Source: https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/
Language: he
# Z.ai: GLM 5.3
[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/facts.json)
## [Z.ai: GLM 5.3](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/)
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-4)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-5)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-6)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-7)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-8)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-9)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-10)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-11)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-12)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-13)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-14)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-15)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-16)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-17)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-18)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-19)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-20)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-21)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-22)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/glm-5-3/#method-23)
על המודל
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי רחב־היקף שנועד להנדסת תוכנה מורכבת ולעבודת סוכנים במשימות ממושכות. היצרן מציין שהוא משתמש באותו מודל בסיס כמו GLM 5.2, ושהשיפורים החדשים נובעים מאימון המשך. הגרסה מתמקדת בתכנות משופר, בפעולות מסוף ובמשימות רחבות יותר הכרוכות בכמה שלבים התלויים זה בזה. היא מקבלת טקסט ומפיקה טקסט, לרבות קוד, הסברים, תוכניות ובקשות לקריאות כלים ביישום המחובר לכלים.
מצב החשיבה המתועד תמיד פעיל. GLM 5.3 מציע שלוש רמות מאמץ: low, high ו־max, עם max כברירת מחדל. היצרן ממליץ על max לעבודת תכנות מורכבת; low מספק אפשרות חשיבה קלה יותר לשלבים פשוטים. השתמשו ברמה שנבחרה לצד תוצר סופי וקריטריוני השלמה ברורים. לדוגמה: ״בדוק את הקבצים האלה ואת התוצאות הכושלות, עקוב אחר הגורם לאורך המודולים המושפעים, הצע תיקון המשמר את הממשק הציבורי והסבר אילו בדיקות מוכיחות שהרגרסיה נפתרה.״
היצרן מגדיר חלון הקשר של 1M טוקנים ואורך פלט מרבי של 128K טוקנים. ארגנו חומר ארוך סביב הקשר שהמודל צריך לחקור. שמרו שמות קבצים, הגדרות רלוונטיות, תוויות מקור וסדר תצפיות, והשאירו מקום לחשיבה ולתשובה הסופית בתוך הקשר העבודה החל. חלון גדול מועיל לתלויות בין מודולים או לרצף ארוך של תצפיות סוכן; הוא אינו הופך ארכיון לא ממוקד של חומר לא קשור למשימה מוגדרת היטב.
בעבודה על מאגר קוד, ספקו את ההתנהגות הצפויה, טקסט המקור הרלוונטי, גרסאות התלויות ופלט השגיאה בפועל. בקשו מהמודל לזהות את ההתנהגות המושפעת לפני הצעת תיקון. בארגון מחדש של קוד, ציינו את הממשק ואת האינווריאנטים שחייבים להישמר. תגובה מועילה כוללת את הקוד המתוקן, הסבר מדוע השינוי מטפל בבעיה שנצפתה ואת המקרים הדרושים לבדיקת התוצאה. החזירו תוצאות בפועל לתהליך עבודה המחובר לכלים, כדי שהשלב הבא יתבסס על המצב שהשתנה ולא על ההצעה הקודמת.
בעבודת ביצועים, ספקו עומס עבודה, קו בסיס ומדידות כגון זמני ריצה, פרופילים או רשומות הקצאה. Z.ai מתארת משימות אימון הכרוכות באבחון צווארי בקבוק, באופטימיזציה, בניסויים ובתוצאות המשמרות נכונות. בקשה מעשית היא: ״השתמש בפרופיל הזה כדי לזהות את צוואר הבקבוק המשמעותי ביותר, הצע שינוי מדיד אחד והסבר איזו תוצאה תצדיק את השארתו.״ הבחינו בין השערה על ביצועים לבין שיפור שתועד. שמרו על אותו עומס עבודה ועל התנאים הרלוונטיים בעת בחינת תוצאה.
הגרסה מפתחת גם יכולת לניתוח פגיעויות. בסקירת קוד הגנתית, ספקו את הקוד הרלוונטי, את גבולות האמון המיועדים שלו ואת תנאי הריצה. בקשו ממצא המקשר בעיה חשודה לקלט המושפע, להתנהגות ולתיקון ממוקד. הפרידו בין חולשה אפשרית לתקלה ששוחזרה ושמרו את התצפית ששימשה לאימותה. דוח מועיל יותר כשהוא מתעדף ראיות מוחשיות ותיקונים מוצעים, במקום להתייחס לכל דפוס חשוד כפגיעות מאומתת.
קריאה לפונקציות מאפשרת ליישום העוטף לחשוף פעולות חיצוניות למודל. הגדירו את המטרה, הארגומנטים והתוצאה הצפויה של כל כלי, ואז החזירו את תצפית הכלי בפועל לשלב הבא. המודל יכול לנתח תוצאה זו ולהחליט כיצד היא משנה את המשימה. שמרו על הבחנה בין פעולות מוצעות, פעולות שבוצעו ובדיקות שלא הושלמו. היצרן מתעד גם תגובות מוזרמות, המחזירות מקטעי חשיבה ותשובה בנפרד; הרכיבו את התשובה המלאה לפני ההתייחסות אליה כדוח הסופי או כהסבר קוד.
