> For clean Markdown of any page, append .md to the page URL. > For a complete documentation index, see https://docs.beatapi.io/llms.txt. > For AI client integration (Claude Code, Cursor, etc.), connect to the MCP server at https://docs.beatapi.io/_mcp/server. # GLM Responses POST https://direct.beatapi.io/v1/responses Content-Type: application/json 1 つの BeatAPI キーで、OpenAI Responses API から GLM 5.3、5.3 Flash、5.3 FlashXを呼び出せます。- 1 つのエンドポイント `POST /v1/responses` で、現行の GLM モデルすべてを呼び出せます。`model` を変えるだけで切り替わります。 - 3 つのモデルすべてがストリーミングに対応し、コンテキストは 100 万トークン、最大出力は 128,000 トークンです。 - コンテキストウィンドウ全体で同じトークン単価です。長文コンテキスト向けの別料金や、ピーク時間帯の割増はありません。キャッシュ入力はより低い料金で課金されます。 - OpenAI SDK で使えます。base URL を変え、BeatAPI のキーを使うだけです。既存の Chat Completions 連携については [Chat Completions](/text-api/glm/chat-completions) を参照してください。 - サーバー側では会話の状態を保存しません。毎ターン、履歴全体を `input` に入れて送ってください。テキストリクエストの base URL には `https://direct.beatapi.io` を推奨します。Cloudflare の 100 秒制限を受けないため、長時間のノンストリーミングリクエストが途中で切れません。`https://api.beatapi.io` も使え、ネットワークから `direct.beatapi.io` に届かない場合の代替になります。キー、モデル、価格はどちらも同じです。画像・動画 API は `https://api.beatapi.io` のみを使います。POST/v1/responses試してみるこのエンドポイントをテスト画面で開きます。BeatAPI の API キーを入力して送信してください。実際に呼び出され、ご自身の残高から課金されます。## モデル次の ID のいずれかを `model` として送ります。それぞれ別のモデルで、互いのエイリアスではありません。| モデル ID | コンテキスト（トークン） | 最大出力（トークン） | 位置づけ | 入力、USD / 100 万トークン | 出力、USD / 100 万トークン | 備考 | | ---------------- | ------------ | ---------- | -------------------------------------------- | ------------------ | ------------------ | ----------------------------------------------------------------------------- | | `glm-5.3` | 1,000,000 | 128,000 | GLM のフラッグシップ。長時間のコーディング、エージェント、複雑なプロジェクト遂行向け | \$0.98 | \$3.08 | フラッグシップ。長時間のコーディング、エージェント、複雑なプロジェクト遂行向け。コンテキストは 100 万トークン、最大出力は 128,000 トークン。 | | `glm-5.3-flash` | 1,000,000 | 128,000 | ネイティブのマルチモーダル GLM。効率的なコーディングと長時間のエージェントタスク向け | \$0.105 | \$0.35 | ネイティブのマルチモーダル版。効率的なコーディングと長時間のエージェントタスク向け。シリーズで最も安い有料モデルです。 | | `glm-5.3-flashx` | 1,000,000 | 128,000 | GLM-5.3-Flash の高速提供版。コーディングとエージェントワークフロー向け | \$0.259 | \$0.875 | `glm-5.3-flash` の高速提供版で、価格は高めです。無料クレジットのアカウントでは使えません。 |- 価格は基本ティアで、割引適用後です。長文コンテキストのティア、キャッシュ入力価格、キャッシュ書き込み価格はこの表に含まれません。[価格表](https://beatapi.io/pricing)を参照してください。 - `—` はカタログが数値を公開していないことを示します。## クイックスタートサーバーに `openai` パッケージをインストールし、キーは `BEATAPI_API_KEY` に置いてください。ブラウザのコードには書かないでください。`output_text` は、SDK が回答テキストを取り出すためのショートカットです。以下はリクエスト例であり、実際のモデル出力の記録ではありません。回答は `output_text`（または `output` 内の `output_text` パート）から読み取り、続けて `status` と `usage` を確認します。HTTP 200 だけでは回答がタスクを満たす証拠になりません。内容はアプリケーション側で検証してください。テキストのリクエストは直接結果を返すので、`/v1/tasks` をポーリングする必要はありません。```bash title="cURL" curl --request POST \ --url https://direct.beatapi.io/v1/responses \ --header "Authorization: Bearer $BEATAPI_API_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "glm-5.3", "max_output_tokens": 2000, "input": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." }' ``````python title="Python" import os from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key=os.environ["BEATAPI_API_KEY"], base_url="https://direct.beatapi.io/v1") response = client.responses.create( model="glm-5.3", max_output_tokens=2000, input="Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.", ) print(response.output_text) ``````javascript title="JavaScript" import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.BEATAPI_API_KEY, baseURL: "https://direct.beatapi.io/v1" }); const response = await client.responses.create({ "model": "glm-5.3", "max_output_tokens": 2000, "input": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." }); console.log(response.output_text); ```## エンドポイントと認証`POST https://direct.beatapi.io/v1/responses`Authorization string 必須`Bearer `。