modèles

Z.ai: GLM 4.5V

Markdown · JSON

Z.ai: GLM 4.5V

GLM-4.5V est le modèle de raisonnement visuel 106B-A12B de Z.ai pour les images, la vidéo, les documents complexes et les tâches d'interface graphique. Il renvoie du texte, prend en charge le raisonnement et les réponses directes, et peut localiser les éléments visuels avec des coordonnées normalisées de 0 à 1 000.

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.

GLM-4.5V est le modèle de raisonnement visuel de Z.ai construit sur GLM-4.5-Air, avec 106 milliards de paramètres au total et 12 milliards activés. Il traite le raisonnement sur les images, la compréhension vidéo, les tâches d'interface graphique, les graphiques complexes, les documents longs et l'ancrage visuel. Le profil hébergé par le producteur indique des entrées image, vidéo, texte et fichier, avec une sortie textuelle. Une tâche utile peut demander une explication de page, un tableau extrait, une localisation visuelle ou du code préparé à partir d'une capture d'écran. Ce modèle est distinct de GLM-4.1V-9B et du modèle ultérieur GLM-4.6V.

Le raisonnement sur les images couvre la compréhension de scènes, l'analyse de plusieurs images et les relations spatiales. Donnez une étiquette à chaque image et énoncez la question exacte. Pour un graphique, conservez les axes, unités et légendes, puis demandez quelles valeurs visibles étayent la conclusion. Pour une comparaison, identifiez les caractéristiques à inspecter et organisez la réponse selon les étiquettes des sources. Le modèle peut relier les observations visuelles à une question écrite ; la qualité de l'entrée et le résultat demandé sont également importants, en plus de la quantité d'éléments fournis.

L'ancrage visuel est un processus de sortie spécifique. La fiche décrit des boîtes englobantes marquées par les tokens begin_of_box et end_of_box, avec quatre coordonnées qui identifient les coins supérieur gauche et inférieur droit. Les valeurs sont normalisées de 0 à 1 000 par rapport à la taille de l'image, au lieu d'être fournies directement comme positions en pixels. Précisez l'objet ou la zone à localiser et le format de boîte requis. Conservez les dimensions de l'image d'origine avec le résultat pour qu'une application puisse reporter les coordonnées sur cette image, y compris lorsqu'elle a été redimensionnée pour le traitement.

Les tâches vidéo comprennent la segmentation et la reconnaissance d'événements, tandis que le travail documentaire peut associer texte, graphiques, tableaux et mise en page sur plusieurs pages. Le fabricant présente la conversion d'un tableau photographié en Markdown et l'analyse du contenu de rapports de recherche. Préparez une question concrète, conservez les identifiants de pages ou de séquences et demandez les preuves qui étayent chaque champ extrait ou événement décrit. Un résumé généré est un résultat textuel ; la collecte d'images, l'assemblage d'un fichier ou l'application d'une modification relèvent de l'environnement connecté.

Les tâches d'interface graphique et de pages Web utilisent la compréhension d'écran pour proposer des interactions ou du code. Les exemples du producteur demandent du HTML et du CSS à partir d'une capture de page et présentent un assistant de bureau connecté utilisant des captures d'écran ou des enregistrements. Donnez les états pertinents, les actions autorisées et la modification souhaitée. Le modèle prépare du code ou une description d'action, tandis que l'application l'exécute et fournit l'écran modifié ou la page rendue pour une inspection supplémentaire.

Le modèle prend en charge les réponses avec et sans raisonnement. Sa fiche exacte décrit un commutateur, et les exemples du modèle ouvert activent le raisonnement par défaut avec un réglage de gabarit permettant de le désactiver. Gardez ces réglages liés au processus pris en charge. La configuration du point de contrôle fixe max_position_embeddings à 65 536 ; le profil hébergé indique séparément jusqu'à 16K tokens en sortie. Ces éléments décrivent différentes configurations du producteur et n'établissent pas une fenêtre universelle pour les applications. Le producteur documente aussi l'affinage du point de contrôle ouvert GLM-4.5V pour des tâches multimodales personnalisées ; il s'agit d'un processus de personnalisation distinct de l'inférence ordinaire. Les éléments longs et la réponse demandée nécessitent de la place dans la configuration réellement utilisée.

La fiche identifie des limites spécifiques de reproduction du code visuel : le HTML brut peut ne pas être encapsulé en Markdown, et l'échappement des caractères peut entraîner des problèmes de rendu. Elle signale aussi des performances moindres en questions-réponses purement textuelles, un raisonnement parfois excessif ou répétitif, la répétition de réponses et des erreurs de perception telles que le comptage. Pour une tâche de code, demandez un format explicite de livrable et inspectez le rendu. Pour une extraction ou une analyse visuelle, préservez les petits libellés et demandez des valeurs liées à des preuves visibles. Cela garde les capacités de raisonnement et d'ancrage du modèle reliées à un résultat comparable à la source d'origine.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Format a transcribed report table

From this text transcription of page V5, produce a Markdown table: 'Experiment | control | treated; run 1 | 12 | 15; run 2 | 11 | unreadable.' Add a difference column only where both values are available. Keep V5 with the result and separate the extracted values from the calculated differences. No image is supplied.

Résultat attendu

A source-labeled Markdown table with extracted numbers, calculated differences and explicit unknown values.

Vérifier le résultat

The unreadable treated value and its difference must remain unknown rather than be estimated.
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions z-ai/glm-4.5v

z-ai/glm-4.5v

Z.ai /z-ai/glm-4.5v

Premiers pas

GLM-4.5V est le modèle de raisonnement visuel 106B-A12B de Z.ai pour les images, la vidéo, les documents complexes et les tâches d'interface graphique. Il renvoie du texte, prend en charge le raisonnement et les réponses directes, et peut localiser les éléments visuels avec des coordonnées normalisées de 0 à 1 000.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Types d’entrée
text
Types de sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
z-ai/glm-4.5v
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs 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—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: outil de fonction fourni
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramètrecontrol_scopeContratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

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

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0012 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.0036 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.00022 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0012 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.0036 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.00022 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

curlPython SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "z-ai/glm-4.5v", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='z-ai/glm-4.5v',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='z-ai/glm-4.5v',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 · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

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

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra z-ai/glm-4.5v

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

z-ai/glm-4.5v

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages z-ai/glm-4.5v

z-ai/glm-4.5v

Z.ai /z-ai/glm-4.5v

Premiers pas

GLM-4.5V est le modèle de raisonnement visuel 106B-A12B de Z.ai pour les images, la vidéo, les documents complexes et les tâches d'interface graphique. Il renvoie du texte, prend en charge le raisonnement et les réponses directes, et peut localiser les éléments visuels avec des coordonnées normalisées de 0 à 1 000.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
Types d’entrée
text
Types de sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
z-ai/glm-4.5v
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

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

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0012 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.0036 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.00022 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0012 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.0036 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.00022 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "z-ai/glm-4.5v",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'z-ai/glm-4.5v', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'z-ai/glm-4.5v', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

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

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra z-ai/glm-4.5v

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

z-ai/glm-4.5v

FAQ · Z.ai: GLM 4.5V
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-4.5v: text → text

POST /v1/messages · z-ai/glm-4.5v: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-4.5v: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · z-ai/glm-4.5v: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-4.5v: messages.min_items: 1

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