Source: https://ailoot.ai/models/ar/glm-4-long/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/glm-4-long/
Language: ar

# GLM-4-Long

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/glm-4-long/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/glm-4-long/facts.json)

## [GLM-4-Long](https://ailoot.ai/models/ar/glm-4-long/)

GLM-4-Long هو نموذج Zhipu AI لقراءة النصوص الطويلة جداً والحفاظ على سياق المستند عبر المحادثة. يدعم سياقه الموثّق 1M وحد المخرجات الأقصى 4K تحليلات محددة للتقارير والأبحاث والعقود والأعمال الروائية الطويلة.

- [**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `glm-4-long`](https://ailoot.ai/models/ar/glm-4-long/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `glm-4-long`](https://ailoot.ai/models/ar/glm-4-long/#method-1)

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

GLM-4-Long هو نموذج لغوي من Zhipu AI للنصوص الطويلة جداً ومهام المحادثة التي تركز على التذكر. يحدّد المنتج مدخلات نصية ومخرجات نصية ونافذة سياق 1M وحداً أقصى للمخرجات يبلغ 4K رمز. يركز على قراءة المواد الواسعة وترجمتها وتحليلها، ثم إنتاج استجابة محددة بناءً على المحتوى المقدّم.

#### جهّز المادة لتحليل شامل

قدّم نص المستند مع السؤال الذي ينبغي أن يجيب عنه. أبقِ عناوين الأقسام ومعرّفات الصفحات أو الفصول والتواريخ ووحدات القياس في الجداول ملازمة لمحتواها. تفيد نافذة المدخلات الطويلة عندما تعتمد الإجابة على العلاقات بين أقسام كثيرة، مثل هدف معلن والأدلة التي تدعمه واستثناء في موضع آخر من المستند.

يصف المصنّع توسيع السياق تدريجياً من 2K إلى 1M عبر مواصلة التدريب المسبق والضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز من ملاحظات البشر. للاستخدام العملي، حدّد العلاقة المطلوب فحصها قبل طلب ملخص واسع. مثال توضيحي: «قارن البنية المقترحة بأقسام التنفيذ، وحدّد كل اختلاف مع قسمه المصدري». يمكن أن تكون النتيجة مقارنة موجزة تبقي الأدلة الأصلية متاحة للمراجعة.

#### اقرأ التقارير المالية والأوراق الأكاديمية

يوصي المنتج بتحليل التقارير السنوية، واستخراج هيكل الإيرادات والإفصاحات عن المخاطر ومناقشة الإدارة، ومقارنة البيانات المالية بين الفترات. جهّز التقارير بتواريخها وتسميات متسقة للوحدات والعملات. اطلب جدولاً بالأرقام المختارة والفقرة التي تسند كل قيمة وشرحاً منفصلاً للتغير. يحافظ ذلك على الفرق بين رقم مُبلّغ عنه وتفسير حركته.

في المواد الأكاديمية، يستطيع GLM-4-Long تنظيم خلفية البحث والأساليب التجريبية والاستنتاجات حسب الموضوع. قدّم الفقرات الكاملة اللازمة للمقارنة، بما فيها التعريفات والتحفظات الواردة في فصل آخر. من المخرجات المفيدة خريطة للادعاءات والأساليب والأقسام الداعمة، تعقبها أسئلة لم يحسمها النص المقدّم. أبقِ الاقتباسات وتحليل النموذج في حقول منفصلة عند إعداد مذكرة بحثية.

#### تتبّع البنود والشخصيات والأحداث عبر نص طويل

يشمل سيناريو المستندات القانونية لدى المصنّع التشريعات والقضايا والعقود، بما فيها بنود الحقوق والالتزامات والمسؤولية. سمِّ الأطراف والمسألة المطلوب مقارنتها، ثم اطلب البنود ذات الصلة مع مراجع أقسامها. يمكن للاستخراج المحدد أن يصبح مستند عمل لمراجعة مهنية لاحقة، مع النص الأصلي بجانب الشرح.

يتناول السيناريو الروائي علاقات الشخصيات وبنية الحبكة والملخصات الموجّهة والمتابعة اعتماداً على أسلوب سرد طويل. حدّد الفصول والنقطة الزمنية المهمة. مثلاً، اطلب خريطة لعلاقات الشخصيات بالأحداث التي تدعم كل صلة، أو موجزاً للمتابعة يحافظ على الأسماء الراسخة وخيوط القصة غير المحسومة.

