GLM 4 32B 0414
GLM-4-32B-0414 je pevně určená textová edice společnosti Z.ai pro softwarový kód, interaktivní artefakty HTML/SVG, zprávy založené na vyhledávání a volání funkcí s JSON. Její karta modelu ukazuje konkrétní vývojové postupy a cyklus nástrojů řízený aplikací.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsTHUDM/GLM-4-32B-0414 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesTHUDM/GLM-4-32B-0414
O modelu
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Úvod
GLM-4-32B-0414 je pevně určená textová edice třídy 32 miliard parametrů z řady GLM-4-0414 společnosti Z.ai. Její základ byl předtrénován na 15 bilionech tokenů včetně syntetického materiálu pro uvažování. Dotrénování kombinuje sladění s preferencemi dialogu, rejection sampling a posilované učení pro rozvoj dodržování pokynů, softwarového kódu a volání funkcí. Uváděná práce zahrnuje softwarové úlohy, textové artefakty, otázky založené na vyhledávání a zprávy. Vstup i výstup jsou textové; vygenerovaný kód se stává spustitelným nebo vykresleným artefaktem, když jej aplikace uloží a provede.
GLM-Z1-32B-0414 zaměřený na uvažování a rešeršní model Rumination jsou samostatně pojmenované edice. Tato položka sleduje vlastní širší ukázky kódu a nástrojů modelu GLM-4, místo aby dosazovala pravidla uvažování jiného vydání.
Ukázka: generování animace
Výrobce předvádí naprogramování pohybující se koule uvnitř otáčejícího se šestiúhelníku. Příklad GLM-4-32B-0414 používá HTML a popisuje pohyb, srážky a fyzikální předpoklady. Jde o kód simulace, nikoli režim generování videa. Pro přípravu podobné úlohy uveďte scénu, pravidla pohybu, chování při srážkách a zamýšlené běhové prostředí a poté požádejte o samostatnou implementaci a vysvětlení předpokladů. Aplikace tento kód spustí, aby bylo možné výsledek zkontrolovat.
Ukázka: návrh webu
Příklady zahrnují kreslicí rozhraní pro vlastní grafy funkcí s přidáváním a odebíráním funkcí a přiřazováním barev. Další příklad vytváří mobilní rozhraní pro strojové učení s trénovacími úlohami, správou úložiště a osobními statistikami včetně grafů, uspořádané na stránce HTML. Jde o konkrétní frontendové úlohy s určenými ovládacími prvky a stavy.
Pro užitečný výstup popište akce, které musí každý ovládací prvek podporovat, a data, která má pohled zobrazovat. Zadání rozhraní může požadovat kód stránky spolu se vztahem mezi vstupem, zobrazeným stavem a výsledkem. V následném kole lze dodat pozorované vykreslení a požádat o cílenou změnu se zachováním uvedeného chování.
Ukázka: generování SVG
Výrobce předvádí také ilustrace SVG včetně krajiny a vysvětlení procesu trénování jazykového modelu. SVG je strukturovaný text, takže jej aplikace může uložit jako upravitelný vektorový artefakt. Dodejte námět, popisky, rozvržení a požadované vizuální vztahy. O značkový kód SVG požádejte jako o samostatný výstup místo mísení kódu ilustrace s dlouhým nesouvisejícím vysvětlením.
Psaní založené na vyhledávání
Pro rešeršní psaní karta dodává výsledky vyhledávání jako pozorování a žádá model, aby je uspořádal a vyložil místo kopírování. Její pokyny odlišují relevantní výsledky od nerelevantních, upřednostňují smysluplné detaily tam, kde to podklady umožňují, používají čitelnou strukturu a odpovídají v jazyce uživatele. Příklad vytváří analytickou zprávu o dětské literatuře, která zahrnuje vypravěčské postupy, témata a jejich účinky.
Praktická úloha může dodat pojmenované úryvky a požádat o zprávu uspořádanou podle výslovných otázek, s každým závěrem navázaným na podpůrné podklady. Vyhledávání a získávání zdrojů probíhá v okolní aplikaci; vrácené pasáže se stávají podklady modelu. To je užitečné také při porovnávání dokumentů nebo přípravě vysvětlení z dodané rešeršní sbírky.
