Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/
Language: fr-ca

# Z.ai: GLM 5.3 Flash

[Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/facts.json)

## [Z.ai: GLM 5.3 Flash](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/)

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-4)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-5)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-6)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-7)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-8)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-9)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-10)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-11)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-12)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-13)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-14)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-15)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-16)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-17)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-18)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-19)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-20)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-21)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-22)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-23)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-24)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-25)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-26)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-27)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-28)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-29)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-30)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/z-ai-glm-5-3-flash/#method-31)

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.

#### Un modèle multimodal pour le travail

GLM 5.3 Flash associe la compréhension du texte, des images, de la vidéo et des fichiers. Il produit une réponse textuelle et vise la programmation avec des retours visuels, le traitement de documents et les tâches professionnelles. Un contexte allant jusqu’à un million de jetons et une sortie maximale de 128 k jetons sont annoncés.

#### L’architecture du contexte long

Le modèle contient 320 milliards de paramètres, dont 18 milliards actifs. L’attention hybride réunit des traitements clairsemé et linéaire, tandis que des connexions spéciales entre les couches aident à maintenir la stabilité lors de l’augmentation d’échelle. Les contenus multimodaux sont inclus dans le préentraînement.

Les informations visuelles participent au cycle de travail : l’assistant examine l’interface ou le résultat rendu, le compare à la tâche et propose des corrections. Cela explique l’attention du fabricant à la vérification du résultat visuel réel après l’écriture du code.

#### Le raisonnement, les outils et les données

Le raisonnement est activé en permanence. Sa profondeur se choisit avec les niveaux `low`, `high` et `max` ; aucun mode désactivé n’est prévu. Lors d’un travail long, l’historique du raisonnement peut être conservé entre les étapes.

Pour un outil, le modèle produit le nom de la fonction et ses arguments ; l’application exécute l’action et restitue le résultat. JSON convient au traitement de la réponse par un programme : les champs attendus sont définis dans la consigne, tandis que la syntaxe et le sens des valeurs sont vérifiés séparément. Le format en streaming permet de recevoir le texte progressivement.

La mise en cache d’une instruction ou d’un historique répété aide à réutiliser le contexte traité. Selon Z.ai, elle réduit le traitement répété dans les tâches adaptées ; la réutilisation effective est déterminée par le résultat de la requête concernée.

#### Le développement à partir d’une consigne visuelle

Le modèle peut analyser plusieurs captures d’écran d’un même produit, les liens entre les pages, les composants communs, les états de l’interface et les animations. Dans un environnement d’agent avec des outils, il écrit du code, lance l’application, examine les captures d’écran du résultat et corrige les écarts. Pour le développement d’un jeu, ce cycle couvre les règles, le mouvement, les interactions, le score et la fin de la session de jeu.

#### Les documents et l’analyse professionnelle

Pour les tâches avec des présentations, des rapports et des tableaux, le modèle tient compte du contenu et de la disposition : texte, images, diagrammes et position des éléments. Au moyen d’outils, il peut créer et vérifier des contenus PPTX, PDF, DOCX et XLSX. Ces fichiers sont les résultats du travail de l’application ; la réponse directe du modèle reste textuelle.

L’analyse financière comprend le travail sur les rapports, la vérification de la cohérence des formules et l’examen distinct des données divulguées, des hypothèses et des conclusions. Dans le processus décrit par le fabricant, les données proviennent des documents de la tâche.

#### La vidéo, les scènes en trois dimensions et les interfaces

Dans un environnement d’agent, le modèle peut analyser une vidéo, la succession des événements dans le temps, les caractéristiques visuelles des participants et les sous-titres. Les outils assurent le montage et l’enregistrement du résultat.

Lors du travail sur une scène en trois dimensions ou un plan, il relie la description spatiale, les proportions et le résultat visible. Le cycle avec des outils comprend la construction, le rendu depuis un point de vue défini, la comparaison visuelle et la correction. De même, le modèle peut analyser l’écran d’une application et aider à travailler par étapes avec l’interface.

