批量处理 - 智谱AI开放文档

Batch API 专为处理大规模数据请求而设计，适用于无需即时反馈的任务。通过 Batch API，开发者可以通过文件提交大量任务，且价格降低 50%（GLM-4-Flash 免费）、无并发限制。

典型应用场景

文章分类

为大量文章、帖子或产品描述添加分类标签。

情感分析

评估客户反馈、社交媒体帖子和商品评价的情感倾向。

信息提取

从文本数据中识别和抽取关键内容。

批量使用教程

我们将通过一个情感分析的实际案例来演示如何使用 Batch API。在这个示例中，我们将使用 GLM-4 对商品评价进行情感分类（正面、中性、负面），并添加特定问题标签（如产品缺陷、配送延迟、客服态度等）。

步骤 1：创建 Batch 文件

Batch 文件的格式应为 .jsonl，其中每个请求占据一行（JSON 对象）。每一行包含 API 单个请求的详细信息。

GLM-4-PLUS 文本处理示例

{
    "custom_id": "request-1",
    "method": "POST",
    "url": "/v4/chat/completions", 
    "body": {
        "model": "glm-4-plus",
        "messages": [
            {"role": "system","content": "你是一个意图分类器."},
            {"role": "user", "content": "# 任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = 订单处理速度太慢，等了很久才发货。# 输出格式：{ \"分类标签\": \" \",\"特定问题标注\": \" \"}"}
        ],
        "temperature": 0.1
    }
}

GLM-4V-PLUS 图像处理示例

{
  "custom_id": "request-1",
  "method": "POST",
  "url": "/v4/chat/completions",
  "body": {
      "model": "glm-4v-plus",
      "messages": [
          {
              "role": "system",
              "content": "You are a helpful assistant."
          },
          {
              "role": "user",
              "content": [
                  {
                      "type": "text",
                      "text": "请描述图中的内容。"
                  },
                  {
                      "type": "image_url",
                      "image_url": {"url": "url地址或base64编码"}
                  }
              ]
          }
      ],
      "max_tokens": 1000
  }
}

CogView-3 图像生成示例

{
  "custom_id": "request-1",
  "method": "POST",
  "url": "/v4/images/generations",
  "body": {
      "model": "cogview-3",
      "prompt": "一只可爱的小猫咪"
  }
}

Embedding 向量化示例

{
  "custom_id": "request-1",
  "method": "POST",
  "url": "/v4/embeddings",
  "body": {
      "model": "embedding-2",
      "input": "你好"
  }
}

JSONL文件示例

构建的 .jsonl 文件如下，本示例中包含 10 个请求，单个文件最多支持 50000 个请求且大小不超过 100M：

{"custom_id": "request-1", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"订单处理速度太慢，等了很久才发货。\"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-2", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \",商品有点小瑕疵，不过客服处理得很快，总体满意。\",# 输出格式：'''{\",分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-3", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"这款产品性价比很高，非常满意。\"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-4", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"说明书写得不清楚，看了半天也不知道怎么用。\"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-5", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"总体还不错，但价格偏高，不太划算。\"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-6", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"物流速度很慢，等了两个星期才收到货 \"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-7", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"收到的产品跟描述不符，有些失望。\"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-8", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"客服很耐心，解决问题很快，感谢！\"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-9", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"包装太简单，商品在运输过程中被压坏了。\"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}
{"custom_id": "request-10", "method": "POST", "url": "/v4/chat/completions", "body": {"model": "glm-4", "messages": [{"role": "system", "content": "你是一个意图分类器."},{"role": "user", "content": "#任务：对以下用户评论进行情感分类和特定问题标签标注，只输出结果，# 评论：review = \"产品质量不错，但是颜色和图片上的不一样\"# 输出格式：'''{\"分类标签\": \" \", \"特定问题标注\": \" \" } '''"}]}}

