response.choices\[0\].message.content def stream_call(self, prompt, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """流式调用方法""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=\[{"role": "user", "content": prompt}\], thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, stream=True, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) for chunk in response: if chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content: yield ("thinking", chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content) if chunk.choices\[0\].delta.content: yield ("content", chunk.choices\[0\].delta.content) def get_invite_link(self): """获取邀请链接""" return self.invite_link \`\`\` ### 4.2 main.py (主程序) \`\`\`python from glm4_client import GLM4Client # 初始化客户端 client = GLM4Client() print("=== OpenCode GLM-4.7 调用工具 ===") print("通过邀请链接注册享受更多优惠:", client.get_invite_link()) print("=" \* 60) # 示例1: 基础调用 print("\\n示例1: 基础调用") print("查询: 编写一个Python函数来计算斐波那契数列") result = client.call("编写一个Python函数来计算斐波那契数列") print("响应:", result) # 示例2: 流式调用 print("\\n示例2: 流式调用") print("查询: 解释什么是机器学习") print("响应:", end=" ") for type_, content in client.stream_call("解释什么是机器学习"): print(content, end="", flush=True) print("\\n" + "=" \* 60) print("感谢使用！通过邀请链接注册获得更多福利:", client.get_invite_link()) \`\`\` ### 4.3 requirements.txt \`\`\`txt zai-sdk\>=0.2.0 python-dotenv\>=1.0.0 requests\>=2.31.0 \`\`\` ## 5. 运行项目 ### 5.1 配置API密钥 将从智谱AI平台获取的API密钥填入\`.env\`文件： \`\`\`dotenv ZHIPU_API_KEY=your-actual-api-key-here INVITE_LINK=https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY \`\`\` ### 5.2 执行程序 \`\`\`bash # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 运行主程序 python main.py \`\`\` ## 6. 邀请链接集成 在项目中，邀请链接通过以下方式集成： 1. 存储在\`.env\`文件中，便于配置和管理 2. 在\`GLM4Client\`类中封装获取方法 3. 在程序启动和结束时显示邀请链接 4. 可根据需要在其他位置调用\`get_invite_link()\`方法显示 ## 7. 高级功能扩展 ### 7.1 支持多轮对话 \`\`\`python def multi_round_call(self, messages, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """多轮对话调用""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=messages, thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) return response.choices\[0\].message.content # 使用示例 messages = \[ {"role": "user", "content": "你好，我想学习Python"}, {"role": "assistant", "content": "当然可以！Python是一种非常流行的编程语言，适合初学者。你想了解Python的哪些方面呢？"}, {"role": "user", "content": "请推荐一些学习资源"}

result = client.multi_round_call(messages)

```

7.2 批量处理

```python

def batch_call(self, prompts, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0):

"""批量调用"""

results = []

for prompt in prompts:

result = self.call(prompt, thinking, max_tokens, temperature)

results.append(result)

