Source: https://ailoot.ai/models/cs/z-ai-glm-4-7-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/cs/z-ai-glm-4-7-flash/
Language: cs

# Z.ai: GLM 4.7 Flash

[Markdown](https://ailoot.ai/models/cs/z-ai-glm-4-7-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/cs/z-ai-glm-4-7-flash/facts.json)

## [Z.ai: GLM 4.7 Flash](https://ailoot.ai/models/cs/z-ai-glm-4-7-flash/)

GLM-4.7-Flash je textový model Z.ai s architekturou směsi expertů 30B-A3B pro programování, dlouhé texty, psaní v čínštině a překlad. Podporuje uvažování a postupy řízené nástroji; profil hostovaný výrobcem má kontext 200K tokenů a až 128K výstupních tokenů.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-4.7-flash`](https://ailoot.ai/models/cs/z-ai-glm-4-7-flash/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-4.7-flash`](https://ailoot.ai/models/cs/z-ai-glm-4-7-flash/#method-1)

O modelu

Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.

GLM-4.7-Flash je edice 30B-A3B se směsí expertů z rodiny GLM-4.7 od Z.ai. Její řídký návrh má přibližně 30 miliard parametrů celkem a tři miliardy aktivovaných a výrobce ji představuje jako lehký model vyvažující schopnosti a efektivitu. Přijímá text a generuje text. Výrobce výslovně zdůrazňuje vývoj softwaru, psaní v čínštině, překlad, zpracování dlouhých textů a konverzace v rolích. Užitečné zadání může požadovat návrh kódu, upravenou pasáž, vysvětlení nebo strukturovaný výsledek opřený o dodané podklady.

Pro vývoj Z.ai u této edice Flash uvádí úlohy frontendu i aplikační logiky. Poskytněte chování, které má být implementováno, relevantní zdroje a podmínky, které musí zůstat zachovány. U stránky nebo komponenty popište stavy, rozvržení a požadované interakce a poté žádejte upravitelný kód s vysvětlením důležitých voleb. U existující funkce zahrňte pozorované selhání a příklad očekávaného výsledku. Model vytvoří navržený kód; kompilace, spuštění či vykreslení rozhraní patří připojenému aplikačnímu prostředí.

Výrobcem hostovaný profil řady GLM-4.7 uvádí pro Flash textový vstup, textový výstup, kontext 200K tokenů a až 128K výstupních tokenů. Karta otevřeného modelu a profil hostované služby popisují různé aspekty stejné pojmenované edice: vlastnosti kontrolního bodu modelu a konfiguraci služby výrobce. Dlouhý vstup připravte se zdrojovými nadpisy, identifikátory kódu a jasnými hranicemi dokumentů a ponechte místo pro uvažování a požadovanou odpověď. Čistě textový model může napsat kód aplikace zpracovávající obrázky nebo vstup kamery, to však tomuto kontrolnímu bodu modelu nedává nativní režim vizuálního vstupu.

Uvažování je v řadě GLM-4.7 standardně zapnuté. Výrobce dokumentuje přepínač pro jednotlivá kola, aby konverzace mohla požadovat uvažování pro obtížnou otázku a vypnout je pro jednoduché přeformulování či krátkou odpověď. Podporuje také prokládané uvažování mezi voláními nástrojů, takže model může před plánováním dalšího kroku interpretovat vrácené pozorování. Před začátkem takové úlohy definujte dostupné nástroje a požadovaný konečný výstup. Dokumentový asistent může požádat o vybrané informace, obdržet skutečný výsledek vyhledání a pak připravit vysvětlení podložené tímto výsledkem.

Zachované uvažování je samostatnou volbou pro soustavné programování či práci agentů. Průvodce výrobce používá clear\_thinking=false a vyžaduje vracení úplného, neupraveného reasoning\_content z dřívějších kol asistenta v původním pořadí. Změny nebo přeskupování těchto bloků mohou zhoršit výsledek a ovlivnit chování mezipaměti. Výchozí nastavení se liší mezi programovacím a standardním rozhraním výrobce, takže tato volba představuje nakonfigurovaný postup, nikoli automatickou vlastnost každé konverzace. Viditelnou odpověď oddělte od uchovaného uvažování a zachovejte důkazy či výstupy nástrojů, na nichž závisejí další kroky.

Zdokumentované rozhraní rodiny zahrnuje streamovaný text, volání funkcí, ukládání kontextu do mezipaměti a strukturovaný výstup, například JSON. U strukturovaného výsledku poskytněte povinná pole a význam každé hodnoty; u požadavku na nástroj definujte účel funkce, argumenty a podmínku dokončení. Vygenerované volání je požadavkem, aby aplikace jednala, nikoli důkazem provedení. Konečným výsledkem může být krátká zpráva, datový objekt nebo kód, přičemž informace použité k jeho vytvoření zůstávají dohledatelné.

Při psaní nebo překladu určete čtenáře, jazyk, tón a pojmy, které mají zůstat beze změny. Výrobce doporučuje vyzkoušet Flash pro psaní v čínštině, vyprávění či dialog v rolích i technickou práci. Ukázkové redakční zadání může poskytnout pasáž a požadovat stručnou úpravu zachovávající fakta; překladové zadání může dodat glosář a odlišit citovaný text od pokynů. U delší konverzace zachovejte omezení a určete další potřebný výsledek, aby odpověď modelu zůstala spojená s původní úlohou.