步骤 2：上传 Batch 文件

首先需要将准备好的 .jsonl 文件上传到平台：

python

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")

# 上传批处理文件
file_object = client.files.create(
    file=open("batch_requests.jsonl", "rb"),
    purpose="batch"
)
print(file_object)

步骤 3：创建 Batch 任务

使用上传文件的 ID 创建批处理任务：

python

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")
# 创建批处理任务
batch = client.batches.create(
    input_file_id=file_object.id,
    endpoint="/v4/chat/completions",
    auto_delete_input_file=True,
    metadata={
        "description": "商品评价情感分析",
        "project": "sentiment_analysis"
    }
)
print(batch)

步骤 4：监控任务状态

定期检查批处理任务的执行状态：

python

import time
from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")

# 检查任务状态
while True:
    batch_status = client.batches.retrieve("your_batch_id")
    print(f"任务状态: {batch_status.status}")
    
    if batch_status.status == "completed":
        print("任务完成！")
        break
    elif batch_status.status in ["failed", "expired", "cancelled"]:
        print(f"任务失败，状态: {batch_status.status}")
        break
    
    time.sleep(30)  # 等待30秒后再次检查

状态	描述
validating	文件正在验证中，Batch 任务未开始
failed	文件未通过验证
in_progress	文件已成功验证，Batch 任务正在进行中
finalizing	Batch 任务已完成，结果正在准备中
completed	Batch 任务已完成，结果已准备好
expired	Batch 任务未能完成
cancelling	Batch 任务正在取消中
cancelled	Batch 任务已取消

步骤 5：下载结果

Batch 任务完成后，您可以使用 Batch 对象中的 output_file_id 字段下载结果，并将其保存到本地。

系统会对 Batch 结果文件分开保存，请分别进行下载：

output_file_id：保存成功执行请求的输出文件的ID。
error_file_id：保存出现错误请求的输出文件的ID。

系统只保留您的数据 30 天。请及时下载和备份您的数据，过期后文件将自动删除，无法恢复。

python

# 下载结果文件
if batch_status.status == "completed":
    result_content = client.files.content(batch_status.output_file_id)
    result_content.write_to_file("batch_results.jsonl")
    print("结果文件下载完成: batch_results.jsonl")
    
    # 如果有错误文件，也可以下载
    if batch_status.error_file_id:
        error_content = client.files.content(batch_status.error_file_id)
        error_content.write_to_file("batch_errors.jsonl")
        print("错误文件下载完成: batch_errors.jsonl")