return results

```

8. 注意事项

  1. **API密钥安全**：不要将API密钥直接硬编码在代码中，使用环境变量或配置文件管理

  2. **请求频率**：注意智谱AI API的请求频率限制，避免过度调用

  3. **错误处理**：在实际项目中，建议添加适当的错误处理和重试机制

  4. **邀请链接**：分享项目时，确保邀请链接正确集成，让更多用户通过你的邀请注册

9. 总结

通过本文档的指导，你可以轻松在OpenCode项目中集成智谱AI BigModel平台的GLM-4.7模型API，并通过邀请链接功能邀请更多用户。

立即通过邀请链接注册，享受更多优惠：

https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY\](https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY) --- \*\*OpenCode项目\*\* \| 让编程更智能，让分享更有价值# OpenCode调用BigModel API指南 本文档将详细介绍如何在OpenCode项目中调用智谱AI BigModel平台的GLM-4.7模型API，并集成邀请链接功能。 ## 1. 项目准备 ### 1.1 环境要求 - Python 3.8+ - pip 20.0+ ### 1.2 安装依赖 \`\`\`bash # 安装智谱AI SDK pip install zai-sdk # 安装其他依赖 pip install requests python-dotenv \`\`\` ### 1.3 获取API密钥 1. 通过邀请链接注册智谱AI账号： \[https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY\](https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY) 2. 登录后，在「控制台-API密钥」页面创建并获取API密钥 ## 2. 配置文件设置 创建\`.env\`文件，存储API密钥： \`\`\`dotenv # 智谱AI API密钥 ZHIPU_API_KEY=your-api-key-here # 邀请链接 INVITE_LINK=https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY \`\`\` ## 3. API调用示例 ### 3.1 基础调用 \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() # 初始化客户端 client = ZhipuAiClient(api_key=os.getenv("ZHIPU_API_KEY")) # 调用GLM-4.7模型 def call_glm47(prompt): response = client.chat.completions.create( model="glm-4.7", messages=\[ {"role": "user", "content": prompt} \], thinking={ "type": "enabled", # 启用深度思考模式 }, max_tokens=65536, temperature=1.0 ) return response.choices\[0\].message.content # 使用示例 if __name__ == "__main__": result = call_glm47("编写一个Python函数来计算阶乘") print("GLM-4.7响应:") print(result) print(f"\\n通过邀请链接注册享受更多优惠: {os.getenv('INVITE_LINK')}") \`\`\` ### 3.2 流式调用 \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() # 初始化客户端 client = ZhipuAiClient(api_key=os.getenv("ZHIPU_API_KEY")) # 流式调用GLM-4.7模型 def stream_call_glm47(prompt): response = client.chat.completions.create( model="glm-4.7", messages=\[ {"role": "user", "content": prompt} \], thinking={ "type": "enabled", }, stream=True, max_tokens=65536, temperature=1.0 ) print("GLM-4.7流式响应:") print("=" \* 50) for chunk in response: if chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content: print(chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content, end='', flush=True) if chunk.choices\[0\].delta.content: print(chunk.choices\[0\].delta.content, end='', flush=True) # 使用示例 if __name__ == "__main__": stream_call_glm47("详细解释Python中的生成器和迭代器") print(f"\\n\\n通过邀请链接注册享受更多优惠: {os.getenv('INVITE_LINK')}") \`\`\` ## 4. 