כרטיס המודל המקומי מספק פרט מסוים לגבי הגדרות היסטוריה: תבנית הצ'אט שלו שומרת חשיבה כברירת מחדל, ואילו היצרן ממליץ לנקות במפורש חשיבה ישנה בתרחישי צ'אט רגילים. החילו את מבנה השיחה המתאים לשימוש, תוך שמירת התשובות המלאות ותוצאות הכלים בפועל הנחוצות להמשך. הימנעו מהתייחסות להגדרות בקרת חשיבה של GLM 5.2 או של גרסאות GLM 5.3 Flash הנפרדות כניתנות להחלפה עם פקדי low/high/max של מודל זה.
לתוצאות מובנות, הגדירו את השדות, הטיפוסים וכללי המקור הצפויים. תוצר מועיל יכול להיות טבלת ליקויים, תוכנית שינוי או אובייקט JSON המסכם תצפיות. אמתו הן את המבנה והן את הערכים לפני שהיישום משתמש בהם. התוצאה הסופית צריכה לזהות את התשובה או את התוצר המתוקן, את הראיות התומכות בהם ואת ההנחות שנותרו. מאמץ חשיבה גבוה יותר אינו מוכיח שכלי הופעל, שתיקון מוצע עבר את הבדיקות שלו או שלטענה עובדתית יש תמיכה מעבר לחומר שסופק.
משימה מעשית
### משימה מעשית
דוגמה טכנית באנגלית
```
Target a measured bottleneck
Profile P1 for one import: parsing 0.4 s, per-row database lookups 8.1 s, writing 0.8 s. The import handles 10,000 rows, including repeated customer IDs. Propose one correctness-preserving optimization, describe what lookup behavior must remain identical and define a same-workload check before claiming an improvement.
```
#### התוצאה הצפויה
```
A bottleneck hypothesis, one proposed change and a correctness plus timing comparison plan.
```
#### בדיקת התוצאה
```
The proposal must use P1 without inventing an observed speedup or losing missing-customer behavior.
```
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3`
[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages)
Z.ai /`glm-5.3`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.3 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`system` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop_sequences` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].input_schema` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.budget_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`output_config.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`metadata` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content או בלוק type=text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · Anthropic Messages
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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-5.3",
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",
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',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · Anthropic Messages
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.3`
[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses)
Z.ai /`glm-5.3`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.3 | ברירת מחדל— |
| שדה`input` | סוג`string\|input_item[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].content` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output; שמרו את call\_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].output` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`max_output_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.summary` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.verbosity` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`include` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`store` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`previous_response_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_key` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`טקסט קלט או חלק input_text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, input |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Responses
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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-5.3", 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", 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", 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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Responses
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call\_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`status` | סוגstring |
| שדה`output[]` | סוגmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| שדה`output[].content[]` | סוגcontent part |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3`
[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat)
Z.ai /`glm-5.3`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.3 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Chat
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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-5.3",
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",
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',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3`
[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
Z.ai /`glm-5.3`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.3 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: שיחת טקסט | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
| פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream |
| פרמטר`control_scope` | מפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false. |
| פרמטר`output_modalities` | מפרטtext |
| פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse |
| פרמטר`multimodal_input_binding` | מפרטnull |
כינויים לשיטה: `/chat/completions`
מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
### תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
מצב מהיר
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
מאמץ חשיבה · high
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high
מאמץ חשיבה · low
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low
מאמץ חשיבה · max
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max
#### תעריפי Ailoot
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDK
```bash
set -eu
: "${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","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", 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"))
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3`
[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
Z.ai /`glm-5.3`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
json · sse
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`json`, `sse`
פורמט פלט
JSON או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.3 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF-8
`מחרוזת messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`
### תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
מצב מהיר
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
מאמץ חשיבה · high
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high
מאמץ חשיבה · low
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low
מאמץ חשיבה · max
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max
#### תעריפי Ailoot
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה
```json
{
"model": "glm-5.3",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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', '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', '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))
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm`
[`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages)
Z.ai /`glm`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`system` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop_sequences` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].input_schema` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.budget_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`output_config.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`metadata` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content או בלוק type=text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · Anthropic Messages
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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",
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",
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',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · Anthropic Messages
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm`
[`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses)
Z.ai /`glm`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm | ברירת מחדל— |
| שדה`input` | סוג`string\|input_item[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].content` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output; שמרו את call\_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].output` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`max_output_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.summary` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.verbosity` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`include` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`store` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`previous_response_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_key` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`טקסט קלט או חלק input_text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, input |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Responses
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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", 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", 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", 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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Responses
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call\_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`status` | סוגstring |
| שדה`output[]` | סוגmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| שדה`output[].content[]` | סוגcontent part |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm`
[`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat)
Z.ai /`glm`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Chat
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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",
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",
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',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5`
[`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages)
Z.ai /`glm-5`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`system` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop_sequences` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].input_schema` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.budget_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`output_config.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`metadata` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content או בלוק type=text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · Anthropic Messages
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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-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-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-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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · Anthropic Messages
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5`
[`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses)
Z.ai /`glm-5`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5 | ברירת מחדל— |
| שדה`input` | סוג`string\|input_item[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].content` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output; שמרו את call\_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].output` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`max_output_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.summary` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.verbosity` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`include` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`store` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`previous_response_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_key` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`טקסט קלט או חלק input_text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, input |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Responses