最终处理完成的结果如下：

{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":26,"prompt_tokens":89,"total_tokens":115},"model":"glm-4","id":"8668357533850320547","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"负面\",\n  \"特定问题标注\": \"订单处理慢\"\n}\n```"}}],"request_id":"615-request-1"}},"custom_id":"request-1","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":22,"prompt_tokens":94,"total_tokens":116},"model":"glm-4","id":"8668368425887509080","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n \"分类标签\": \"负面\",\n \"特定问题标注\": \"产品缺陷\"\n}\n```"}}],"request_id":"616-request-2"}},"custom_id":"request-2","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":25,"prompt_tokens":86,"total_tokens":111},"model":"glm-4","id":"8668355815863214980","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"正面\",\n  \"特定问题标注\": \"性价比\"\n}\n```"}}],"request_id":"617-request-3"}},"custom_id":"request-3","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":28,"prompt_tokens":89,"total_tokens":117},"model":"glm-4","id":"8668355815863214981","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"负面\",\n  \"特定问题标注\": \"说明文档不清晰\"\n}\n```"}}],"request_id":"618-request-4"}},"custom_id":"request-4","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":26,"prompt_tokens":88,"total_tokens":114},"model":"glm-4","id":"8668357533850320546","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"中性\",\n  \"特定问题标注\": \"价格问题\"\n}\n```"}}],"request_id":"619-request-5"}},"custom_id":"request-5","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":26,"prompt_tokens":90,"total_tokens":116},"model":"glm-4","id":"8668356159460662846","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"负面\",\n  \"特定问题标注\": \"配送延迟\"\n}\n```"}}],"request_id":"620-request-6"}},"custom_id":"request-6","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":27,"prompt_tokens":88,"total_tokens":115},"model":"glm-4","id":"8668357671289274638","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"负面\",\n  \"特定问题标注\": \"产品描述不符\"\n}\n```"}}],"request_id":"621-request-7"}},"custom_id":"request-7","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959702,"usage":{"completion_tokens":26,"prompt_tokens":87,"total_tokens":113},"model":"glm-4","id":"8668355644064514872","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"正面\",\n  \"特定问题标注\": \"客服态度\"\n}\n```"}}],"request_id":"622-request-8"}},"custom_id":"request-8","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":29,"prompt_tokens":90,"total_tokens":119},"model":"glm-4","id":"8668357671289274639","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"负面\",\n  \"特定问题标注\": \"包装问题, 产品损坏\"\n}\n```"}}],"request_id":"623-request-9"}},"custom_id":"request-9","id":"batch_1791490810192076800"}
{"response":{"status_code":200,"body":{"created":1715959701,"usage":{"completion_tokens":27,"prompt_tokens":87,"total_tokens":114},"model":"glm-4","id":"8668355644064514871","choices":[{"finish_reason":"stop","index":0,"message":{"role":"assistant","content":"```json\n{\n  \"分类标签\": \"正面\",\n  \"特定问题标注\": \"产品描述不符\"\n}\n```"}}],"request_id":"624-request-10"}},"custom_id":"request-10","id":"batch_1791490810192076800"}

删除文件

上传 Batch 文件时，每次最多上传 1000 个。若任务量巨大，请及时删除已处理完毕的文件，以便继续上传新文件。

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")

result = client.files.delete(
    file_id="文件id"
)

文件限制

单个文件最多支持 50,000 个请求
文件大小不超过 100MB
每个 batch 文件只能包含对单个模型的请求
每个请求必须包含 custom_id 且是唯一的，用来将结果和输入进行匹配

接口信息

接口文档：API 调用方式

创建 Batch 任务
检索 Batch 任务
取消 Batch 任务
列出 Batch 任务
下载 Batch 结果

接口详情

传输方式: https
请求地址: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/batches
调用方式: 同步调用
请求格式: JSON
响应格式: JSON
接口请求类型: POST

请求参数

参数名称	类型	是否必填	参数说明
input_file_id	string	是	上传文件的 ID，该文件包含Batch的请求。输入文件必须是 .Jsonl 格式，并且文件上传时的目的必须标记为”batch”。
endpoint	string	是	Batch 中所有请求将使用的端点。目前支持 `/v4/chat/completions`。
completion_window	string	废弃	原有的时间参数已不再适用，新的任务调度策略将根据系统负载情况自动调整。预计任务将在 24 小时内完成，如果任务超过 7 天未处理完，将自动取消。
auto_delete_input_file	bool	否	是否自动删除batch原始文件，默认为True. True：执行自动删除。False：保留原始batch文件。
metadata	object or null	否	用于存储与 Batch 相关的数据，如客户ID、描述或其他任务管理和跟踪所需的额外信息。可附加到对象上的键值对集合最多为 16 个。每个键的长度最多为 64 个字符，每个值的长度最多为 512 个字符。

请求示例

python
python(旧)

安装 SDK

# 安装最新版本
pip install zai-sdk

# 或指定版本
pip install zai-sdk==0.2.3

验证安装

import zai
print(zai.__version__)

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey

create = client.batches.create(
    input_file_id="file_123",
    endpoint="/v4/chat/completions",
    auto_delete_input_file=True,
    metadata={
        "description": "Sentiment classification"
    }
)
print(create)

