modely

Z.ai: GLM 5.3 FlashX

Markdown · JSON

Z.ai: GLM 5.3 FlashX

GLM-5.3-FlashX je multimodální model Z.ai pro vizuální programování, práci s dokumenty a agenty s podporou nástrojů. Profil výrobce přijímá obrázky, video, text a soubory, vrací text a uvádí kontext 1M s až 128K výstupních tokenů.

O modelu

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

GLM-5.3-FlashX je edice FlashX v nativně multimodální rodině GLM-5.3-Flash od Z.ai. Výrobce tuto dvojici představuje pro vizuální programování a profesionální práci: spojuje text s obrázky, videem a soubory a vrací text. FlashX je samostatně pojmenován pro rychlejší inferenci ve službě výrobce. Užitečné zadání může žádat implementaci podle snímku obrazovky, analýzu dokumentu nebo plán, který aplikace provede pomocí nástrojů. Zdroj uvádí oba kódy modelů; jejich identity ve službě zůstávají odlišné.

Rodina používá hybridní návrh s řídkou a lineární pozorností a je popisována s 320 miliardami parametrů celkem a 18 miliardami aktivovaných parametrů. Řídká pozornost získává globální informace, zatímco lineární pozornost modeluje lokální závislosti; výrobce popisuje také sdružování indexů pro dlouhý kontext. Jde o fakta o architektuře rodiny, nikoli o číselný formát každé hostované instance. Společný profil má jeden milion kontextových tokenů a až 128K výstupních tokenů. Podklady, reprezentovaný obrazový obsah, historie, uvažování a odpověď potřebují prostor v nakonfigurovaném postupu.

Vizuální programování má ústřední roli. Příklady Z.ai spojují více snímků stránek nebo nahrávku s pokyny k rekonstrukci vztahů mezi stránkami, sdílených komponent, navigace, stavů a chování animací. Reference připravte v pořadí a určete, které funkce musí fungovat. Požadujte upravitelné zdroje a srovnání s návrhem. Aplikace návrh spustí nebo vykreslí a vrátí snímky či výsledky interakcí; model tuto zpětnou vazbu využije k doladění výsledku. Text a kód se bez těchto operací nestávají hotovou běžící aplikací.

Pro Office a dokumenty výrobce popisuje uspořádání materiálů, tvorbu grafů a rozvržení a kontrolu vykresleného výsledku. Postup s nástroji může vytvořit PPTX, PDF, DOCX nebo XLSX. Ukázkové zadání zprávy může dodat zdroje, publikum a povinné části a poté požadovat tabulku propojující zdroje se závěry a upravitelnou zprávu či prezentaci. Dodané hodnoty oddělte od analytických předpokladů. Vykreslování, ukládání souborů a kontrola odkazů ve vzorcích jsou operace aplikace. U finančního výzkumu výrobce popisuje porovnávání výkazů a oznámení, oddělení zveřejněných hodnot od předpokladů a přípravu upravitelné prognózy nebo oceňovacího modelu spolu se zprávou navázanou na zdroje prostřednictvím připojených nástrojů.

Širší příklady výrobce zahrnují střih videa, 3D scény, hratelné hry a rekonstrukci CAD pomocí nástrojů. Video úloha může začít inventářem médií a časovou osou; úloha se scénou může před požadavkem na modelovací skript definovat rozvržení, materiály a pohledy kamery. Zadání CAD potřebuje rozměrové reference a výslovné předpoklady pro měření, která obrázek nedokládá. Model interpretuje materiály a řídí práci, zatímco příslušné nástroje pro střih, vykreslování nebo modelování vytvářejí a kontrolují výsledné objekty.

Uvažování v tomto profilu nelze vypnout. Zdroj uvádí, že textové ovládání odpovídá GLM-5.3, a doporučuje reasoning_effort=max, temperature 1 a top-p 0.95. Pro uchované uvažování doporučuje clear_thinking=false a streamování textu i nástrojů. Související průvodce vyžaduje úplné a neupravené vracení zachovaných bloků uvažování. Před dlouhou analýzou definujte konečný výsledek a pozorování uchovávejte u kroků, které je vytvořily.

