models

Z.ai: GLM 5.3 Flash

Markdown · JSON

Z.ai: GLM 5.3 Flash

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

A modellről

Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.

Multimodális modell munkához

A GLM 5.3 Flash egyesíti a szövegek, képek, videók és fájlok megértését. Szöveges választ készít, és vizuális visszajelzéssel végzett programozásra, dokumentumfeldolgozásra és szakmai feladatokra készült. A megadott kontextus legfeljebb egymillió token, a maximális kimenet 128 ezer token.

A hosszú kontextus architektúrája

A modell 320 milliárd paramétert tartalmaz, amelyekből 18 milliárd aktív. A hibrid figyelem ritka és lineáris feldolgozást egyesít, a rétegek közötti speciális kapcsolatok pedig segítenek a stabilitás megőrzésében a méret növelésekor. A multimodális anyagok az előtanítás részét képezik.

A vizuális információ részt vesz a munkaciklusban: az asszisztens megvizsgálja a felületet vagy a renderelt eredményt, összeveti a feladattal, és javításokat javasol. Ez magyarázza, miért hangsúlyozza a gyártó a tényleges vizuális eredmény ellenőrzését a kód megírása után.

Következtetés, eszközök és adatok

A következtetés folyamatosan bekapcsolva marad. Mélysége a low, high és max szintekkel választható ki; kikapcsolt mód nincs. Hosszú munkánál a következtetés előzményei megőrizhetők a lépések között.

Eszközhöz a modell megadja a függvény nevét és argumentumait, az alkalmazás végrehajtja a műveletet, és visszaadja az eredményt. A JSON a válasz programozott feldolgozására alkalmas: az elvárt mezőket utasítás adja meg, a szintaxist és az értékek jelentését külön kell ellenőrizni. A folyamatos formátum lehetővé teszi a szöveg fokozatos fogadását.

Az ismételt utasítás vagy előzmény gyorsítótárazása segít újra felhasználni a feldolgozott kontextust. A Z.ai szerint ez megfelelő feladatokban csökkenti az ismételt feldolgozást; az újrafelhasználás tényét az adott kérés eredménye határozza meg.

Fejlesztés vizuális feladat alapján

A modell elemezheti ugyanannak a terméknek több képernyőképét, az oldalak kapcsolatait, a közös komponenseket, a felület állapotait és az animációkat. Eszközökkel ellátott ügynökkörnyezetben kódot ír, elindítja az alkalmazást, megvizsgálja az eredmény képernyőképeit, és pontosítja az eltéréseket. Játékfejlesztésnél ez a ciklus a szabályokra, a mozgásra, az interakciókra, a pontszámra és a játékmenet lezárására is kiterjed.

Dokumentumok és szakmai elemzés

Prezentációk, jelentések és táblázatok esetében a modell a tartalmat az elrendezéssel együtt veszi figyelembe: a szöveget, képeket, diagramokat és az elemek helyét. Eszközökkel PPTX, PDF, DOCX és XLSX anyagokat is létrehozhat és ellenőrizhet. Ezek a fájlok az alkalmazás munkájának eredményei; a modell közvetlen válasza szöveg marad.

A pénzügyi elemzés beszámolókkal végzett munkát, a képletek összhangjának ellenőrzését, valamint a közzétett adatok, feltételezések és következtetések külön kezelését foglalja magában. A gyártó által leírt folyamatban az adatok a feladat anyagaiból származnak.

Videók, háromdimenziós jelenetek és felületek

Ügynökkörnyezetben a modell videóanyagot, az események időbeli sorrendjét, a résztvevők vizuális jellemzőit és a feliratokat is elemezheti. Az eszközök biztosítják a vágást és az eredmény mentését.

Háromdimenziós jelenetnél vagy rajznál összekapcsolja a térbeli leírást, az arányokat és a látható eredményt. Az eszközös ciklus felépítést, meghatározott nézőpontból történő renderelést, vizuális összehasonlítást és javítást tartalmaz. Hasonlóan elemezheti egy alkalmazás képernyőjét, és segíthet a felülettel végzett lépésenkénti munkában.

Ezek a forgatókönyvek a modell megfelelő eszközökkel ellátott környezetben érvényes tulajdonságait írják le. A fogadott anyagok készletét a választott metódus határozza meg; a vizuális megértés nem jelenti, hogy minden kérésben automatikusan elérhető a videók és fájlok feldolgozása vagy a felsorolt műtermékek létrehozása.