キーは `sk-` プレフィックスの有無どちらでも使えます。## リクエストパラメーターOpenAI Responses の標準フィールドを受け付けます。リクエスト形式が互換でも、すべてのモデルがあらゆるオプションやホスト型ツールに対応するわけではありません。依存するオプションは自分で試してください。model string 必須正確なモデル ID。**指定できる値**：`glm-5.3`, `glm-5.3-flash`, `glm-5.3-flashx`- 各 ID は独立したモデルで、他のモデルの別名ではありません。 - キーで `GET /v1/models` を呼ぶと、そのキーで有効なモデルを確認できます。input string | object[] 必須プロンプト。文字列、またはメッセージ、関数呼び出し、その出力などの入力項目の配列。サーバー側では会話の状態を保存しません。`previous_response_id`、`conversation`、`prompt`、`context_management` には対応していません。毎ターン、履歴全体を `input` に入れて送ってください。instructions string 任意`input` の前に置かれるシステムレベルの指示。max_output_tokens integer 任意生成するトークン数の上限。推論の分も含みます。- ゲートウェイは、指定値を上の表の最大出力と照合しません。その数値以下に収めてください。 - この値は、リクエストに必要な残高の見積もりにも使われます。極端に大きい値だと、実際の出力が短くても `402 insufficient_credits` で拒否されることがあります。必要な分だけ指定してください。推論型モデルは先に推論を出力します。`max_output_tokens` が小さすぎると推論で使い切られ、回答テキストが空になるか途中で切れます。推論と本文の両方に余裕を持たせ、そうなったら値を増やしてください。stream boolean 任意デフォルト: false回答をサーバー送信イベント（SSE）として返します。下の「ストリーミング」を参照してください。**デフォルト**：`false`temperature number 任意サンプリング温度。`top_p` とはどちらか一方だけ調整してください。top_p number 任意nucleus sampling のしきい値。tools object[] 任意モデルが呼び出せる関数ツール。モデルは `function_call` の出力項目で応答します。結果は、同じ `call_id` を付けた `function_call_output` の入力項目として返してください。ホスト型ツール（Web 検索、ファイル検索など）はここに含まれません。tool_choice string | object 任意モデルがツールを呼び出してよいか、必ず呼ぶか、呼ばないかを指定します。依存する値は使うモデルで試してください。## レスポンス非ストリーミングの呼び出しは JSON オブジェクトを 1 つ返します。以下は省略した例です。```json { "id": "resp_example", "object": "response", "model": "glm-5.3", "status": "completed", "output": [ { "type": "message", "role": "assistant", "content": [ { "type": "output_text", "text": "Retry with exponential backoff and jitter, and make every handler idempotent." } ] } ], "usage": { "input_tokens": 19, "output_tokens": 16, "total_tokens": 35 } } ```### レスポンスのフィールド| フィールド | 型 | 説明 | | ------------------------- | ---------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | `id` | `string` | レスポンス ID。サポート対応や請求の照合のため、リクエスト ID と合わせて記録してください。 | | `model` | `string` | 実際に回答したモデル。 | | `status` | `string` | `completed` は回答が完了したことを示します。 | | `output[]` | `object[]` | 出力項目：`message`、`reasoning`、`function_call`。SDK の `output_text` がテキストパートをまとめて返します。 | | `output[].content[].text` | `string` | `message` 項目の回答テキスト。種類が `output_text` のパートに入ります。 | | `usage` | `object` | トークン数。呼び出しは実際のトークン使用量で計量されます。 |## ストリーミング`"stream": true` を指定します。ストリームは `response.created` で始まり、回答は `response.output_text.delta` イベントで順に届き、`response.completed` で終わります。- レスポンスは `text/event-stream` です。ストリーミングしない場合は `application/json` です。 - 関数呼び出しは独立した出力項目として届き、その引数は `response.function_call_arguments.delta` イベントで順に届きます。 - モデルを呼び出す前に失敗した場合は、ストリームイベントではなく、HTTP ステータス付きの通常の JSON エラーが返ります。 - 明示的なタイムアウトを設定し、ストリーミングの再接続は安全に行ってください。```text event: response.created data: {"type":"response.created","response":{"id":"resp_example","status":"in_progress"}} event: response.output_text.delta data: {"type":"response.output_text.delta","delta":"Retry"} event: response.output_text.delta data: {"type":"response.output_text.delta","delta":" with backoff"} event: response.completed data: {"type":"response.completed","response":{"id":"resp_example","status":"completed"}} ```## エラー| エラーまたは症状 | 原因 | 対処 | | ------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- | | 回答テキストが空、または途中で切れる | 推論型モデルが `max_output_tokens` の枠をすべて推論に使いました。 | モデルの最大出力の範囲内で `max_output_tokens` を増やします。 | | エラーで `previous_response_id`、`conversation`、`prompt`、`context_management` が挙げられる | これらの状態を持つフィールドには対応していません。 | これらを削除し、履歴全体を `input` に入れて送ります。 | | `402 insufficient_credits` | 残高がリクエストの料金に足りません。`max_output_tokens` が非常に大きいことが多い原因です。 | チャージするか、`max_output_tokens` を小さくします。 | | `403 forbidden` | アカウントが無料クレジットのみでそのモデルが無料リストにない、またはモデルがキーのグループの範囲外です。 | チャージする、無料モデルを使う、またはそのモデルに届くグループのキーを使います。 | | `404 not_found` | モデル ID が存在しない、またはこのキーで有効になっていません。 | `GET /v1/models` で有効なモデルを一覧します。 | | `429 rate_limit_exceeded` | アカウントまたは無料モデルの上限に達しました。 | `Retry-After` の時間だけ待ってから再試行します。 | | `glm-5.3-free` または `glm-5.3-flash-free` で `404` | GLM の無料版は `/v1/responses` では呼び出せません。 | Chat Completions で呼び出します。 |### HTTP エラー早見表認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。| HTTP ステータス | エラーコード | 対応 | | ---------- | -------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------- | | 400 | `bad_request`、`content_policy_violation` | リクエストか入力を直してください。そのまま再送しないでください。 | | 401 | `missing_api_key`、`invalid_api_key` | キーを確認してください。再試行しないでください。 | | 402 | `insufficient_credits` | チャージするか、キーの上限を上げてください。`max_tokens` が非常に大きい場合も発生します。 | | 403 | `forbidden` | モデルがキーのグループまたは IP 許可リストの範囲外、または無料クレジットでは呼べないモデルです。 | | 404 | `not_found` | モデルが存在しません。`GET /v1/models` で有効なモデルを確認してください。 | | 429 | `rate_limit_exceeded` | `Retry-After` または `retry_after_seconds` だけ待ち、バックオフして再試行してください。 | | 500 | `internal_error`、`temporary_error` | バックオフして 1～2 回再試行してください。 | | 503 | `model_unavailable`、`upstream_timeout`、`temporary_error` | バックオフして再試行するか、別のモデルを使ってください。 |全エラーコード表と再試行ポリシーは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。## 注意事項- GLM モデルは [Chat Completions](/text-api/glm/chat-completions) と [Anthropic Messages](/text-api/glm/messages) でも呼び出せます。 - GLM のモデルは、実測では既定で推論内容を返します。推論トークンは出力として課金されます。そのため `max_output_tokens` は推論と回答の両方を見込んで設定してください。 - `glm-5.3-flashx` は無料クレジットでは使えません。一度もチャージしていないアカウントは `403 forbidden` になります。チャージすると使えます。 - 無料版の `glm-5.3-free` と `glm-5.3-flash-free` は `/v1/responses` では呼び出せません。[Chat Completions](/text-api/glm/chat-completions) で呼び出してください。 - API キーは信頼できるサーバーにだけ置き、レスポンスのリクエスト ID を記録し、再試行は `429`、`500`、`503` に限ってください。 Reference: https://docs.beatapi.io/api-reference/text-api/glm-responses ## Authentication - `Authorization` header (bearer token, required) — Send your API key as `Authorization: Bearer `. ## Servers - `https://direct.beatapi.io` (Direct, default) - `https://api.beatapi.io` (API) ## Request ### Body (application/json) This endpoint expects an object. - `model` (enum, required) — 正確なモデル ID。 各 ID は独立したモデルで、他のモデルの別名ではありません。 キーで `GET /v1/models` を呼ぶと、そのキーで有効なモデルを確認できます。 `glm-5.3`, `glm-5.3-flash`, `glm-5.3-flashx` - Allowed values: `glm-5.3`, `glm-5.3-flash`, `glm-5.3-flashx` - `input` (V1ResponsesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaInput, required) — プロンプト。文字列、またはメッセージ、関数呼び出し、その出力などの入力項目の配列。 サーバー側では会話の状態を保存しません。`previous_response_id`、`conversation`、`prompt`、`context_management` には対応していません。毎ターン、履歴全体を `input` に入れて送ってください。 - `instructions` (string, optional) — `input` の前に置かれるシステムレベルの指示。 - `max_output_tokens` (integer, optional) — 生成するトークン数の上限。推論の分も含みます。 ゲートウェイは、指定値を上の表の最大出力と照合しません。その数値以下に収めてください。 この値は、リクエストに必要な残高の見積もりにも使われます。極端に大きい値だと、実際の出力が短くても `402 insufficient_credits` で拒否されることがあります。必要な分だけ指定してください。 推論型モデルは先に推論を出力します。`max_output_tokens` が小さすぎると推論で使い切られ、回答テキストが空になるか途中で切れます。推論と本文の両方に余裕を持たせ、そうなったら値を増やしてください。 - `stream` (boolean, optional, default: false) — 回答をサーバー送信イベント（SSE）として返します。下の「ストリーミング」を参照してください。 - `temperature` (double, optional) — サンプリング温度。`top_p` とはどちらか一方だけ調整してください。 - `top_p` (double, optional) — nucleus sampling のしきい値。 - `tools` (list of V1ResponsesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaToolsItems, optional) — モデルが呼び出せる関数ツール。モデルは `function_call` の出力項目で応答します。結果は、同じ `call_id` を付けた `function_call_output` の入力項目として返してください。ホスト型ツール（Web 検索、ファイル検索など）はここに含まれません。 - `tool_choice` (V1ResponsesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaToolChoice, optional) — モデルがツールを呼び出してよいか、必ず呼ぶか、呼ばないかを指定します。依存する値は使うモデルで試してください。 ## Response ### 200 非ストリーミングの呼び出しは JSON オブジェクトを 1 つ返します。