开发者福音！！智谱GLM-4V-Flash免费调用！！几行代码接入你的C#应用

摘要：想要接入的时候，一般要看一下智谱的开发文档，但是我觉得应该会兼容OpenAI的格式，尝试了一下确实可以。因此C#开发者可以直接使用SemanticKernel接入。

智谱GLM-4V-Flash现在可以免费调用了，快来试试吧！！

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VLM的使用一般都比较耗费Token，智谱直接免费调用了，真是开发者福音，最关键的是免费调用的模型的能力也很强！！

想要接入的时候，一般要看一下智谱的开发文档，但是我觉得应该会兼容OpenAI的格式，尝试了一下确实可以。因此C#开发者可以直接使用SemanticKernel接入。

安装Semantickernel与OpenAI连接器：

image-20241215105336410 switch (platform)
{
case"SiliconCloud":
IKernelBuilder kernelBuilder1 = Kernel.CreateBuilder;
kernelBuilder1.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: SelectedVLM,
apiKey: APIKey,
endpoint: new Uri("https://api.siliconflow.cn/v1")
);
kernel = kernelBuilder1.Build;
break;
case"ZhiPu":
IKernelBuilder kernelBuilder2 = Kernel.CreateBuilder;
kernelBuilder2.AddOpenAIChatCompletion(

apiKey: APIKey,
endpoint: new Uri("https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4")
);
kernel = kernelBuilder2.Build;
break;
default:
thrownew InvalidOperationException("Unsupported platform");
}

var chatCompletionService = kernel.GetRequiredService;

注意只要这里的endpoint修改为"https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"，modelId填入glm-4v-flash，apiKey填入智谱的API Key即可。

简单使用这样写即可：

if (SelectedFilePath == )
{
return;
}

byte bytes = File.ReadAllBytes(SelectedFilePath);

// Create a chat history with a system message instructing
// the LLM on its required role.
var chatHistory = new ChatHistory("你是一个描述图片的助手，全程使用中文回答");

// Add a user message with both the image and a question
// about the image.
chatHistory.AddUserMessage(
[
new TextContent(AskAIText),
new ImageContent(bytes, "image/jpeg"),
]);

// Invoke the chat completion model.
var response = chatCompletionService.GetStreamingChatMessageContentsAsync(
chatHistory: chatHistory,
kernel: kernel
);
awaitforeach (var chunk in response)
{
AskAIResponse += chunk;
}