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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-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-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-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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Responses
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call\_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`status` | סוגstring |
| שדה`output[]` | סוגmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| שדה`output[].content[]` | סוגcontent part |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5`
[`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat)
Z.ai /`glm-5`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Chat
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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-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-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-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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.1`
[`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages)
Z.ai /`glm-5.1`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`system` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop_sequences` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].input_schema` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.budget_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`output_config.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`metadata` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content או בלוק type=text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · Anthropic Messages
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-5.1", "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-5.1",
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-5.1",
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-5.1',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · Anthropic Messages
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.1`
[`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses)
Z.ai /`glm-5.1`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.1 | ברירת מחדל— |
| שדה`input` | סוג`string\|input_item[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].content` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output; שמרו את call\_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].output` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`max_output_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.summary` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.verbosity` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`include` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`store` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`previous_response_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_key` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`טקסט קלט או חלק input_text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, input |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Responses
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-5.1", "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-5.1", 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-5.1", 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-5.1", 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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Responses
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call\_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`status` | סוגstring |
| שדה`output[]` | סוגmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| שדה`output[].content[]` | סוגcontent part |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.1`
[`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat)
Z.ai /`glm-5.1`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Chat
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-5.1", "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-5.1",
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-5.1",
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-5.1',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.2`
[`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages)
Z.ai /`glm-5.2`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.2 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`system` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop_sequences` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].input_schema` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.budget_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`output_config.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`metadata` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content או בלוק type=text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · Anthropic Messages
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-5.2", "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-5.2",
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-5.2",
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-5.2',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · Anthropic Messages
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.2`
[`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses)
Z.ai /`glm-5.2`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.2 | ברירת מחדל— |
| שדה`input` | סוג`string\|input_item[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].content` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output; שמרו את call\_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].output` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`max_output_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.summary` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.verbosity` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`include` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`store` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`previous_response_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_key` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`טקסט קלט או חלק input_text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, input |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Responses
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-5.2", "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-5.2", 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-5.2", 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-5.2", 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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Responses
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call\_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`status` | סוגstring |
| שדה`output[]` | סוגmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| שדה`output[].content[]` | סוגcontent part |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.2`
[`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat)
Z.ai /`glm-5.2`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-5.2 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Chat
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-5.2", "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-5.2",
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-5.2",
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-5.2',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-latest`
[`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
Z.ai /`glm-latest`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-latest | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`system` | סוג`string\|content_block[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop_sequences` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].input_schema` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`thinking.budget_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`output_config.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`metadata` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content או בלוק type=text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · Anthropic Messages
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-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
```
```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-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-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-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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · Anthropic Messages
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-latest`
[`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
Z.ai /`glm-latest`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-latest | ברירת מחדל— |
| שדה`input` | סוג`string\|input_item[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].content` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output; שמרו את call\_id שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`input[].output` | סוג`string\|content_part[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: function\_call\_output | ברירת מחדל— |
| שדה`max_output_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning.summary` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`text.verbosity` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`include` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`store` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`previous_response_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות דרישת ID: רק מזהה תגובה בפועל מהמשך נתמך תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_key` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`טקסט קלט או חלק input_text`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, input |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Responses
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-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
```
```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-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-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-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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Responses
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל פריט פלט וחלק תוכן, את call\_id של הפונקציה בפועל, הנמקה מוצפנת ושימוש. בסטרימינג שמרו את זהות האירוע/הפריט במלואה.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`status` | סוגstring |
| שדה`output[]` | סוגmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| שדה`output[].content[]` | סוגcontent part |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-latest`
[`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
Z.ai /`glm-latest`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
הקשר
1,000,000 tokens
פלט מרבי
131,072 tokens
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות glm-latest | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטnull |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: `exact retained published method`
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
### תעריפים
#### תעריפי שיטות Ailoot
קלט
0.0014 $ */ 1K*
פלט
0.0044 $ */ 1K*
קריאה מהמטמון
≈0.00026 $ */ 1K*
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
#### פרטי תעריף הייחוס
טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.