Karta přesného otevřeného modelu zveřejňuje různá nastavení generování pro evaluační úlohy: výchozí temperature 1.0 a top-p 0.95 a samostatná nastavení pro softwarové úlohy 0.7 a 1.0. Ukázkové délky generování jsou součástí těchto postupů, nikoli další univerzální limity. Kontrolní bod modelu se odlišuje od GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX a pozdějších modelů GLM-5. Úlohu a režim odpovědi slaďte se zdokumentovanými textovými schopnostmi této edice a poté dodaný kód, extrahované hodnoty či upravený text posuďte proti vstupu.

Praktická úloha

### Praktická úloha

Technický příklad v angličtině

```
Translate a notice with a fixed glossary

Translate this Chinese notice into English: '订单已审核，但尚未发货。更改收货地址需要重新审核。' Use this glossary consistently: 审核 = review; 发货 = dispatch; 收货地址 = delivery address. Write a clear customer-facing notice and preserve the distinction between completed review and pending dispatch. Do not add a dispatch date or an approval guarantee.
```

#### Očekávaný výsledek

```
A concise English notice applying the glossary and preserving the two different order states.
```

#### Ověření výsledku

```
The translation retains the requirement for another review after an address change and does not state that dispatch occurred.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-4.7-flash`

[`z-ai/glm-4.7-flash`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=z-ai%2Fglm-4.7-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-4.7-flash&fmt=chat)

Z.ai /`z-ai/glm-4.7-flash`

### Úvod

GLM-4.7-Flash je textový model Z.ai s architekturou směsi expertů 30B-A3B pro programování, dlouhé texty, psaní v čínštině a překlad. Podporuje uvažování a postupy řízené nástroji; profil hostovaný výrobcem má kontext 200K tokenů a až 128K výstupních tokenů.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity z-ai/glm-4.7-flash | Výchozí— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | 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— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
| Pole`provider` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | 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 |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_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

Standardní sazba Při výběru rychlého režimu

Režim flex

Standardní sazba Při výběru režimu flex

Maximální intenzita uvažování

Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

#### Sazby Ailoot

#### Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.000144** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.000858** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **$0.00002** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **$0** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.000144** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.000858** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **$0.00002** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/)

### Příklady požadavků

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamování v Pythonu

```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": "z-ai/glm-4.7-flash", "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='z-ai/glm-4.7-flash',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='z-ai/glm-4.7-flash',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 |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | 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** [`z-ai/glm-4.7-flash`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=z-ai%2Fglm-4.7-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-4.7-flash&fmt=chat)

#### Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

#### Související ID modelů

[`z-ai/glm-4.7-flash`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=z-ai%2Fglm-4.7-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-4.7-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-4.7-flash`

[`z-ai/glm-4.7-flash`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=z-ai%2Fglm-4.7-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-4.7-flash&fmt=messages)

Z.ai /`z-ai/glm-4.7-flash`

### Úvod

GLM-4.7-Flash je textový model Z.ai s architekturou směsi expertů 30B-A3B pro programování, dlouhé texty, psaní v čínštině a překlad. Podporuje uvažování a postupy řízené nástroji; profil hostovaný výrobcem má kontext 200K tokenů a až 128K výstupních tokenů.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity z-ai/glm-4.7-flash | Výchozí— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |

Kombinace vstupních materiálů

**Text** · text UTF-8

`řetězec messages[].content`

Parametry a životní cyklus metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_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

Standardní sazba Při výběru rychlého režimu

Režim flex

Standardní sazba Při výběru režimu flex

Maximální intenzita uvažování

Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

#### Sazby Ailoot

#### Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.000144** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.000858** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **$0.00002** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **$0** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.000144** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.000858** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **$0.00002** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/)

### Příklady požadavků

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek

```json
{
  "model": "z-ai/glm-4.7-flash",
  "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': 'z-ai/glm-4.7-flash', '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': 'z-ai/glm-4.7-flash', '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 |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | 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** [`z-ai/glm-4.7-flash`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=z-ai%2Fglm-4.7-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-4.7-flash&fmt=messages)

#### Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

#### Související ID modelů

[`z-ai/glm-4.7-flash`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=z-ai%2Fglm-4.7-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-4.7-flash&fmt=messages)

FAQ · Z.ai: GLM 4.7 Flash

Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

`POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-4.7-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-4.7-flash`: `text` → `json`, `sse`

Jaká pole požadavek používá?

`POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-4.7-flash`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-4.7-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jaké limity platí?

`POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-4.7-flash`: `messages.min_items`: `1`

Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci.

## Společnost a její portfolio projektů

Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách.

## Nakupujte tokeny se slevou.

Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů.

Předplatné

Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou.

Promo kód až 50%

Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce.

Výdaje v historii

U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka.

[Vybrat předplatné](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/subscriptions/) · [Zobrazit ceny modelů](https://ailoot.ai/models/cs/)

## Připojte API k produktu, který prodáváte.

SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce.

Komerční aplikace

Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby.

Licence pro přeprodejce

Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje.

Dokumenty na webu

Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením.

[Požádat o licenci přeprodejce](mailto:support@ailoot.ai) · [Nabídka a licenční smlouva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=cs)

## Ailoot · Společnost a její portfolio projektů





Ailoot staví na dlouhodobých provozních zkušenostech, široké klientské základně, stabilních službách a průběžném sledování KPI.





Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách.





Ailoot využívá tyto provozní zkušenosti k poskytování přístupu přes API k funkcím AI v produktech zákazníků, agentech, aplikacích a automatizacích.
