必须严格匹配智谱清言api路径、请求头、json字段和认证方式，否则报401/404；chat api用messages数组和sdk，autoglm用prompt字符串和bearer鉴权，二者不可混用。
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要根据智谱清言官方接口文档生成可运行的请求代码，必须严格匹配其路径、请求头格式、JSON字段结构和认证方式，任意一项不一致都会导致401或404错误。
确认当前使用的API接口类型
打开智谱清言开放平台文档页（https://open.bigmodel.cn/doc），查看左侧导航栏：若进入的是「Chat API」分类，对应SDK调用方式；若进入「Open-AutoGLM」或「/v1/auto-glm/」路径，则必须用HTTP POST + Bearer鉴权。两者不可混用——【用ZhipuAI SDK调用AutoGLM端点会直接报错】。
检查URL末尾路径：/v3/model-api/glm-4-flash/invoke 属于旧版PAAS接口；/v1/chat/completions 是标准Chat Completions接口；/v1/auto-glm/think 则是沉思模型专用端点。不同路径对应完全不同的参数规则。
从文档中提取关键字段并映射到代码
在接口文档「请求参数」表格中逐行核对：
• prompt 字段只存在于 AutoGLM 类接口，Chat Completions 接口必须用 messages 数组；
• temperature 在 Chat Completions 中是浮点数，在 AutoGLM 中也是浮点数但默认值不同；
• stream 参数仅在 Chat Completions 接口中生效，AutoGLM 接口不支持流式返回；
• tools 字段为 Chat Completions 独有，AutoGLM 不识别该字段，传入会导致 422 错误。
构造合法请求体的两种写法
方法一：Chat Completions 接口（推荐新手）
第一步：确保 messages 至少含一个 {"role": "user", "content": "xxx"} 对象；
第二步：system 角色为可选，但加入后能约束模型行为，例如 {"role": "system", "content": "你是一个严谨的技术文档助手"}；
第三步：删除所有文档里没列出的字段，比如 remove、logit_bias、n 等非公开参数——这些字段不会被服务端接受，反而引发 400 Bad Request。
方法二：AutoGLM HTTP 接口（需手动发请求）
直接使用 requests.post，headers 必须包含 Authorization: Bearer
payload 中不能出现 messages 字段，必须改用 prompt 字符串；
【max_tokens 字段名不能写成 max_token 或 max_length】，文档明确要求是 max_tokens，拼错即 422。
验证请求是否符合文档规范
复制文档中的「请求示例」JSON，粘贴到 https://jsonlint.com/ 验证格式合法性；
用 curl 命令快速测试基础连通性：curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/glm-4-flash/invoke" -H "Authorization: Bearer sk-xxx" -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt":"test"}'；
若返回 {"error":{"code":"invalid_request","message":"Missing required parameter: messages"}}，说明你正用 Chat 接口的文档去调 AutoGLM 的 URL，立刻切换文档页签。