Volání funkcí
GLM-4-32B-0414 podporuje volání externích nástrojů s argumenty JSON. Model určí funkci a její argumenty, aplikace ji provede a výsledek se vrátí jako pozorování. Ukázka výrobce tento cyklus opakuje až do vytvoření konečné odpovědi. Popište účel každého nástroje a požadovaná pole a odlišujte jeho pozorování od uživatelského pokynu. Vyhledání tak může dodat data pro pozdější porovnání bez předstírání, že model nezávisle získal aktuální informace.
Plánování kontextu a výsledku
Zveřejněná konfigurace nastavuje max_position_embeddings na 32 768 a neobsahuje položku rope_scaling. Zpracované příklady výrobce používají délky generování specifické pro požadavek; karta neuvádí univerzální pevné maximum výstupu. Relevantní kód, vyhledané pasáže a dialog udržujte v aktivním kontextu a uveďte, zda má být konečným výsledkem HTML, SVG, část kódu, argumenty JSON nebo zpráva. Jde o textové reprezentace vytvořené pro popsanou úlohu; provádění, vytváření souborů a přístup k externím datům zůstávají akcemi aplikace.
Praktická úloha
Praktická úloha
Technický příklad v angličtině
Generate an editable process diagram
Create self-contained SVG markup for a left-to-right process: Receive -> Validate -> Store. Use three labelled rectangles and two arrows; all labels must remain readable in a 720 by 180 viewBox. Use no scripts, external fonts or external images. Return SVG code and a brief explanation of how the arrows encode the required order.Očekávaný výsledek
A standalone editable SVG code block with three named nodes and two directional arrows, followed by a short order explanation.Ověření výsledku
Render the SVG locally and check the exact labels, arrow direction and absence of clipped text or external dependencies.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions THUDM/GLM-4-32B-0414
THUDM/GLM-4-32B-0414Úvod
GLM-4-32B-0414 je pevně určená textová edice společnosti Z.ai pro softwarový kód, interaktivní artefakty HTML/SVG, zprávy založené na vyhledávání a volání funkcí s JSON. Její karta modelu ukazuje konkrétní vývojové postupy a cyklus nástrojů řízený aplikací.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- Text
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Vstup
text- Výstup
text- Výstupní formát
- json nebo SSE
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity THUDM/GLM-4-32B-0414 | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Kombinace vstupních materiálů
Text · text UTF8
messages[].content
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Tarify
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
- Rychlý režim
- Neuvedeno Při výběru rychlého režimu
- Režim flex
- Neuvedeno Při výběru režimu flex
- Maximální intenzita uvažování
- Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Sazby Ailoot
Ceny podle konfigurace
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00014 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.00014 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "THUDM/GLM-4-32B-0414", "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
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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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"))
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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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")
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json nebo SSE
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra THUDM/GLM-4-32B-0414
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages THUDM/GLM-4-32B-0414
THUDM/GLM-4-32B-0414Úvod
GLM-4-32B-0414 je pevně určená textová edice společnosti Z.ai pro softwarový kód, interaktivní artefakty HTML/SVG, zprávy založené na vyhledávání a volání funkcí s JSON. Její karta modelu ukazuje konkrétní vývojové postupy a cyklus nástrojů řízený aplikací.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- json · sse
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Vstup
text- Výstup
json,sse- Výstupní formát
- JSON nebo SSE
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity THUDM/GLM-4-32B-0414 | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Kombinace vstupních materiálů
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Tarify
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
- Rychlý režim
- Neuvedeno Při výběru rychlého režimu
- Režim flex
- Neuvedeno Při výběru režimu flex
- Maximální intenzita uvažování
- Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Sazby Ailoot
Ceny podle konfigurace
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00014 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.00014 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "THUDM/GLM-4-32B-0414",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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
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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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))
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON nebo SSE
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra THUDM/GLM-4-32B-0414
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
FAQ · THUDM/GLM-4-32B-0414
- Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-4-32B-0414:text→textPOST /v1/messages·THUDM/GLM-4-32B-0414:text→json,sse- Jaká pole požadavek používá?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-4-32B-0414:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·THUDM/GLM-4-32B-0414:model,messages,max_tokens,stream- Jaké limity platí?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-4-32B-0414:messages.min_items:1