Ces usages décrivent les propriétés du modèle dans un environnement disposant des outils nécessaires. Les contenus acceptés dépendent de la méthode choisie ; la compréhension visuelle ne signifie pas que le traitement de vidéos, de fichiers ou la création des artefacts énumérés sont automatiquement disponibles dans chaque requête.

Cas pratique

### Cas pratique

Exemple technique en anglais

```
Audit a report calculation

Review these report rows supplied as text: revenue 12,000; cost of goods 7,000; delivery expense 800; reported gross profit 4,200. The report defines gross profit as revenue minus cost of goods, excluding delivery. Identify the formula mismatch, show the defined calculation and suggest a separate label for the delivery-adjusted figure.
```

#### Résultat attendu

```
A formula check, arithmetic using the given definition and a suggested label distinguishing the two measures.
```

#### Vérifier le résultat

```
Check that the report's stated definition, rather than an invented accounting rule, determines the correction.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3-flash`

[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

Z.ai /`glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-5.3-flash | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

**Texte + image**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-5.3-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-5.3-flash",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-5.3-flash',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.3-flash`

[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses)

Z.ai /`glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-5.3-flash | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un ID de réponse réel provenant d’une continuation prise en charge Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`Texte d’entrée ou partie input_text`

**Texte + image**

`{type:input_image,image_url}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="glm-5.3-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-5.3-flash", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-5.3-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En diffusion en continu, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Champ`output[].content[]` | Typecontent part |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3-flash`

[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

Z.ai /`glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-5.3-flash | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

**Texte + image**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.3-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='glm-5.3-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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3-flash`

[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

Z.ai /`glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `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-5.3-flash | 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 comme texte littéral ; aucun ID 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’ID 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/objet 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)

Effort de raisonnement · élevé

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé

Effort de raisonnement · faible

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible

Effort de raisonnement · maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

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-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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-5.3-flash","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-5.3-flash", 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 · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3-flash`

[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

Z.ai /`glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

json · sse

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `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-5.3-flash | 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)

Effort de raisonnement · élevé

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé

Effort de raisonnement · faible

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible

Effort de raisonnement · maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

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-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet

```json
{
  "model": "glm-5.3-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': 'glm-5.3-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': 'glm-5.3-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))
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4.5`

[`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages)

Z.ai /`glm-4.5`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.5 | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

**Texte + image**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-4.5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-4.5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-4.5',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.5`

[`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses)

Z.ai /`glm-4.5`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.5 | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un ID de réponse réel provenant d’une continuation prise en charge Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`Texte d’entrée ou partie input_text`

**Texte + image**

`{type:input_image,image_url}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="glm-4.5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-4.5", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-4.5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En diffusion en continu, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Champ`output[].content[]` | Typecontent part |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.5`

[`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat)

Z.ai /`glm-4.5`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.5 | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

**Texte + image**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-4.5",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='glm-4.5',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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4.5-air`

[`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages)

Z.ai /`glm-4.5-air`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.5-air | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

**Texte + image**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-4.5-air",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-4.5-air",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-4.5-air',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.5-air`

[`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses)

Z.ai /`glm-4.5-air`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.5-air | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un ID de réponse réel provenant d’une continuation prise en charge Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`Texte d’entrée ou partie input_text`

**Texte + image**

`{type:input_image,image_url}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="glm-4.5-air", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-4.5-air", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-4.5-air", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En diffusion en continu, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Champ`output[].content[]` | Typecontent part |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.5-air`

[`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat)

Z.ai /`glm-4.5-air`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.5-air | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

**Texte + image**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.5-air",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-4.5-air",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='glm-4.5-air',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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4.6`

[`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages)

Z.ai /`glm-4.6`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.6 | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

**Texte + image**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-4.6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-4.6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-4.6',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.6`

[`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses)

Z.ai /`glm-4.6`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.6 | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un ID de réponse réel provenant d’une continuation prise en charge Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`Texte d’entrée ou partie input_text`

**Texte + image**

`{type:input_image,image_url}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="glm-4.6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-4.6", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-4.6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En diffusion en continu, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Champ`output[].content[]` | Typecontent part |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.6`