完整项目结构 \`\`\` opencode/ ├── main.py # 主程序入口 ├── glm4_client.py # GLM-4.7客户端封装 ├── .env # 环境变量配置 ├── requirements.txt # 依赖声明 ├── README.md # 项目说明 └── opencode.md # 本文档 \`\`\` ### 4.1 glm4_client.py (客户端封装) \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() class GLM4Client: """GLM-4.7模型客户端封装""" def __init__(self): self.api_key = os.getenv("ZHIPU_API_KEY") self.invite_link = os.getenv("INVITE_LINK") self.client = ZhipuAiClient(api_key=self.api_key) self.model = "glm-4.7" def call(self, prompt, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """基础调用方法""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=\[{"role": "user", "content": prompt}\], thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) return response.choices\[0\].message.content def stream_call(self, prompt, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """流式调用方法""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=\[{"role": "user", "content": prompt}\], thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, stream=True, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) for chunk in response: if chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content: yield ("thinking", chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content) if chunk.choices\[0\].delta.content: yield ("content", chunk.choices\[0\].delta.content) def get_invite_link(self): """获取邀请链接""" return self.invite_link \`\`\` ### 4.2 main.py (主程序) \`\`\`python from glm4_client import GLM4Client # 初始化客户端 client = GLM4Client() print("=== OpenCode GLM-4.7 调用工具 ===") print("通过邀请链接注册享受更多优惠:", client.get_invite_link()) print("=" \* 60) # 示例1: 基础调用 print("\\n示例1: 基础调用") print("查询: 编写一个Python函数来计算斐波那契数列") result = client.call("编写一个Python函数来计算斐波那契数列") print("响应:", result) # 示例2: 流式调用 print("\\n示例2: 流式调用") print("查询: 解释什么是机器学习") print("响应:", end=" ") for type_, content in client.stream_call("解释什么是机器学习"): print(content, end="", flush=True) print("\\n" + "=" \* 60) print("感谢使用！通过邀请链接注册获得更多福利:", client.get_invite_link()) \`\`\` ### 4.3 requirements.txt \`\`\`txt zai-sdk\>=0.2.0 python-dotenv\>=1.0.0 requests\>=2.31.0 \`\`\` ## 5. 运行项目 ### 5.1 配置API密钥 将从智谱AI平台获取的API密钥填入\`.env\`文件： \`\`\`dotenv ZHIPU_API_KEY=your-actual-api-key-here INVITE_LINK=https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY \`\`\` ### 5.2 执行程序 \`\`\`bash # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 运行主程序 python main.py \`\`\` ## 6. 邀请链接集成 在项目中，邀请链接通过以下方式集成： 1. 存储在\`.env\`文件中，便于配置和管理 2. 在\`GLM4Client\`类中封装获取方法 3. 在程序启动和结束时显示邀请链接 4. 可根据需要在其他位置调用\`get_invite_link()\`方法显示 ## 7. 高级功能扩展 ### 7.1 支持多轮对话 \`\`\`python def multi_round_call(self, messages, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """多轮对话调用""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=messages, thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) return response.choices\[0\].message.content # 使用示例 messages = \[ {"role": "user", "content": "你好，我想学习Python"}, {"role": "assistant", "content": "当然可以！Python是一种非常流行的编程语言，适合初学者。你想了解Python的哪些方面呢？"}, {"role": "user", "content": "请推荐一些学习资源"}

result = client.multi_round_call(messages)