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey

create = client.batches.create(
    input_file_id="file_123",
    endpoint="/v4/chat/completions",
    auto_delete_input_file=True,
    metadata={
        "description": "Sentiment classification"
    }
)
print(create)

响应内容

返回 Batch 对象。

接口详情

传输方式: https
请求地址: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/batches/{batch_id}
调用方式: 同步调用
请求格式: REST
响应格式: JSON
接口请求类型: GET

请求参数

参数名称	类型	是否必填	参数说明
batch_id	String	必填	此参数为批处理任务的唯一标识符，用于指定需要检索的 Batch。

请求示例

python
python(旧)

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey

retrieve = client.batches.retrieve("batch_123")
print(retrieve)

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey

retrieve = client.batches.retrieve("batch_123")
print(retrieve)

响应内容

返回 Batch 对象。

接口详情

传输方式: https
请求地址: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/batches/{batch_id}/cancel
调用方式: 同步调用
请求格式: REST
响应格式: JSON
接口请求类型: POST

请求参数

参数名称	类型	是否必填	参数说明
batch_id	String	必填	要取消的 Batch 任务的唯一标识符。。

请求示例

python
python(旧)

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey

cancel = client.batches.cancel("batch_123")
print(cancel)

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey

cancel = client.batches.cancel("batch_123")
print(cancel)

响应内容

返回 Batch 对象。

接口详情

传输方式: https
请求地址: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/batches
调用方式: 同步调用
请求格式: Query
响应格式: JSON
接口请求类型: GET

请求参数

参数名称	类型	是否必填	参数说明
after	String	非必填	此参数用作分页游标，指定从特定对象ID之后开始检索列表。例如，如果您的上一请求返回了包含对象 `obj_foo` 的列表，并希望继续从这一点获取后续内容，可以将 `after=obj_foo` 包括在您的下一请求中以获取下一页数据。
limit	int	非必填	限制返回对象的数量。`limit` 的范围可以是 1 到 100，默认值为 20。

请求示例

python
python(旧)

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey

# client.batches.list返回了SyncCursorPage
batch_list = client.batches.list(limit=10)
print(batch_list)
# SyncCursorPage的get_next_page 可用于获取当前 after+1的数据
next_page = batch_list.get_next_page()
print(next_page)
# SyncCursorPage的iter_pages 返回一个分页迭代器，可以使用collections相关api
for batch in batch_list.iter_pages():
    print(batch)

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey

# client.batches.list返回了SyncCursorPage
batch_list = client.batches.list(limit=10)
print(batch_list)
# SyncCursorPage的get_next_page 可用于获取当前 after+1的数据
next_page = batch_list.get_next_page()
print(next_page)
# SyncCursorPage的iter_pages 返回一个分页迭代器，可以使用collections相关api
for batch in batch_list.iter_pages():
    print(batch)

响应内容

返回 Batch 对象。

完成批处理任务后，您可以通过使用Batch对象中的output_file_id字段对Files API发出请求，将输出文件下载到本地。

接口详情

传输方式: https
请求地址: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/files/{file_id}/content
调用方式: 同步调用
请求格式: REST
响应格式: FILE
接口请求类型: GET

请求参数

参数名称	类型	是否必填	参数说明
file_id	String	必填	被请求的文件的唯一标识符，用于指定要获取内容的特定文件。

请求示例

python
python(旧)

from zai import ZhipuAiClient

client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey
# client.files.content返回 _legacy_response.HttpxBinaryResponseContent实例
content = client.files.content("result_123")
# 使用write_to_file方法把返回结果写入文件
content.write_to_file("write_to_file_batchoutput.jsonl")

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")  # 填写您自己的APIKey
# client.files.content返回 _legacy_response.HttpxBinaryResponseContent实例
content = client.files.content("result_123")
# 使用write_to_file方法把返回结果写入文件
content.write_to_file("write_to_file_batchoutput.jsonl")