[`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat)

Z.ai /`glm-4.6`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.6 | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

**Texte + image**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-4.6",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='glm-4.6',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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4.7`

[`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages)

Z.ai /`glm-4.7`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.7 | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de textePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.7", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-4.7",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-4.7",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-4.7',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.7`

[`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses)

Z.ai /`glm-4.7`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrée

`text`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.7 | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un ID de réponse réel provenant d’une continuation prise en charge Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`Texte d’entrée ou partie input_text`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de textePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.7", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="glm-4.7", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-4.7", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-4.7", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En diffusion en continu, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Champ`output[].content[]` | Typecontent part |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.7`

[`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat)

Z.ai /`glm-4.7`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-4.7 | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de textePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.7", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-4.7",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='glm-4.7',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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5-turbo`

[`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages)

Z.ai /`glm-5-turbo`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-5-turbo | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

**Texte + image**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-5-turbo",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-5-turbo",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-5-turbo',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5-turbo`

[`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses)

Z.ai /`glm-5-turbo`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-5-turbo | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un ID de réponse réel provenant d’une continuation prise en charge Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`Texte d’entrée ou partie input_text`

**Texte + image**

`{type:input_image,image_url}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="glm-5-turbo", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-5-turbo", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-5-turbo", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En diffusion en continu, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Champ`output[].content[]` | Typecontent part |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5-turbo`

[`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat)

Z.ai /`glm-5-turbo`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-5-turbo | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

**Texte + image**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5-turbo",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='glm-5-turbo',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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-flash`

[`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages)

Z.ai /`glm-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-flash | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

**Texte + image**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-flash",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-flash',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-flash`

[`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses)

Z.ai /`glm-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-flash | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un ID de réponse réel provenant d’une continuation prise en charge Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`Texte d’entrée ou partie input_text`

**Texte + image**

`{type:input_image,image_url}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="glm-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-flash", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En diffusion en continu, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Champ`output[].content[]` | Typecontent part |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-flash`

[`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat)

Z.ai /`glm-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-flash | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

**Texte + image**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='glm-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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-flash-latest`

[`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages)

Z.ai /`glm-flash-latest`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-flash-latest | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

**Texte + image**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-flash-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-flash-latest",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-flash-latest',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-flash-latest`

[`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses)

Z.ai /`glm-flash-latest`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-flash-latest | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— |
| Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un ID de réponse réel provenant d’une continuation prise en charge Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`Texte d’entrée ou partie input_text`

**Texte + image**

`{type:input_image,image_url}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Responses

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
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)
resp = client.responses.create(model="glm-flash-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-flash-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-flash-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Responses

json ou SSE

##### Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En diffusion en continu, conservez l’identité complète des événements et des éléments.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse

| Champ | Type |
| --- | --- |
| Champ`id` | Typestring |
| Champ`status` | Typestring |
| Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Champ`output[].content[]` | Typecontent part |
| Champ`usage` | Typeobject |

Erreurs et étapes suivantes

| Réponse | Condition | Étape suivante |
| --- | --- | --- |
| Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-flash-latest`

[`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat)

Z.ai /`glm-flash-latest`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte · Images

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`, `image`

Sortie

`text`

Contexte

1 000 000 tokens

Sortie maximale

131 072 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites glm-flash-latest | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

**Texte + image**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext, image |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-flash-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-flash-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='glm-flash-latest',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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3-flash`

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)

Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`

Sortie

`text`

Contexte

1 048 576 tokens

Sortie maximale

32 768 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites z-ai/glm-5.3-flash | 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 user, assistant | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— |
| Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content ou bloc type=text`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

Écriture dans le cache

0,00015 USD */ 1K*

Écriture dans le cache, 5 min

0,00015 USD */ 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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de textePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5.3-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="z-ai/glm-5.3-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "z-ai/glm-5.3-flash",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='z-ai/glm-5.3-flash',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3-flash`

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)

Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

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

Entrée

`text`

Sortie

`text`

Contexte

4 096 tokens

Sortie maximale

1 024 tokens

Format de sortie

json ou SSE

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites z-ai/glm-5.3-flash | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |

Combinaisons d’éléments d’entrée

**Texte** · Texte UTF8

`messages[].content`

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`required` | Contratmodel, messages |
| Paramètre`optional_controls` | Contratnull |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`text_file_material` | ContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte |

Cycle de vie : `exact retained published method`

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

### Tarifs

#### Tarifs des méthodes Ailoot

Entrée

0,00015 USD */ 1K*

Sortie

0,0005 USD */ 1K*

Lecture du cache

≈0,00003 USD */ 1K*

Écriture dans le cache

0,00015 USD */ 1K*

Écriture dans le cache, 5 min

0,00015 USD */ 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-ca/billing/reserve/)

#### Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

### Exemples de requêtes

#### Ailoot · OpenAI Chat

Exemple de textePython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5.3-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-5.3-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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-5.3-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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3-flash`

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)

Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `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 z-ai/glm-5.3-flash | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
| Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
| Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |

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 comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
| Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Paramètre`control_scope` | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
| Paramètre`output_modalities` | Contrattext |
| Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse |
| Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull |

Cycle de vie : `synchronous_or_streamed`

Envoyez l’ID 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/objet 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)

Effort de raisonnement · élevé

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé

Effort de raisonnement · faible

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible

Effort de raisonnement · maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

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-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming Python

```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-5.3-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-5.3-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-5.3-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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3-flash`

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)

Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

json · sse

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `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 z-ai/glm-5.3-flash | 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)

Effort de raisonnement · élevé

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé

Effort de raisonnement · faible

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible

Effort de raisonnement · maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

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-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet

```json
{
  "model": "z-ai/glm-5.3-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-5.3-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-5.3-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))
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

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

[`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

Z.ai /`~z-ai/glm-flash-latest`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

Texte

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `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 ~z-ai/glm-flash-latest | 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 Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
| Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
| Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
| Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
| Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
| Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
| Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
| Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
| Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |

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 comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
| Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Paramètre`control_scope` | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
| Paramètre`output_modalities` | Contrattext |
| Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse |
| Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull |

Cycle de vie : `synchronous_or_streamed`

Envoyez l’ID 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/objet 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)

Effort de raisonnement · élevé

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé

Effort de raisonnement · faible

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible

Effort de raisonnement · maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

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-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming Python

```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-flash-latest", "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-flash-latest',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-flash-latest',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")
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)

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

[`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

Z.ai /`~z-ai/glm-flash-latest`

ID du modèle

- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`

### Pour commencer

GLM 5.3 Flash est un modèle multimodal de Z.ai pour le développement visuel, l’analyse de documents et le travail d’agent avec un résultat textuel.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

json · sse

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `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 ~z-ai/glm-flash-latest | 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)

Effort de raisonnement · élevé

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé

Effort de raisonnement · faible

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible

Effort de raisonnement · maximal

Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée **$0.0003** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.001** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00006** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons |

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-ca/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet

```json
{
  "model": "~z-ai/glm-flash-latest",
  "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-flash-latest', '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-flash-latest', '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 · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |

### Alias

#### Alias du modèle

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

`/chat/completions`

#### ID d’appel associés

[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)

FAQ · z-ai/glm-5.3-flash

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

`POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5.3-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/messages` · `glm-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4.5-air`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-4.5-air`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5-air`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4.6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-4.6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4.7`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-4.7`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.7`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5-turbo`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5-turbo`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5-turbo`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-flash-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-flash-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `text` → `json`, `sse`

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

`POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5.3-flash`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4.5`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-4.5`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4.5-air`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-4.5-air`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5-air`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4.6`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-4.6`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.6`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4.7`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-4.7`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.7`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5-turbo`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5-turbo`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5-turbo`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-flash`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-flash`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-flash-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-flash-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Quelles limites s’appliquent ?

`POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5.3-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-4.5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-4.5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-4.5-air`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-4.5-air`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5-air`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-4.6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-4.6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-4.7`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-4.7`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.7`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-5-turbo`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5-turbo`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5-turbo`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-flash-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-flash-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `messages.min_items`: `1`

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