GLM-5.1をEU域内でホスティング。OpenAI互換API。

使い慣れた API を通じて GLM-5.1 を使用する

確立された GLM-5.1 の動作は、GLM-5.3 の評価とは別にしてください。アプリケーションで選択したモデルを更新する前に、出力、ツールの動作、リクエスト設定を比較します。

モデル クライアントを https://api.textcortex.com/v1. に指定したままにします。アプリケーションに必要な EU域内ホスト デプロイメントを使用して、アカウントに対して返されたモデル識別子を選択します。

慎重に選択されたヨーロッパのホスティング

欧州モデルの処理が必要なリクエストには、EU域内でホストされる GLM ルートを選択します。バージョンを変更するとき、またはフォールバック動作を追加するときは、その要件をルートに添付したままにしてください。

アプリケーションでは、カタログの他のモデルを使用することもできます。ホスティングの取り決めは異なる場合があるため、ワークロードごとに許可されるデプロイメントの明示的なリストを保持してください。

最初の API リクエストを行う

TextCortexアカウント を作成し、アカウント設定で API キーを生成します。 OpenAI Python パッケージをサーバーにインストールします。キーを TEXTCORTEX_API_KEY に保存し、TEXTCORTEX_MODEL を GET /models によって返された識別子に設定します。

この例では、資格情報を環境変数に保持します。別のサポートされているモデルを選択した場合でも、同じクライアント構成が機能します。エンドポイント固有のパラメータについては、APIリファレンス を参照してください。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TEXTCORTEX_API_KEY"],
    base_url="https://api.textcortex.com/v1",
)

for model in client.models.list():
    print(model.id)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["TEXTCORTEX_MODEL"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

今日はモデル1台。必要なときにさらに多くの選択肢を。

同じ TextCortex 接続を使用して、GLM-5.1 を GPT、Claude、Gemini および他のオープンウェイト モデルと比較します。アプリケーションのルーティング構成を使用して、モデルをさまざまなタスクに割り当てます。

ツール、構造化出力、ストリーミング、推論設定を有効にする前に、選択したバージョンの機能を確認してください。 モデル選択ガイド は、再現可能な評価を構築するのに役立ちます。

EU域内でホストされる関連するエンドポイントを調べる

製品で利用可能なモデルを拡張しながら、1 つの API 統合を維持します。

• Kimi K3 EU API
• GLM-5.3 EU API
• DeepSeek EU API
• MiMo EU API