Source: https://ailoot.ai/models/fr-be/glm-4-airx/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-be/glm-4-airx/ Language: fr-be # GLM-4-AirX [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-be/glm-4-airx/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-be/glm-4-airx/facts.json) ## [GLM-4-AirX](https://ailoot.ai/models/fr-be/glm-4-airx/) GLM-4-AirX est le modèle textuel de Z.ai axé sur la vitesse pour les dialogues à faible latence, la programmation et les processus assistés par des outils. Son profil publié précise un contexte de 8K et une sortie allant jusqu’à 4K, ce qui le rend adapté aux tâches ciblées avec des résultats concis et structurés. - [**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/fr-be/glm-4-airx/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/fr-be/glm-4-airx/#method-1) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. #### Présentation et profil du modèle GLM-4-AirX est le membre à haute vitesse de la gamme GLM-4 Air de Z.ai. Le fabricant le destine à une faible latence et aux tâches d’application simultanées, en mettant particulièrement l’accent sur le respect des instructions, le code d’ingénierie et les appels de fonctions. Le modèle reçoit du texte et renvoie du texte. Son propre profil indique une fenêtre de contexte de 8K jetons et une sortie maximale de 4K jetons. Ces caractéristiques se distinguent du contexte plus vaste annoncé pour GLM-4-Air-250414 ; AirX conserve son propre profil publié. Pour un assistant interactif, cela invite à des requêtes ciblées : expliquer une fonction, classer un message, extraire les champs d’un paragraphe fourni ou transformer une instruction technique en réponse concise. Fournissez ensemble l’extrait pertinent, la question actuelle et le résultat souhaité. Maintenez l’intégralité de la conversation et les éventuelles observations des outils dans le contexte actif, au lieu de supposer qu’un vaste corpus de référence pourra y tenir. #### Fonctions prises en charge La description de GLM-4 mentionne le texte diffusé en continu, les appels de fonctions, la mise en cache du contexte, les formats structurés comme JSON et l’intégration avec les outils et sources de données MCP. La diffusion en continu présente la réponse au fil de sa génération, permettant à une application d’afficher du texte utile avant l’arrivée de la réponse complète. Elle modifie la transmission, pas la modalité d’entrée ou de sortie du modèle. Les appels de fonctions permettent au modèle de proposer une action parmi les fonctions décrites par l’application. Celle-ci exécute cette action et renvoie l’observation. Un cycle adapté consiste en une petite recherche suivie d’une explication concise des données renvoyées. L’intégration MCP dépend de même des outils et des données fournis par l’application. La mise en cache du contexte concerne la réutilisation d’entrées répétées ; elle n’implique pas que chaque conversation répétée ait trouvé ses données dans le cache. Pour un résultat JSON, précisez les champs et leur signification avant de fournir les éléments. Par exemple, donnez une demande technique et demandez sa catégorie, l’action requise et les questions sans réponse. La structure obtenue est utile pour l’étape suivante de l’application, tandis que les valeurs doivent toujours être vérifiées par rapport au texte fourni. #### Scénarios recommandés Le fabricant cite la traduction, la classification sémantique, l’extraction de champs documentaires, la rédaction marketing, les rapports d’analyse et la planification de voyages parmi les applications de GLM-4. Le profil plus court d’AirX favorise l’étape immédiate d’un tel processus. Une requête de traduction peut fournir un court passage, un public et une terminologie ; la sortie est un passage réécrit qui conserve les noms requis. Une requête de classification peut fournir les libellés autorisés et leurs définitions, plutôt que demander un jugement non précisé. Pour l’extraction, définissez les identifiants et les autres champs demandés et incluez uniquement le passage source pertinent. Pour la rédaction, fournissez les faits sur le produit et un seul livrable, comme un paragraphe de présentation ou une accroche de campagne. Pour un rapport ou un programme de voyage, transmettez les faits et contraintes pertinents pour l’étape en cours. Si des informations récentes sont nécessaires, l’outil de recherche ou de données de l’application les fournit ; le modèle travaille ensuite à partir de ces éléments renvoyés. #### Préparation détaillée et priorité à la vitesse AirX est décrit comme ayant été préentraîné sur 15 mille milliards de jetons, dont une quantité importante de contenus synthétiques de raisonnement. Son post-entraînement utilise l’alignement sur les préférences de dialogue, l’échantillonnage par rejet et l’apprentissage par renforcement pour améliorer le respect des instructions, le code d’ingénierie et l’utilisation des fonctions. Le fabricant le présente comme une variante plus rapide de GLM-4-Air-250414, avec des modifications des composants sous-jacents concernant le préremplissage de la requête et le décodage autorégressif. Il s’agit de la conception décrite par le fabricant, et non d’une mesure de latence ou d’une garantie de capacité simultanée pour un déploiement particulier. #### Préparer une requête utile Confiez à AirX une tâche délimitée et un livrable attendu compact. Pour du code, incluez la fonction, les valeurs d’entrée pertinentes et le comportement requis, puis demandez un fragment corrigé avec son explication. Pour une extraction structurée, placez les définitions des champs avant le passage et demandez de signaler explicitement les informations absentes. Dimensionnez le résultat dans le profil de sortie publié de 4K ; divisez un grand rapport en tâches ciblées plutôt que d’attendre un document sans limites dans une seule réponse. **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `glm-4-airx` [`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=chat) Z.ai /`glm-4-airx` ### Premiers pas GLM-4-AirX est le modèle textuel de Z.ai axé sur la vitesse pour les dialogues à faible latence, la programmation et les processus assistés par des outils. Son profil publié précise un contexte de 8K et une sortie allant jusqu’à 4K, ce qui le rend adapté aux tâches ciblées avec des résultats concis et structurés. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4-airx | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`control_scope` | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Alias de méthode : `/chat/completions` Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages. La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie. Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0028** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0028** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0028** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0028** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"glm-4-airx","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="glm-4-airx", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) 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")) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[].index` | Typeinteger | | Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `glm-4-airx` [`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=messages) Z.ai /`glm-4-airx` ### Premiers pas GLM-4-AirX est le modèle textuel de Z.ai axé sur la vitesse pour les dialogues à faible latence, la programmation et les processus assistés par des outils. Son profil publié précise un contexte de 8K et une sortie allant jusqu’à 4K, ce qui le rend adapté aux tâches ciblées avec des résultats concis et structurés. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` Entrée `text` Sortie `json`, `sse` Format de sortie JSON ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4-airx | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF-8 `chaîne messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0028** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0028** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0028** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0028** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Messages Anthropic Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "glm-4-airx", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'glm-4-airx', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'glm-4-airx', '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)) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Messages Anthropic JSON ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Champ`stop_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`glm-4-airx`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=glm-4-airx&route=Ultra&caller=glm-4-airx&fmt=messages) FAQ · GLM-4-AirX Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `glm-4-airx`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4-airx`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `glm-4-airx`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4-airx`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `glm-4-airx`: `messages.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-be/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-be) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.