接口响应

遵守文件流协议。

Batch 对象结构

点击展开/折叠 Batch 对象详细信息

字段名	类型	描述
id	string	批处理的唯一标识符。
object	string	对象类型，这里为 “batch”。
endpoint	string	批处理使用的 API 端点。
input_file_id	string	批处理使用的输入文件的ID。
completion_window	string	批处理应在此时间框架内完成的期限。
status	string	批处理的当前状态。
output_file_id	string	包含成功执行请求的输出的文件ID。
error_file_id	string	包含出现错误的请求的输出的文件ID。
created_at	integer	创建批处理的Unix时间戳（秒）。
in_progress_at	integer	批处理开始处理的Unix时间戳（秒）。
expires_at	integer	批处理将过期的Unix时间戳（秒）。
finalizing_at	integer	批处理开始最终处理的Unix时间戳（秒）。
completed_at	integer	批处理完成的Unix时间戳（秒）。
failed_at	integer	批处理失败的Unix时间戳（秒）。
expired_at	integer	批处理过期的Unix时间戳（秒）。
cancelling_at	integer	批处理开始取消的Unix时间戳（秒）。
cancelled_at	integer	批处理取消完成的Unix时间戳（秒）。
request_counts	object	batch 请求计数。
total	integer	批处理中的请求总数。
completed	integer	批处理中已成功完成的请求数量。
failed	integer	批处理中失败的请求数量。
metadata	map	可附加到对象上的 16 个键值对的集合。这有助于以结构化格式存储对象的附加信息。键的长度最多为 64 个字符，值的长度最多为 512 个字符。

常见问题

Batch API的价格如何？

价格是标准 API 的 50%。参考产品定价

Batch API 支持哪些模型和并发限制？

Batch API 的并发限制与现有的每个模型并发限制是分开的。Batch API 引入了两种新的限制：

单个 Batch 文件中包含最多 50,000 个请求且不超过 100M。
每个模型的 Batch 有最大排队限制。当达到请求队列上限时，请等待当前任务完成后再提交新任务。
向量模型（Embedding-2、Embedding-3）Batch 文件请求数量限制为不超过 10000 次。

模型名称	Batch 队列限制
GLM-4-Air-250414	200万次
GLM-4-FlashX-250414	200万次
Embedding-2	200万次
Embedding-3	200万次
GLM-4-Plus	200万次
GLM-4-0520	50万次
GLM-4	50万次
Cogview-4-250304	1万次
CogVideoX-2	1万次
GLM-4V	1万次
GLM-4-Long	20万次
GLM-4V-Plus-0111	1万次
GLM-4V-Plus	1万次
CogView-3-Plus	1万次

如何在调用Batch API 前进行实名认证？

调用 Batch API 必须实名认证，请先前往实名认证页面完成个人认证或企业认证，成功认证后，将免费获得 500 万 tokens。

如何下载 Batch 结果文件？

当批处理任务完成后，系统会生成两个文件，请分别进行下载：

输出文件 (output_file_id): 包含成功执行的请求结果
错误文件 (error_file_id): 包含出现错误的请求信息

Batch 的过期如何处理？

如果 Batch 未能及时完成，该批次将被标记为过期状态；批次中未完成的请求将被取消。对于批次中已完成的请求，用户可以通过文件获取，并且需要支付这些请求消耗的费用。

Batch 文件有哪些存储限制？

Batch 文件最多上传 1000 个文件。系统只保留您的文件 30 天，过期后文件将自动删除，无法恢复。

如何删除 Batch 文件？

请前往 Batch 页面进行删除、或通过调用接口删除。

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​批量使用教程

​步骤 1：创建 Batch 文件

​GLM-4-PLUS 文本处理示例

​GLM-4V-PLUS 图像处理示例

​CogView-3 图像生成示例

​Embedding 向量化示例

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​步骤 2：上传 Batch 文件

​步骤 3：创建 Batch 任务

​步骤 4：监控任务状态

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