טבלאות ייחוס של המודל
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהOpenAI Chat · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהOpenAI Chat · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · תעריפי טוקנים בסיסיים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהAnthropic Messages · מדרגה 1 לפי אורך הבקשה | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot · OpenAI Chat
דוגמת טקסטPython SDKNode.js SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-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
```
```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-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-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-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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3`
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat)
Z.ai /`z-ai/glm-5.3`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות z-ai/glm-5.3 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
| שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
| פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
| פרמטר`output_modalities` | מפרטtext |
| פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse |
| פרמטר`multimodal_input_binding` | מפרטnull |
מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
### תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
מצב מהיר
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
מאמץ חשיבה · high
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high
מאמץ חשיבה · low
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low
מאמץ חשיבה · max
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max
#### תעריפי Ailoot
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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", "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',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',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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3`
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages)
Z.ai /`z-ai/glm-5.3`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
json · sse
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`json`, `sse`
פורמט פלט
JSON או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות z-ai/glm-5.3 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF-8
`מחרוזת messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`
### תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
מצב מהיר
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
מאמץ חשיבה · high
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high
מאמץ חשיבה · low
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low
מאמץ חשיבה · max
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max
#### תעריפי Ailoot
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה
```json
{
"model": "z-ai/glm-5.3",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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', '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', '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))
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `~z-ai/glm-latest`
[`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
Z.ai /`~z-ai/glm-latest`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`text`
פורמט פלט
json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות ~z-ai/glm-latest | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
| שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF8
`messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
| פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
| פרמטר`output_modalities` | מפרטtext |
| פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse |
| פרמטר`multimodal_input_binding` | מפרטnull |
מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
### תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
מצב מהיר
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
מאמץ חשיבה · high
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high
מאמץ חשיבה · low
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low
מאמץ חשיבה · max
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max
#### תעריפי Ailoot
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDKהזרמה ב-Python
```bash
set -eu
: "${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-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-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-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")
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `~z-ai/glm-latest`
[`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
Z.ai /`~z-ai/glm-latest`
מזהה מודל ID
- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`
### התחלה
Z.ai GLM 5.3 הוא מודל חשיבה טקסטואלי להנדסת תוכנה מורכבת, לעבודה במסוף ולסוכנים למשימות ממושכות. הוא תומך בהקשר של 1M טוקנים המתועד בידי היצרן, בעד 128K טוקני פלט, בקריאה לפונקציות ובמאמץ חשיבה low/high/max, כשהחשיבה פעילה לאורך כל הדרך.
סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
json · sse
### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
סוגי קלט
`text`
סוגי פלט
`json`, `sse`
פורמט פלט
JSON או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות ~z-ai/glm-latest | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שילובים של חומרי קלט
**טקסט** · טקסט UTF-8
`מחרוזת messages[].content`
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`text_file_material` | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: `synchronous_or_streamed`
### תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
מצב מהיר
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
מאמץ חשיבה · high
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high
מאמץ חשיבה · low
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low
מאמץ חשיבה · max
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max
#### תעריפי Ailoot
#### מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0028** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0088** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00052** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)
### דוגמאות לבקשות
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה
```json
{
"model": "~z-ai/glm-latest",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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-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-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))
```
### קבלה ושמירה של תוצאות
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON או SSE
##### שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה400 · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
### כינויים
#### כינויים למודל
Ailoot [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)
#### כינויים לנתיבי שיטות
`/chat/completions`
#### מזהי מודלים קשורים IDs
[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/he/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)
FAQ · Z.ai: GLM 5.3
אילו קלטים ותוצאות זמינים?
`POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/messages` · `glm`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5.1`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5.1`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5.2`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5.2`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.2`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-latest`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-latest`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-latest`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-latest`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `~z-ai/glm-latest`: `text` → `json`, `sse`
באילו שדות הבקשה משתמשת?
`POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5.3`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5.1`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5.1`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.1`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5.2`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5.2`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.2`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-latest`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `~z-ai/glm-latest`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`
אילו מגבלות חלות?
`POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5.3`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-5.1`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5.1`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.1`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-5.2`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5.2`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.2`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-latest`: `messages.min_items`: `1`
חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.
## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה
החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.
## קנו אסימונים בהנחה.
הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.
מנוי
בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.
קוד הנחה עד 50%
הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.
הוצאות בהיסטוריה
המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.
[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)
## חברו API למוצר שאתם מוכרים.
SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.
יישום מסחרי
שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.
רישיון למכירה מחדש
שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.
מסמכים באתר
ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.
[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)
## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה
Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.
החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.
Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.