Source: https://ailoot.ai/models/he/pro-thudm-glm-4-9b-chat/ Canonical: https://ailoot.ai/models/he/pro-thudm-glm-4-9b-chat/ Language: he # GLM 4 9B Chat [Markdown](https://ailoot.ai/models/he/pro-thudm-glm-4-9b-chat/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/pro-thudm-glm-4-9b-chat/facts.json) ## [GLM 4 9B Chat](https://ailoot.ai/models/he/pro-thudm-glm-4-9b-chat/) GLM-4-9B-Chat הוא מודל טקסט רב־לשוני לדיאלוג מתמשך, לניתוח מסמכים ולתכנות, עם הקשר של 128K. הוא יכול לבחור פעולות דפדפן, הרצת קוד ופונקציות מותאמות שסופקו בידי יישום, ואז להשתמש בתוצאותיהן בתשובתו. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/he/pro-thudm-glm-4-9b-chat/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/he/pro-thudm-glm-4-9b-chat/#method-1) על המודל התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה. #### מבוא למודל GLM-4-9B-Chat הוא המהדורה המותאמת לדיאלוג של מודל השפה הפתוח GLM-4-9B של Z.ai. הכנתו משלבת בסיס רב־לשוני עם התאמה להעדפות אנושיות. המודל עובד עם טקסט: שאלות, מסמכים, קוד והיסטוריית שיחה הופכים לקלט, והתוצאה הגלויה היא טקסט או פעולת כלי מבוקשת. התחומים המוצהרים שלו כוללים הבנת שפה, מתמטיקה, הסקה, תכנות ושאלות מבוססות ידע. דוח GLM-4 מתאר את מודל 9B כמי שאומן מראש על כעשרה טריליון טוקנים של חומר רב־לשוני, בתחילה עם הקשר של 8K, ולאחר מכן עבר אימון המשך באמצעות התהליך והנתונים ששימשו ל־GLM-4-0520. אורך האימון הראשוני אינו מגבלת ההקשר של גרסת Chat זו: החלון שלה שפורסם למשתמשים הוא 128K. ההבחנה הזו חשובה בעת בחירה בין מפרט אימון לבין הפרופיל בפועל של המודל הנקוב. משימת תכנות מועילה היא לספק פונקציה, את התנהגותה המיועדת וקלט שנכשל, ואז לבקש הסבר ואחריו קטע מתוקן. לעוזר מסמכים, ספקו את הסעיפים הרלוונטיים ובקשו לחלץ דרישות, להשוות קטעים או להסביר מונח לא מוכר. אלה יישומים של יכולות השפה והתכנות של המודל, ולא מוצר נפרד או מצב ליצירת קבצים. #### הקשר ארוך מהדורת Chat זו תומכת בהקשר של 128K טוקנים. הקיבולת מאפשרת לעוזר לשאת חומר מקור ודיאלוג קודם באותה משימה. תנו למסמכים ארוכים שמות סעיפים ברורים וציינו אם התשובה צריכה להיות סיכום, השוואה או הסבר על קטע מסוים. בהודעות המשך, ציינו איזה קטע משתנה במקום להחליף בשקט את המשימה. GLM-4-9B-Chat-1M היא מהדורת הקשר ארוך הנקובה בנפרד. רשומת Chat הרגילה אינה מקבלת את חלון מיליון הטוקנים שלה. בדומה לכך, GLM-4V-9B החזותי הוא מודל נפרד: הקלט של מהדורה זו נשאר טקסט. דוגמאות היצירה שפורסמו משתמשות בהגדרות אורך לפי בקשה; הן אינן קובעות אורך תגובה מרבי אחיד יחיד. #### עבודה רב־לשונית המודל תומך ב־26 שפות, ויפנית, קוריאנית וגרמנית הן בין הדוגמאות הנקובות. דוח האימון של GLM-4 מתאר את סינית ואנגלית כשפות ההתאמה העיקריות, לצד קורפוס רב־לשוני רחב יותר. בתרגום או בדיאלוג תמיכה, ציינו את שפת היעד, המינוח והטון וספקו את החומר שצריך להישאר ללא שינוי. לדוגמה, עוזר יכול להסביר קטע בשפה המבוקשת תוך שימור שמות מוצרים ומזהי קוד. #### קריאות לפונקציות וכלי יישום GLM-4-9B-Chat מוכן לגלישה ברשת, להרצת קוד ולקריאות לפונקציות מותאמות. גישת all-tools של GLM-4 מקשרת תכנון משימה לפעולות חיצוניות ולתצפיות שהן מחזירות. עוזר מסמכים יכול לבקש חיפוש, להשתמש בקטע שהוחזר ולהמשיך בהסבר; משימה מספרית יכולה להשתמש בכלי Python שהיישום המארח מספק. היישום מגדיר ומבצע את הכלים האלה. הטקסט של המודל אינו גולש בעצמו באתר, מריץ תוכנית או יוצר תמונה. אם היישום מספק פונקציה ליצירת תמונות, אותה פונקציה חיצונית מפיקה את התמונה; מודל הטקסט הזה מתכנן את הקריאה ודן בתוצאה שהוחזרה. תנו לכל פונקציה מטרה ברורה והגדרת ארגומנטים, והחזירו את התוצאה לדיאלוג לפני בקשת התשובה הסופית. #### הכנת שיחה המהדורה משתמשת בתבנית צ'אט מבוססת תפקידים. שמרו על הוראות המשתמש, על תשובות העוזר הרלוונטיות ועל תוצאות הכלים כתורים נפרדים. בקשה מעשית היא: ״בעזרת סעיפי המסמך הנקובים האלה, פרט את הדרישות, הסבר סתירות וציין את סימוני הסעיפים התומכים בכל מסקנה.״ בקשה נוספת היא: ״הסבר כיצד פונקציה זו מעבדת את הקלט שסופק, ואז הצע שינוי השומר על הממשק הרשום.