Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/thudm-glm-z1-32b-0414/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/thudm-glm-z1-32b-0414/
Language: de-ch

# GLM Z1 32B 0414

[Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/thudm-glm-z1-32b-0414/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/thudm-glm-z1-32b-0414/facts.json)

## [GLM Z1 32B 0414](https://ailoot.ai/models/de-ch/thudm-glm-z1-32b-0414/)

GLM-Z1-32B-0414 ist Z.ais fest benannte Text-Reasoning-Ausgabe für Mathematik, Programmierung und Logik. Der Hersteller gibt ausdrückliche Hinweise zu Nachdenken, Gesprächsverlauf, Sampling und optionaler Erweiterung des langen Kontexts, damit komplexe Aufgaben für genau diese Veröffentlichung vorbereitet werden können.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`](https://ailoot.ai/models/de-ch/thudm-glm-z1-32b-0414/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`](https://ailoot.ai/models/de-ch/thudm-glm-z1-32b-0414/#method-1)

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

#### Einführung

GLM-Z1-32B-0414 ist das auf Schlussfolgern ausgerichtete Mitglied von Z.ais GLM-4-0414-Serie. Es wurde aus GLM-4-32B-0414 durch Kaltstart-Vorbereitung und erweitertes Reinforcement Learning entwickelt, mit zusätzlicher Arbeit an Mathematik, Code und Logik. Auch Rückmeldungen aus paarweisen Rangbewertungen stärken die allgemeinen Fähigkeiten. Die Eingabe ist Text, und das sichtbare Ergebnis ist eine Textlösung, Erklärung oder ein Programmfragment.

Sein Zweck sind Aufgaben, die verknüpfte Zwischenschlüsse statt eines sofortigen Satzes erfordern. Liefern Sie alle Annahmen und definieren Sie das gewünschte Endziel: eine Formel herleiten, einen Algorithmus erklären, eine Schranke begründen oder eine Codeänderung vorbereiten. Das mathematische Herstellerbeispiel behandelt positive Variablen, die durch eine Gleichung verbunden sind, und den möglichen Wertebereich ihrer Summe. Eine hilfreiche Antwort sollte die Bedingungen nennen, die relevanten Übergänge zeigen und das Endergebnis klar absetzen.

GLM-Z1-Rumination-32B-0414 ist eine separate Ausgabe für stärker ergebnisoffene Recherche mit Suchwerkzeugen; GLM-Z1-9B-0414 ist eine weitere Grösse. Dieser Eintrag bewahrt die benannte Z1-32B-Veröffentlichung, statt zusätzliche Ablauf- oder Grösseneigenschaften dieser anderen Ausgaben zu übernehmen.

#### Nutzungshinweise: Sampling

Der Hersteller empfiehlt temperature 0.6, top\_p 0.95 und top\_k 40. Er empfiehlt ausserdem ein max\_new\_tokens-Budget von 30’000, um Platz zum Nachdenken zu lassen. Das sind empfohlene Generierungseinstellungen und keine Garantie, dass jede Antwort diese Länge benötigt, oder eine dokumentierte universelle harte Ausgabeobergrenze. Das separate Inferenzbeispiel der Modellkarte verwendet ein kleineres anfragespezifisches Generierungsbudget.

Bei einer Reasoning-Aufgabe lassen Sie genug Platz für Analyse und Endantwort zusammen und definieren Sie im Prompt die Form der Endantwort. Eine mathematische Frage kann den Bereich oder Wert getrennt von der Erklärung verlangen; eine Programmierfrage kann eine Implementierung mit anschliessender Angabe der dafür wesentlichen Annahmen anfordern. Halten Sie das gewünschte Ergebnis konkret genug, damit es anhand der bereitgestellten Bedingungen geprüft werden kann.

#### Nutzungshinweise: Nachdenken und Gesprächsverlauf

Die Vorlage des Herstellers beginnt die Generierung mit dem Denkmarker `<think>`. Sein veröffentlichtes Chat-Template fügt diesen Marker ein. Eine Implementierung sollte deshalb die tatsächliche Vorlage dieser Veröffentlichung verwenden, statt ein unverbundenes Gesprächsformat anzunehmen.

Für spätere Gesprächsrunden bewahrt der Nutzungsleitfaden die endgültige nutzerseitige Antwort und entfernt das interne Denkmaterial aus dem gespeicherten Gesprächsverlauf. Das ist eine Vorbereitungsregel für die eigene Gesprächsvorlage des Modells. Eine Folgefrage sollte die aktuelle Frage, nötiges Quellmaterial und die relevante vorherige Antwort enthalten und keine ungefilterte Ansammlung aller früheren internen Analysen.