```

7.2 批量处理

```python

def batch_call(self, prompts, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0):

"""批量调用"""

results = []

for prompt in prompts:

result = self.call(prompt, thinking, max_tokens, temperature)

results.append(result)

return results

```

8. 注意事项

  1. **API密钥安全**：不要将API密钥直接硬编码在代码中，使用环境变量或配置文件管理

  2. **请求频率**：注意智谱AI API的请求频率限制，避免过度调用

  3. **错误处理**：在实际项目中，建议添加适当的错误处理和重试机制

  4. **邀请链接**：分享项目时，确保邀请链接正确集成，让更多用户通过你的邀请注册

9. 总结

通过本文档的指导，你可以轻松在OpenCode项目中集成智谱AI BigModel平台的GLM-4.7模型API，并通过邀请链接功能邀请更多用户。

立即通过邀请链接注册，享受更多优惠：

https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY\](https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY) --- \*\*OpenCode项目\*\* \| 让编程更智能，让分享更有价值# OpenCode调用BigModel API指南 本文档将详细介绍如何安装OpenCode工具，以及在OpenCode项目中调用智谱AI BigModel平台的GLM-4.7模型API，并集成邀请链接功能。 ## 1. OpenCode 安装 ### 1.1 安装 OpenCode 工具 OpenCode 是一个强大的 AI 编程助手工具，支持多种安装方式： #### 方式一：使用 npm 安装（推荐） \`\`\`bash # 全局安装 OpenCode npm install -g opencode # 验证安装 opencode --version \`\`\` #### 方式二：使用 yarn 安装 \`\`\`bash # 全局安装 OpenCode yarn global add opencode # 验证安装 opencode --version \`\`\` #### 方式三：使用 pnpm 安装 \`\`\`bash # 全局安装 OpenCode pnpm add -g opencode # 验证安装 opencode --version \`\`\` #### 方式四：从源码安装 \`\`\`bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/your-repo/opencode.git cd opencode # 安装依赖 npm install # 构建项目 npm run build # 链接到全局 npm link # 验证安装 opencode --version \`\`\` ### 1.2 初始化配置 安装完成后，首次使用需要初始化配置： \`\`\`bash # 初始化 OpenCode opencode init # 按照提示输入配置信息 \`\`\` 配置会存储在 \`\~/.opencode/config.json\` 文件中。 ### 1.3 常用命令 \`\`\`bash # 查看帮助 opencode --help # 生成代码 opencode generate "创建一个 React 组件" # 代码解释 opencode explain # 代码优化 opencode optimize # 启动交互式聊天 opencode chat # 查看配置 opencode config show \`\`\` ## 2. 项目准备 ### 2.1 环境要求 - Python 3.8+ - pip 20.0+ ### 1.2 安装依赖 \`\`\`bash # 安装智谱AI SDK pip install zai-sdk # 安装其他依赖 pip install requests python-dotenv \`\`\` ### 1.3 获取API密钥 1. 通过邀请链接注册智谱AI账号： \[https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY\](https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY) 2. 登录后，在「控制台-API密钥」页面创建并获取API密钥 ## 2. 配置文件设置 创建\`.env\`文件，存储API密钥： \`\`\`dotenv # 智谱AI API密钥 ZHIPU_API_KEY=your-api-key-here # 邀请链接 INVITE_LINK=https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY \`\`\` ## 3. API调用示例 ### 3.1 基础调用 \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() # 初始化客户端 client = ZhipuAiClient(api_key=os.getenv("ZHIPU_API_KEY")) # 调用GLM-4.7模型 def call_glm47(prompt): response = client.chat.completions.create( model="glm-4.7", messages=\[ {"role": "user", "content": prompt} \], thinking={ "type": "enabled", # 启用深度思考模式 }, max_tokens=65536, temperature=1.0 ) return response.choices\[0\].message.content # 使用示例 if __name__ == "__main__": result = call_glm47("编写一个Python函数来计算阶乘") print("GLM-4.7响应:") print(result) print(f"\\n通过邀请链接注册享受更多优惠: {os.getenv('INVITE_LINK')}") \`\`\` ### 3.2 流式调用 \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() # 初始化客户端 client = ZhipuAiClient(api_key=os.getenv("ZHIPU_API_KEY")) # 流式调用GLM-4.7模型 def stream_call_glm47(prompt): response = client.chat.completions.create( model="glm-4.7", messages=\[ {"role": "user", "content": prompt} \], thinking={ "type": "enabled", }, stream=True, max_tokens=65536, temperature=1.0 ) print("GLM-4.7流式响应:") print("=" \* 50) for chunk in response: if chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content: print(chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content, end='', flush=True) if chunk.choices\[0\].delta.content: print(chunk.choices\[0\].delta.content, end='', flush=True) # 使用示例 if __name__ == "__main__": stream_call_glm47("详细解释Python中的生成器和迭代器") print(f"\\n\\n通过邀请链接注册享受更多优惠: {os.getenv('INVITE_LINK')}") \`\`\` ## 4. 