Gyakorlati feladat

Gyakorlati feladat

Technikai példa angolul

Audit a report calculation

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

Várt eredmény

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

Az eredmény ellenőrzése

Check that the report's stated definition, rather than an invented accounting rule, determines the correction.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages glm-5.3-flash

glm-5.3-flash

Z.ai /glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Szöveg + kép

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} vagy type=url típusú forrás

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-5.3-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='glm-5.3-flash',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-5.3-flash

Z.ai /glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőinputTípusstring|input_item[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
message, reasoning, function_call, function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőinput[].contentTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output; őrizze meg a ténylegesen visszaadott call_id értéket
Alapértelmezett—
Mezőinput[].outputTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőmax_output_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.summaryTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.verbosityTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőincludeTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstoreTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprevious_response_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
ID-követelmény: Csak támogatott folytatásból származó tényleges válaszazonosító
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_keyTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

bemeneti szöveg vagy input_text rész

Szöveg + kép

{type:input_image,image_url}

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, input
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Responses

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="glm-5.3-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="glm-5.3-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Responses

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizzen meg minden kimeneti elemet és tartalomrészt, a tényleges függvényhívási call_id értéket, a titkosított gondolkodási tartalmat és a használati adatokat. Folyamatos átvitelkor őrizze meg az események és elemek összes azonosítóadatát.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőstatusTípusstring
Mezőoutput[]Típusmessage|reasoning|function_call|other item
Mezőoutput[].content[]Típuscontent part
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-5.3-flash

Z.ai /glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Szöveg + kép

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

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-5.3-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-5.3-flash

Z.ai /glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • z-ai/glm-5.3-flash
  • ~z-ai/glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text
Kimenet
text
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Szöveges beszélgetés
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParamétermessagesSzerződésüzenettömb role/content szerkezettel
Paraméterfile_materialSzerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító
Paraméteroptional_controlsSzerződésstream
Paramétercontrol_scopeSzerződésSzöveges beszélgetés; a stream logikai érték, alapértéke false.
Paraméteroutput_modalitiesSzerződéstext
Paraméterhosted_operationsSzerződésfalse
Paramétermultimodal_input_bindingSzerződésnull

Metódus álnevei: /chat/completions

Életciklus: synchronous_or_streamed

Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.

A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.

Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.

Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód
Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
Flex mód
Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
Maximális gondolkodási ráfordítás
Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Gondolkodási ráfordítás · high
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke high
Gondolkodási ráfordítás · low
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke low
Gondolkodási ráfordítás · max
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke max

Ailoot-díjak

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

Példakérések

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"glm-5.3-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="glm-5.3-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-5.3-flash

Z.ai /glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • z-ai/glm-5.3-flash
  • ~z-ai/glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
json · sse

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text
Kimenet
json, sse
Kimeneti formátum
JSON vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF-8 szöveg

messages[].content karakterlánc

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésstream
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
Paramétertext_file_materialSzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába.

Életciklus: synchronous_or_streamed

Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód
Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
Flex mód
Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
Maximális gondolkodási ráfordítás
Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Gondolkodási ráfordítás · high
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke high
Gondolkodási ráfordítás · low
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke low
Gondolkodási ráfordítás · max
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke max

Ailoot-díjak

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

Példakérések

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Teljes, minimális JSON-törzscurl · használd a saját UTF-8-dokumentumodatPython · mentsd el a teljes eredményt
{
  "model": "glm-5.3-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-5.3-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-5.3-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.5

Z.ai /glm-4.5
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.5
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Szöveg + kép

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} vagy type=url típusú forrás

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-4.5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='glm-4.5',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.5

Z.ai /glm-4.5
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.5
Alapértelmezett—
MezőinputTípusstring|input_item[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
message, reasoning, function_call, function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőinput[].contentTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output; őrizze meg a ténylegesen visszaadott call_id értéket
Alapértelmezett—
Mezőinput[].outputTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőmax_output_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.summaryTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.verbosityTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőincludeTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstoreTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprevious_response_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
ID-követelmény: Csak támogatott folytatásból származó tényleges válaszazonosító
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_keyTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

bemeneti szöveg vagy input_text rész

Szöveg + kép

{type:input_image,image_url}

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, input
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Responses

