作者详细介绍了他们首次设置和使用 GLM 大型语言模型系列的经验，该模型系列由清华大学研究小组开发，现由 Z.ai 进行商业维护。他们发现文档经常跳过基本设置，因此他们提供了一个最小化的、与 OpenAI API 兼容的代码示例，用于进行首次调用。遇到的一个关键挑战是模型默认的“思考”模式，这会增加延迟，他们提供了一种调整“努力”级别以获得更快响应的方法。作者还包含了一个更实际的函数示例，用于处理可变提示和潜在错误，并指出 GLM 可以与 RouteAI 等服务一起与其他模型一起进行测试。 AI
影响 简化了 GLM 模型对开发者的初始集成，可能增加其采用率。
排序理由 文章提供了使用特定 LLM 的实用指南和代码示例，符合“工具”类别。
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