以下は省略した例です。 - `id` (string, optional) — レスポンス ID。サポート対応や請求の照合のため、リクエスト ID と合わせて記録してください。 - `model` (string, optional) — 実際に回答したモデル。 - `status` (string, optional) — `completed` は回答が完了したことを示します。 - `output` (list of V1ResponsesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaOutputItems, optional) — 出力項目：`message`、`reasoning`、`function_call`。SDK の `output_text` がテキストパートをまとめて返します。 - `usage` (V1ResponsesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaUsage, optional) — トークン数。呼び出しは実際のトークン使用量で計量されます。 ## Errors ### 400 Bad Request Error `bad_request`、`content_policy_violation` リクエストか入力を直してください。そのまま再送しないでください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 401 Unauthorized Error `missing_api_key`、`invalid_api_key` キーを確認してください。再試行しないでください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 402 Payment Required Error `insufficient_credits` チャージするか、キーの上限を上げてください。`max_tokens` が非常に大きい場合も発生します。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 403 Forbidden Error `forbidden` モデルがキーのグループまたは IP 許可リストの範囲外、または無料クレジットでは呼べないモデルです。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 404 Not Found Error `not_found` モデルが存在しません。`GET /v1/models` で有効なモデルを確認してください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 429 Too Many Requests Error `rate_limit_exceeded` `Retry-After` または `retry_after_seconds` だけ待ち、バックオフして再試行してください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 500 Internal Server Error `internal_error`、`temporary_error` バックオフして 1～2 回再試行してください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 503 Service Unavailable Error `model_unavailable`、`upstream_timeout`、`temporary_error` バックオフして再試行するか、別のモデルを使ってください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は OpenAI SDK の形式 `{"error": {"message", "type", "code"}}` のままで、コードは `error.code`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ## Types ### V1ResponsesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaInput プロンプト。文字列、またはメッセージ、関数呼び出し、その出力などの入力項目の配列。 サーバー側では会話の状態を保存しません。`previous_response_id`、`conversation`、`prompt`、`context_management` には対応していません。毎ターン、履歴全体を `input` に入れて送ってください。 ### V1ResponsesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaToolsItems ### V1ResponsesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaToolChoice モデルがツールを呼び出してよいか、必ず呼ぶか、呼ばないかを指定します。依存する値は使うモデルで試してください。 ### V1ResponsesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaOutputItems - `content` (list of V1ResponsesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaOutputItemsContentItems, optional) ### V1ResponsesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaUsage トークン数。呼び出しは実際のトークン使用量で計量されます。 ### V1ResponsesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaOutputItemsContentItems - `text` (string, optional) — `message` 項目の回答テキスト。種類が `output_text` のパートに入ります。 ## Examples **Request** ```json { "model": "glm-5.3", "input": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.", "max_output_tokens": 2000 } ``` **Response** ```json { "id": "resp_example", "model": "glm-5.3", "status": "completed", "output": [ { "content": [ { "text": "Retry with exponential backoff and jitter, and make every handler idempotent.", "type": "output_text" } ], "role": "assistant", "type": "message" } ], "usage": { "input_tokens": 19, "output_tokens": 16, "total_tokens": 35 }, "object": "response" } ``` **SDK Code** ```python クイックスタート import requests url = "https://direct.beatapi.io/v1/responses" payload = { "model": "glm-5.3", "input": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.", "max_output_tokens": 2000 } headers = { "Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json" } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.json()) ``` ```javascript