完整项目结构 \`\`\` opencode/ ├── main.py # 主程序入口 ├── glm4_client.py # GLM-4.7客户端封装 ├── .env # 环境变量配置 ├── requirements.txt # 依赖声明 ├── README.md # 项目说明 └── opencode.md # 本文档 \`\`\` ### 4.1 glm4_client.py (客户端封装) \`\`\`python from zai import ZhipuAiClient from dotenv import load_dotenv import os # 加载环境变量 load_dotenv() class GLM4Client: """GLM-4.7模型客户端封装""" def __init__(self): self.api_key = os.getenv("ZHIPU_API_KEY") self.invite_link = os.getenv("INVITE_LINK") self.client = ZhipuAiClient(api_key=self.api_key) self.model = "glm-4.7" def call(self, prompt, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """基础调用方法""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=\[{"role": "user", "content": prompt}\], thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) return response.choices\[0\].message.content def stream_call(self, prompt, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """流式调用方法""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=\[{"role": "user", "content": prompt}\], thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, stream=True, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) for chunk in response: if chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content: yield ("thinking", chunk.choices\[0\].delta.reasoning_content) if chunk.choices\[0\].delta.content: yield ("content", chunk.choices\[0\].delta.content) def get_invite_link(self): """获取邀请链接""" return self.invite_link \`\`\` ### 4.2 main.py (主程序) \`\`\`python from glm4_client import GLM4Client # 初始化客户端 client = GLM4Client() print("=== OpenCode GLM-4.7 调用工具 ===") print("通过邀请链接注册享受更多优惠:", client.get_invite_link()) print("=" \* 60) # 示例1: 基础调用 print("\\n示例1: 基础调用") print("查询: 编写一个Python函数来计算斐波那契数列") result = client.call("编写一个Python函数来计算斐波那契数列") print("响应:", result) # 示例2: 流式调用 print("\\n示例2: 流式调用") print("查询: 解释什么是机器学习") print("响应:", end=" ") for type_, content in client.stream_call("解释什么是机器学习"): print(content, end="", flush=True) print("\\n" + "=" \* 60) print("感谢使用！通过邀请链接注册获得更多福利:", client.get_invite_link()) \`\`\` ### 4.3 requirements.txt \`\`\`txt zai-sdk\>=0.2.0 python-dotenv\>=1.0.0 requests\>=2.31.0 \`\`\` ## 5. 运行项目 ### 5.1 配置API密钥 将从智谱AI平台获取的API密钥填入\`.env\`文件： \`\`\`dotenv ZHIPU_API_KEY=your-actual-api-key-here INVITE_LINK=https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY \`\`\` ### 5.2 执行程序 \`\`\`bash # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 运行主程序 python main.py \`\`\` ## 6. 邀请链接集成 在项目中，邀请链接通过以下方式集成： 1. 存储在\`.env\`文件中，便于配置和管理 2. 在\`GLM4Client\`类中封装获取方法 3. 在程序启动和结束时显示邀请链接 4. 可根据需要在其他位置调用\`get_invite_link()\`方法显示 ## 7. 高级功能扩展 ### 7.1 支持多轮对话 \`\`\`python def multi_round_call(self, messages, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0): """多轮对话调用""" response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=messages, thinking={"type": "enabled"} if thinking else None, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature ) return response.choices\[0\].message.content # 使用示例 messages = \[ {"role": "user", "content": "你好，我想学习Python"}, {"role": "assistant", "content": "当然可以！Python是一种非常流行的编程语言，适合初学者。你想了解Python的哪些方面呢？"}, {"role": "user", "content": "请推荐一些学习资源"}

result = client.multi_round_call(messages)

```

7.2 批量处理

```python

def batch_call(self, prompts, thinking=True, max_tokens=65536, temperature=1.0):

"""批量调用"""

results = []

for prompt in prompts:

result = self.call(prompt, thinking, max_tokens, temperature)

results.append(result)

return results

```

8. 注意事项

  1. **API密钥安全**：不要将API密钥直接硬编码在代码中，使用环境变量或配置文件管理

  2. **请求频率**：注意智谱AI API的请求频率限制，避免过度调用

  3. **错误处理**：在实际项目中，建议添加适当的错误处理和重试机制

  4. **邀请链接**：分享项目时，确保邀请链接正确集成，让更多用户通过你的邀请注册

9. 总结

通过本文档的指导，你可以轻松在OpenCode项目中集成智谱AI BigModel平台的GLM-4.7模型API，并通过邀请链接功能邀请更多用户。

立即通过邀请链接注册，享受更多优惠：

https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY\](https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=WDUDWJ5IGY) --- \*\*OpenCode项目\*\* \| 让编程更智能，让分享更有价值

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