Výrobce uvádí volání funkcí, ukládání kontextu do mezipaměti, strukturované výstupy a nativní vizuální porozumění. Popisy nástrojů a povinná výstupní pole zadávejte výslovně. U rozhraní požadujte pokryté stavy stránky, zbývající nesrovnalosti a to, co ukázalo skutečné porovnání vykreslení. U analýzy oddělte zdrojová fakta, předpoklady a závěry. FlashX tyto multimodální postupy podporuje; provádění operací, vykreslování a práci se soubory zajišťuje připojená aplikace.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický příklad v angličtině

Implement a text-specified form state

Create editable HTML and JavaScript for this form behavior: an email field and a Subscribe button; blank submission shows 'Enter your email' and preserves the current input; nonblank submission shows a local confirmation without sending a request. Include a short state checklist. No screenshot is supplied, and do not claim the form was rendered or deployed.

Očekávaný výsledek

Editable form source and a checklist of empty, corrected and confirmation states.

Ověření výsledku

Blank submission must keep the field value and show the requested message; the proposal must not send a network request.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions z-ai/glm-5.3-flashx

z-ai/glm-5.3-flashx

Z.ai /z-ai/glm-5.3-flashx

Úvod

GLM-5.3-FlashX je multimodální model Z.ai pro vizuální programování, práci s dokumenty a agenty s podporou nástrojů. Profil výrobce přijímá obrázky, video, text a soubory, vrací text a uvádí kontext 1M s 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
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
z-ai/glm-5.3-flashx
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty 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[].contentTypstring|content_part[]|nullPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID
Výchozí—
Polemessages[].nameTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá
Výchozí—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletemperatureTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletop_pTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestopTypstring|string[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].typeTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
function
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].function.nameTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Platí, když: nástroj typu funkce je dodán
Výchozí—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletool_choiceTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleresponse_formatTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polereasoning_effortTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolereasoningTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleservice_tierTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoleinstructionsTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Výchozí—
PolefunctionsTypfunction[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polefunction_callTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolemodalitiesTypstring[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
text
Výchozí—
PoleproviderTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno
Výchozí—
Polecache_control.ttlTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty 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
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontraktpole zpráv se strukturou role/content
Parametrfile_materialKontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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)
Intenzita uvažování · vysoká
Standardní sazba Při vysoké intenzitě uvažování
Intenzita uvažování · nízká
Standardní sazba Při nízké intenzitě uvažování
Intenzita uvažování · max
Standardní sazba Při intenzitě uvažování max

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

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

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00074 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00018 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00074 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00018 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 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

curlPython SDKStreamování v Pythonu
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-5.3-flashx", "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='z-ai/glm-5.3-flashx',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='z-ai/glm-5.3-flashx',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
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flashx

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

z-ai/glm-5.3-flashx

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages z-ai/glm-5.3-flashx

z-ai/glm-5.3-flashx

Z.ai /z-ai/glm-5.3-flashx

Úvod

GLM-5.3-FlashX je multimodální model Z.ai pro vizuální programování, práci s dokumenty a agenty s podporou nástrojů. Profil výrobce přijímá obrázky, video, text a soubory, vrací text a uvádí kontext 1M s 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
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
z-ai/glm-5.3-flashx
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF-8

řetězec messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktPřečtěte 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)
Intenzita uvažování · vysoká
Standardní sazba Při vysoké intenzitě uvažování
Intenzita uvažování · nízká
Standardní sazba Při nízké intenzitě uvažování
Intenzita uvažování · max
Standardní sazba Při intenzitě uvažování max

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

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

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00074 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00018 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00074 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00018 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 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

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "z-ai/glm-5.3-flashx",
  "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': 'z-ai/glm-5.3-flashx', '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': 'z-ai/glm-5.3-flashx', '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
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flashx

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

z-ai/glm-5.3-flashx

FAQ · Z.ai: GLM 5.3 FlashX
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flashx: text → text

POST /v1/messages · z-ai/glm-5.3-flashx: text → json, sse

Jaká pole požadavek používá?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flashx: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · z-ai/glm-5.3-flashx: model, messages, max_tokens, stream

Jaké limity platí?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flashx: messages.min_items: 1

Další podrobnosti

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 · Zobrazit ceny modelů

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 · Nabídka a licenční smlouva