GLM-5.2のAPIでAIを賢く使う

このチュートリアルでは、GLM-5.2をローカルで実行する代わりに、ホストされているOpenAI-compatible APIを使用します。まず、複数のプロバイダーオプションを設定し、APIキーを安全にロードし、通常のチャット、thinking mode、streaming、tool calling、トークン追跡をサポートする再利用可能なチャットラッパーを作成します。次に、単純なチャットボットの例を超えて、reasoning-effort control、streamed reasoning and answers、function calling、小規模なtool-using agent、structured JSON output、long-context retrieval、cost estimationなど、より実践的な状況でモデルをテストします。 設置 GLM-5.2 OpenAI-Compatible Clientと再利用可能なチャットラッパー コードをコピーしました 別のブラウザを使用してください import sys, subprocess subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "-U", "openai"], check=False) import os, re, json, time, getpass from openai import OpenAI PROVIDERS = { "zai": {"base_url": "https://api.z.ai/api/paas/v4/", "model": "glm-5.2", "env": "ZAI_API_KEY"}, "openrouter": {"base_url": "https://openrouter.ai/api/v1", "model": "z-ai/glm-5.2", "env": "OPENROUTER_API_KEY"}, "together": {"base_url": "https://api.together.xyz/v1", "model": "zai-org/GLM-5.2","env": "TOGETHER_API_KEY"}, "requesty": {"base_url": "https://router.requesty.ai/v1", "model": "zai/glm-5.2", "env": "REQUESTY_API_KEY"}, "huggingface": {"base_url": "https://router.huggingface.co/v1","model": "zai-org/GLM-5.2","env": "HF_TOKEN"}, } PROVIDER = "zai" CFG = PROVIDERS[PROVIDER] MODEL = CFG["model"] def load_api_key(env_name): try: from google.colab import userdata v = userdata.get(env_name) if v: return v except Exception: pass if os.environ.get(env_name): return os.environ[env_name] return getpass.getpass(f"Enter your {env_name}: ") client = OpenAI(api_key=load_api_key(CFG["env"]), base_url=CFG["base_url"]) PRICE_IN_PER_M, PRICE_OUT_PER_M = 1.40, 4.40 _USAGE = {"in": 0, "out": 0, "calls": 0} def _track(usage): if usage: _USAGE["in"] += getattr(usage, "prompt_tokens", 0) or