״ התוצר המבוקש צריך להיות מפורש, כדי שאפשר יהיה לבדוק את התגובה מול חומר המקור וההתנהגות המיועדת של התוכנית. משימה מעשית ### משימה מעשית דוגמה טכנית באנגלית ``` Explain a conditional leave procedure Explain this procedure to a colleague. Section L1: 'Submit a leave request to the team lead.' L2: 'Trips over five working days also require department approval.' L3: 'A calendar invitation is sent only after approval.' The colleague requests eight working days. Return the required sequence and identify why an invitation alone does not demonstrate approval. ``` #### התוצאה הצפויה ``` A section-linked sequence and a short explanation of the invitation condition. ``` #### בדיקת התוצאה ``` The eight-day request must retain both the team-lead and department requirements. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat` [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/he/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=chat) Zhipu /`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat` ### התחלה GLM-4-9B-Chat הוא מודל טקסט רב־לשוני לדיאלוג מתמשך, לניתוח מסמכים ולתכנות, עם הקשר של 128K. הוא יכול לבחור פעולות דפדפן, הרצת קוד ופונקציות מותאמות שסופקו בידי יישום, ואז להשתמש בתוצאותיהן בתשובתו. 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 Pro/THUDM/glm-4-9b-chat | 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 לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex לא צוין כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה | תצורה | טבלת תעריפים | חיוב | | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.000172** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.000172** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKהזרמה ב-Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat", "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='Pro/THUDM/glm-4-9b-chat',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='Pro/THUDM/glm-4-9b-chat',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 Ultra** [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/he/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=chat) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/he/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat` [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/he/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=messages) Zhipu /`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat` ### התחלה GLM-4-9B-Chat הוא מודל טקסט רב־לשוני לדיאלוג מתמשך, לניתוח מסמכים ולתכנות, עם הקשר של 128K. הוא יכול לבחור פעולות דפדפן, הרצת קוד ופונקציות מותאמות שסופקו בידי יישום, ואז להשתמש בתוצאותיהן בתשובתו. 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 Pro/THUDM/glm-4-9b-chat | 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 לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex לא צוין כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה | תצורה | טבלת תעריפים | חיוב | | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.000172** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.000172** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה ```json { "model": "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'Pro/THUDM/glm-4-9b-chat', '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': 'Pro/THUDM/glm-4-9b-chat', '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 Ultra** [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/he/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=messages) #### כינויים לנתיבי שיטות השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה. #### מזהי מודלים קשורים IDs [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/he/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=messages) FAQ · Pro/THUDM/glm-4-9b-chat אילו קלטים ותוצאות זמינים? `POST /v1/chat/completions` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `text` → `json`, `sse` באילו שדות הבקשה משתמשת? `POST /v1/chat/completions` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` אילו מגבלות חלות? `POST /v1/chat/completions` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `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.