#### Nutzungshinweise: langer Kontext

Die veröffentlichte Konfiguration setzt max\_position\_embeddings auf 32’768 und enthält keinen Eintrag rope\_scaling. Der Nutzungsleitfaden empfiehlt, YaRN in Betracht zu ziehen, wenn die Eingabe 8’192 Token überschreitet. Seine beispielhafte Skalierungskonfiguration verwendet factor 4.0 mit original\_max\_position\_embeddings auf 32’768. Die Empfehlungsschwelle, die Basiskonfiguration und die optionale Erweiterung sind verschiedene Fakten; sie sind keine austauschbaren Antwortgrenzen.

Statisches YaRN wirkt sich auf sämtlichen Text aus und kann die Leistung bei kurzen Eingaben leicht verringern. Deshalb empfiehlt der Hersteller, es bei Bedarf zu aktivieren. Bei langem Material stellen Sie die relevanten Definitionen und Passagen in einer klar getrennten Eingabe bereit und lassen im aktiven Kontext ein geeignetes Generierungsbudget. Die Konfiguration sollte der Unterstützung des Skalierungsverfahrens durch die gewählte Bereitstellung folgen, statt ein rechnerisches Vielfaches als automatisch verfügbares Kontextfenster zu behandeln.

#### Das Endergebnis vorbereiten

Das Inferenzbeispiel des Modells verwendet eine Nutzerfrage und das veröffentlichungsspezifische Chat-Template. Bei Mathematik bewahren Sie Variablendefinitionen und benennen die zu beweisende Aussage. Bei Code stellen Sie das relevante Fragment, sein erforderliches Verhalten und den behandelten Fall bereit. Verlangen Sie ein gesondertes Endartefakt – Beweis, Formel, Implementierung oder Erklärung –, damit sich das Schlussfolgern über das Aufgabenergebnis beurteilen lässt. Der eigene Z1-Leitfaden beschreibt Text-Reasoning und dessen Vorbereitung; er belegt für diese Ausgabe keinen zusätzlichen nativen Tool-Vertrag und keine Bildeingabe.

Praktische Aufgabe

### Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

```
Derive a safe batch bound

A buffer holds at most 96 records. Every batch adds b records, where b is a positive integer, and 12 records must remain free. Derive the largest number of complete batches that fit as a formula in b. Explain the rounding and calculate the result for b = 10, keeping the reserved space separate from usable capacity.
```

#### Erwartetes Ergebnis

```
A formula using a floor, an explanation of usable capacity and a checked numeric example.
```

#### Ergebnis prüfen

```
Verify the formula reserves 12 records and a further full batch would exceed usable capacity in the example.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`

[`THUDM/GLM-Z1-32B-0414`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&route=Ultra&caller=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&fmt=chat)

Zhipu /`THUDM/GLM-Z1-32B-0414`

### Einstieg

GLM-Z1-32B-0414 ist Z.ais fest benannte Text-Reasoning-Ausgabe für Mathematik, Programmierung und Logik. Der Hersteller gibt ausdrückliche Hinweise zu Nachdenken, Gesprächsverlauf, Sampling und optionaler Erweiterung des langen Kontexts, damit komplexe Aufgaben für genau diese Veröffentlichung vorbereitet werden können.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits THUDM/GLM-Z1-32B-0414 | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
| Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
| Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00014** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00014** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream

```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": "THUDM/GLM-Z1-32B-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
```

```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='THUDM/GLM-Z1-32B-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"))
```

```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='THUDM/GLM-Z1-32B-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")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`THUDM/GLM-Z1-32B-0414`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&route=Ultra&caller=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`THUDM/GLM-Z1-32B-0414`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&route=Ultra&caller=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`

[`THUDM/GLM-Z1-32B-0414`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&route=Ultra&caller=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&fmt=messages)

Zhipu /`THUDM/GLM-Z1-32B-0414`

### Einstieg

GLM-Z1-32B-0414 ist Z.ais fest benannte Text-Reasoning-Ausgabe für Mathematik, Programmierung und Logik. Der Hersteller gibt ausdrückliche Hinweise zu Nachdenken, Gesprächsverlauf, Sampling und optionaler Erweiterung des langen Kontexts, damit komplexe Aufgaben für genau diese Veröffentlichung vorbereitet werden können.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

json · sse

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Eingabe

`text`

Ausgabe

`json`, `sse`

Ausgabeformat

JSON oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits THUDM/GLM-Z1-32B-0414 | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF-8-Text

`Zeichenfolge messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00014** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00014** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "THUDM/GLM-Z1-32B-0414",
  "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': 'THUDM/GLM-Z1-32B-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
```

```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': 'THUDM/GLM-Z1-32B-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))
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`THUDM/GLM-Z1-32B-0414`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&route=Ultra&caller=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`THUDM/GLM-Z1-32B-0414`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&route=Ultra&caller=THUDM%2FGLM-Z1-32B-0414&fmt=messages)

FAQ · THUDM/GLM-Z1-32B-0414

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/chat/completions` · `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`: `text` → `json`, `sse`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/chat/completions` · `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/chat/completions` · `THUDM/GLM-Z1-32B-0414`: `messages.min_items`: `1`

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Dokumente auf der Website

Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich.

[Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-ch)

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