GLM

from openai import OpenAI
import os

# Inisialisasi klien OpenAI
client = OpenAI(
    # Jika variabel lingkungan belum dikonfigurasi, ganti nilai berikut dengan Kunci API Studio Model Anda: api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # Saat melakukan panggilan, ganti {WorkspaceId} dengan ID Ruang Kerja aktual Anda.
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

messages = [{"role": "user", "content": "Siapa kamu?"}]
completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=messages,
    # Atur enable_thinking di extra_body untuk mengaktifkan mode berpikir
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True,
    stream_options={
        "include_usage": True
    },
)

reasoning_content = ""  # Proses berpikir lengkap
answer_content = ""  # Tanggapan lengkap
is_answering = False  # Menunjukkan apakah fase tanggapan telah dimulai
print("\n" + "=" * 20 + "Proses berpikir" + "=" * 20 + "\n")

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        print("\n" + "=" * 20 + "Penggunaan token" + "=" * 20 + "\n")
        print(chunk.usage)
        continue

    delta = chunk.choices[0].delta

    # Kumpulkan hanya konten berpikir
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
        if not is_answering:
            print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
        reasoning_content += delta.reasoning_content

    # Setelah konten diterima, mulai tanggapan
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        if not is_answering:
            print("\n" + "=" * 20 + "Tanggapan lengkap" + "=" * 20 + "\n")
            is_answering = True
        print(delta.content, end="", flush=True)
        answer_content += delta.content

====================Proses berpikir====================

Mari saya pertimbangkan secara hati-hati pertanyaan pengguna. Pertanyaannya tampak sederhana, tetapi sebenarnya memiliki kedalaman.

Dari perspektif linguistik, pengguna menggunakan bahasa Tionghoa, yang berarti saya harus merespons dalam bahasa Tionghoa. Ini adalah pertanyaan perkenalan diri dasar, tetapi mungkin memiliki banyak lapisan makna.

Pertama, saya perlu memastikan bahwa sebagai model bahasa, saya harus menyatakan identitas dan sifat saya secara jujur. Saya bukan manusia, juga tidak memiliki kesadaran emosional nyata. Saya adalah asisten AI yang dilatih dengan teknologi pembelajaran mendalam. Ini adalah fakta paling dasar.

Kedua, mempertimbangkan skenario potensial pengguna, mereka mungkin ingin tahu:
1. Layanan apa saja yang bisa saya berikan?
2. Apa bidang keahlian saya?
3. Apa batasan saya?
4. Bagaimana mereka bisa berinteraksi dengan saya lebih baik?

Dalam jawaban saya, saya harus menunjukkan sikap ramah dan terbuka sekaligus tetap profesional dan akurat. Saya harus menyatakan bidang keahlian utama saya, seperti tanya jawab pengetahuan, bantuan penulisan, dan dukungan kreatif, tetapi juga secara jujur menunjukkan batasan saya, seperti kurangnya pengalaman emosional nyata.

Selain itu, agar jawaban lebih lengkap, saya juga harus mengekspresikan sikap positif yang bersedia membantu pengguna menyelesaikan masalah. Saya dapat secara tepat membimbing pengguna untuk mengajukan pertanyaan yang lebih spesifik guna menunjukkan kemampuan saya dengan lebih baik.

Mengingat ini adalah pembuka percakapan terbuka, jawabannya harus ringkas namun informatif, memberikan pemahaman yang jelas kepada pengguna tentang situasi dasar saya dan meletakkan fondasi yang baik untuk percakapan selanjutnya.

Terakhir, nada harus rendah hati dan profesional, tidak terlalu teknis maupun terlalu santai, agar pengguna merasa nyaman dan alami.
====================Tanggapan lengkap====================

Saya adalah model bahasa besar GLM yang dilatih oleh Zhipu AI, dirancang untuk memberikan informasi dan membantu menyelesaikan masalah. Saya dirancang untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia, serta dapat menjawab pertanyaan, memberikan penjelasan, atau berpartisipasi dalam diskusi tentang berbagai topik.

Saya tidak menyimpan data pribadi Anda, dan percakapan kita bersifat anonim. Apakah ada topik yang bisa saya bantu Anda pahami atau diskusikan?
====================Penggunaan token====================

CompletionUsage(completion_tokens=344, prompt_tokens=7, total_tokens=351, completion_tokens_details=None, prompt_tokens_details=None)

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # Wilayah Singapura. Ganti {WorkspaceId} dengan ID ruang kerja Bailian Anda. URL bervariasi berdasarkan wilayah.
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Dapatkan informasi cuaca untuk kota tertentu",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "Nama kota"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

messages = [{"role": "user", "content": "Bagaimana cuaca di Beijing?"}]

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    tools=tools,
    messages=messages,
    extra_body={
        "tool_stream": True,
    },
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
)

for chunk in completion:
    if chunk.choices:
        delta = chunk.choices[0].delta
        if hasattr(delta, 'content') and delta.content:
            print(f"[content] {delta.content}")
        if hasattr(delta, 'tool_calls') and delta.tool_calls:
            for tc in delta.tool_calls:
                print(f"[tool_call] id={tc.id}, name={tc.function.name}, args={tc.function.arguments}")
        if chunk.choices[0].finish_reason:
            print(f"[finish_reason] {chunk.choices[0].finish_reason}")
    if not chunk.choices and chunk.usage:
        print(f"[usage] {chunk.usage}")