#### استخدم المدخل الطويل مع إجابة محدودة

الحد الموثّق للمخرجات 4K أصغر بكثير من سياق المدخلات. اختر الناتج المطلوب: ملخصاً تنفيذياً أو مقارنة بنود أو مخطط بحث أو تحليلاً لفصل بعينه. للمراجعة الكبيرة، قسّم المخرجات المطلوبة إلى مهام واضحة الأسماء، مع إبقاء المادة المصدرية ذات الصلة مرتبطة بكل إجابة.

لمحادثة مستندية مستمرة، احتفظ بالسؤال السابق والإجابة والفقرات اللازمة للسؤال التالي. يصف المنتج الدردشة الموجّهة للتذكر بأنها استخدام للسياق الطويل؛ نظّم ذلك السياق كي تشير المتابعة إلى المستند نفسه أو الفترة المشمولة بالتقرير نفسها أو الفصل نفسه. احفظ التحليل المكتمل مع معرّفات مصادره، ثم طابق الأسماء والأرقام والاقتباسات المستخرجة مع النص الأصلي قبل إدراجها في التقرير التالي.

مهمة عملية

### مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

```
Reconcile architecture and implementation notes

Compare labeled excerpts. Architecture §2: every export job is resumable and stores its cursor after each completed page. Implementation §7: the exporter stores its cursor only when the entire job completes. Operations §4: interrupted jobs restart from page one. Return a concise discrepancy map with source references and a focused requirement for the next code review.
```

#### النتيجة المتوقعة

```
A source-linked discrepancy table and one review requirement tied to the resumability objective.
```

#### التحقق من النتيجة

```
The answer connects all three excerpts and does not invent additional implementation details.
```

**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `glm-4-long`

[`glm-4-long`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=glm-4-long&route=Ultra&caller=glm-4-long&fmt=chat)

Z.ai /`glm-4-long`

### البداية

GLM-4-Long هو نموذج Zhipu AI لقراءة النصوص الطويلة جداً والحفاظ على سياق المستند عبر المحادثة. يدعم سياقه الموثّق 1M وحد المخرجات الأقصى 4K تحليلات محددة للتقارير والأبحاث والعقود والأعمال الروائية الطويلة.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

النص

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions`

الإدخال

`text`

الإخراج

`text`

صيغة الإخراج

json أو SSE

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود glm-4-long | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string\|content_part[]\|null` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].tool_calls` | النوع`tool_call[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].tool_call_id` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].name` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].reasoning_content` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].reasoning_details` | النوع`object\|array` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_completion_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
| الحقل`stream_options.include_usage` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`temperature` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`top_p` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stop` | النوع`string\|string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools` | النوع`function_tool[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.name` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.description` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.parameters` | النوع`JSON_schema` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tool_choice` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`parallel_tool_calls` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`response_format` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`reasoning_effort` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`reasoning` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`service_tier` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`instructions` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`functions` | النوع`function[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`function_call` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`prompt_cache_options` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`modalities` | النوع`string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`provider` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`cache_control.ttl` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |

تركيبات مواد الإدخال

**النص** · نص UTF8

`messages[].content`

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`messages` | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
| المعلمة`file_material` | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| المعلمة`control_scope` | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
| المعلمة`output_modalities` | المواصفاتtext |
| المعلمة`hosted_operations` | المواصفاتfalse |
| المعلمة`multimodal_input_binding` | المواصفاتnull |

دورة الحياة: `synchronous_or_streamed`

أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.

طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.

يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.

### الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع

غير محدد عند اختيار الوضع السريع

الوضع المرن

غير محدد عند اختيار وضع flex

أقصى جهد للاستدلال

غير محدد عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

#### تعرفات Ailoot

#### الأسعار حسب الإعدادات

| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
| --- | --- | --- |
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال **$0.00028** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.00028** / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت **$0** / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت **$0** / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة **—** / 1K من الرموز |

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. [كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

curlPython SDKالبث باستخدام Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4-long", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='glm-4-long',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='glm-4-long',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### استلام النتائج وحفظها

#### Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

json أو SSE

##### الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.

##### عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.

حقول الاستجابة

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`choices[].index` | النوعinteger |
| الحقل`choices[].message.content` | النوعstring\|null |
| الحقل`choices[].message.tool_calls` | النوعtool\_call\[\] |
| الحقل`choices[].message.reasoning_content` | النوعstring |
| الحقل`choices[].message.reasoning_details` | النوعobject\|array |
| الحقل`choices[].finish_reason` | النوعstring\|null |
| الحقل`usage` | النوعobject |

الأخطاء والخطوات التالية

| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
| --- | --- | --- |
| الاستجابة⁦400⁩ · `invalid_request_error` | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |

### الأسماء البديلة

#### الأسماء البديلة للنموذج

**Ailoot Ultra** [`glm-4-long`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=glm-4-long&route=Ultra&caller=glm-4-long&fmt=chat)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`glm-4-long`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=glm-4-long&route=Ultra&caller=glm-4-long&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `glm-4-long`

[`glm-4-long`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=glm-4-long&route=Ultra&caller=glm-4-long&fmt=messages)

Z.ai /`glm-4-long`

### البداية

GLM-4-Long هو نموذج Zhipu AI لقراءة النصوص الطويلة جداً والحفاظ على سياق المستند عبر المحادثة. يدعم سياقه الموثّق 1M وحد المخرجات الأقصى 4K تحليلات محددة للتقارير والأبحاث والعقود والأعمال الروائية الطويلة.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

json · sse

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages`

الإدخال

`text`

الإخراج

`json`, `sse`

صيغة الإخراج

JSON أو SSE

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود glm-4-long | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |

تركيبات مواد الإدخال

**النص** · نص UTF-8

`سلسلة نصية messages[].content`

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages, max\_tokens |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتstream |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`text_file_material` | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |

دورة الحياة: `synchronous_or_streamed`

### الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع

غير محدد عند اختيار الوضع السريع

الوضع المرن

غير محدد عند اختيار وضع flex

أقصى جهد للاستدلال

غير محدد عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

#### تعرفات Ailoot

#### الأسعار حسب الإعدادات

| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
| --- | --- | --- |
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال **$0.00028** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.00028** / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت **$0** / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت **$0** / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة **—** / 1K من الرموز |

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. [كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

جسم طلب JSON مكتمل بالحد الأدنىcurl · استخدم مستندك بترميز UTF-8Python · احفظ النتيجة كاملة

```json
{
  "model": "glm-4-long",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4-long', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4-long', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### استلام النتائج وحفظها

#### Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

JSON أو SSE

##### الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.

##### عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.

حقول الاستجابة

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`id` | النوعstring |
| الحقل`model` | النوعstring |
| الحقل`content[]` | النوعtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| الحقل`stop_reason` | النوعstring\|null |
| الحقل`usage` | النوعobject |

الأخطاء والخطوات التالية

| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
| --- | --- | --- |
| الاستجابة⁦400⁩ · `invalid_request_error` | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |

### الأسماء البديلة

#### الأسماء البديلة للنموذج

**Ailoot Ultra** [`glm-4-long`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=glm-4-long&route=Ultra&caller=glm-4-long&fmt=messages)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`glm-4-long`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=glm-4-long&route=Ultra&caller=glm-4-long&fmt=messages)

FAQ · GLM-4-Long

ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-long`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4-long`: `text` → `json`, `sse`

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-long`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `glm-4-long`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

ما الحدود المطبقة؟

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-long`: `messages.min_items`: `1`

اربط Ailoot بخدمة Claude Code أوOpenCode أوHermes أوتطبيقك.

## الشركة ومحفظة مشاريعها

الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.

## اشتر الرموز بخصم.

خصم اشتراك للعمل المنتظم. الرموز الترويجية حتى 50% على شراء الرموز.

الاشتراك

اختر خطة بخصم لطلباتك المنتظمة.

رمز خصم حتى 50%

أدخل الرمز عند الشراء. يعاد حساب السعر وفق العرض الساري.

المصروفات في السجل

يحفظ النموذج والرموز والمبلغ لكل طلب.

[اختر اشتراكا](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/subscriptions/) · [اعرض أسعار النماذج](https://ailoot.ai/models/ar/)

## اربط API بالمنتج الذي تبيعه.

SaaS والتطبيقات والبوتات وفق العرض واتفاقية ترخيص Ailoot. لإعادة البيع، اطلب ترخيص موزع.

تطبيق تجاري

أضف توليد النص والصور والفيديو والصوت إلى ميزات خدمتك المدفوعة.

ترخيص إعادة البيع

أرسل وصف المشروع وطريقة توفير الوصول. اطلب شروط استخدام وإعادة بيع مكتوبة.

المستندات على الموقع

العرض واتفاقية الترخيص وسياسة معالجة البيانات متاحة قبل الربط.

[اطلب ترخيص إعادة بيع](mailto:support@ailoot.ai) · [العرض واتفاقية الترخيص](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ar)

## Ailoot · الشركة ومحفظة مشاريعها





تستند Ailoot إلى خبرة تشغيلية متراكمة وقاعدة عملاء واسعة وخدمة مستقرة ومراقبة مستمرة لمؤشرات الأداء KPI.





الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.





توظف Ailoot هذه الخبرة التشغيلية لإتاحة الوصول عبر API إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في منتجات العملاء ووكلائهم وتطبيقاتهم وعمليات الأتمتة.