クイックスタート const url = 'https://direct.beatapi.io/v1/responses'; const options = { method: 'POST', headers: {Authorization: 'Bearer ', 'Content-Type': 'application/json'}, body: '{"model":"glm-5.3","input":"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.","max_output_tokens":2000}' }; try { const response = await fetch(url, options); const data = await response.json(); console.log(data); } catch (error) { console.error(error); } ``` ```go クイックスタート package main import ( "fmt" "strings" "net/http" "io" ) func main() { url := "https://direct.beatapi.io/v1/responses" payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"glm-5.3\",\n \"input\": \"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.\",\n \"max_output_tokens\": 2000\n}") req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload) req.Header.Add("Authorization", "Bearer ") req.Header.Add("Content-Type", "application/json") res, _ := http.DefaultClient.Do(req) defer res.Body.Close() body, _ := io.ReadAll(res.Body) fmt.Println(res) fmt.Println(string(body)) } ``` ```ruby クイックスタート require 'uri' require 'net/http' url = URI("https://direct.beatapi.io/v1/responses") http = Net::HTTP.new(url.host, url.port) http.use_ssl = true request = Net::HTTP::Post.new(url) request["Authorization"] = 'Bearer ' request["Content-Type"] = 'application/json' request.body = "{\n \"model\": \"glm-5.3\",\n \"input\": \"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.\",\n \"max_output_tokens\": 2000\n}" response = http.request(request) puts response.read_body ``` ```java クイックスタート import com.mashape.unirest.http.HttpResponse; import com.mashape.unirest.http.Unirest; HttpResponse response = Unirest.post("https://direct.beatapi.io/v1/responses") .header("Authorization", "Bearer ") .header("Content-Type", "application/json") .body("{\n \"model\": \"glm-5.3\",\n \"input\": \"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.\",\n \"max_output_tokens\": 2000\n}") .asString(); ``` ```php クイックスタート request('POST', 'https://direct.beatapi.io/v1/responses', [ 'body' => '{ "model": "glm-5.3", "input": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.", "max_output_tokens": 2000 }', 'headers' => [ 'Authorization' => 'Bearer ', 'Content-Type' => 'application/json', ], ]); echo $response->getBody(); ``` ```csharp クイックスタート using RestSharp; var client = new RestClient("https://direct.beatapi.io/v1/responses"); var request = new RestRequest(Method.POST); request.AddHeader("Authorization", "Bearer "); request.AddHeader("Content-Type", "application/json"); request.AddParameter("application/json", "{\n \"model\": \"glm-5.3\",\n \"input\": \"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.\",\n \"max_output_tokens\": 2000\n}", ParameterType.RequestBody); IRestResponse response = client.Execute(request); ``` ```swift クイックスタート import Foundation let headers = [ "Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json" ] let parameters = [ "model": "glm-5.3", "input": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.", "max_output_tokens": 2000 ] as [String : Any] let postData = JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: []) let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://direct.beatapi.io/v1/responses")! as URL, cachePolicy: .useProtocolCachePolicy, timeoutInterval: 10.0) request.httpMethod = "POST" request.allHTTPHeaderFields = headers request.httpBody = postData as Data let session = URLSession.shared let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in if (error != nil) { print(error as Any) } else { let httpResponse = response as? HTTPURLResponse print(httpResponse) } }) dataTask.resume() ```