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="glm-4.5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="glm-4.5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Responses

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizzen meg minden kimeneti elemet és tartalomrészt, a tényleges függvényhívási call_id értéket, a titkosított gondolkodási tartalmat és a használati adatokat. Folyamatos átvitelkor őrizze meg az események és elemek összes azonosítóadatát.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőstatusTípusstring
Mezőoutput[]Típusmessage|reasoning|function_call|other item
Mezőoutput[].content[]Típuscontent part
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.5

Z.ai /glm-4.5
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.5
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Szöveg + kép

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

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

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

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-4.5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.5-air

Z.ai /glm-4.5-air
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.5-air
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Szöveg + kép

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} vagy type=url típusú forrás

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-4.5-air",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='glm-4.5-air',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.5-air

Z.ai /glm-4.5-air
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.5-air
Alapértelmezett—
MezőinputTípusstring|input_item[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
message, reasoning, function_call, function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőinput[].contentTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output; őrizze meg a ténylegesen visszaadott call_id értéket
Alapértelmezett—
Mezőinput[].outputTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőmax_output_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.summaryTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.verbosityTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőincludeTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstoreTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprevious_response_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
ID-követelmény: Csak támogatott folytatásból származó tényleges válaszazonosító
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_keyTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

bemeneti szöveg vagy input_text rész

Szöveg + kép

{type:input_image,image_url}

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, input
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Responses

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="glm-4.5-air", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="glm-4.5-air", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Responses

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizzen meg minden kimeneti elemet és tartalomrészt, a tényleges függvényhívási call_id értéket, a titkosított gondolkodási tartalmat és a használati adatokat. Folyamatos átvitelkor őrizze meg az események és elemek összes azonosítóadatát.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőstatusTípusstring
Mezőoutput[]Típusmessage|reasoning|function_call|other item
Mezőoutput[].content[]Típuscontent part
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.5-air

Z.ai /glm-4.5-air
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.5-air
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Szöveg + kép

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

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

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

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-4.5-air',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.6

Z.ai /glm-4.6
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.6
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Szöveg + kép

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} vagy type=url típusú forrás

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-4.6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='glm-4.6',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.6

Z.ai /glm-4.6
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.6
Alapértelmezett—
MezőinputTípusstring|input_item[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
message, reasoning, function_call, function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőinput[].contentTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output; őrizze meg a ténylegesen visszaadott call_id értéket
Alapértelmezett—
Mezőinput[].outputTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőmax_output_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.summaryTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.verbosityTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőincludeTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstoreTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprevious_response_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
ID-követelmény: Csak támogatott folytatásból származó tényleges válaszazonosító
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_keyTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

bemeneti szöveg vagy input_text rész

Szöveg + kép

{type:input_image,image_url}

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, input
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Responses

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="glm-4.6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="glm-4.6", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Responses

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizzen meg minden kimeneti elemet és tartalomrészt, a tényleges függvényhívási call_id értéket, a titkosított gondolkodási tartalmat és a használati adatokat. Folyamatos átvitelkor őrizze meg az események és elemek összes azonosítóadatát.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőstatusTípusstring
Mezőoutput[]Típusmessage|reasoning|function_call|other item
Mezőoutput[].content[]Típuscontent part
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.6

Z.ai /glm-4.6
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.6
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Szöveg + kép

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

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-4.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.7

Z.ai /glm-4.7
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.7
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.7", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-4.7",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='glm-4.7',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.7

Z.ai /glm-4.7
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Bemenet
text
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.7
Alapértelmezett—
MezőinputTípusstring|input_item[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
message, reasoning, function_call, function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőinput[].contentTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output; őrizze meg a ténylegesen visszaadott call_id értéket
Alapértelmezett—
Mezőinput[].outputTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőmax_output_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.summaryTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.verbosityTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőincludeTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstoreTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprevious_response_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
ID-követelmény: Csak támogatott folytatásból származó tényleges válaszazonosító
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_keyTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

bemeneti szöveg vagy input_text rész

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParaméterrequiredSzerződésmodel, input
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Responses

Szöveges példaPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.7", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="glm-4.7", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="glm-4.7", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Responses

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizzen meg minden kimeneti elemet és tartalomrészt, a tényleges függvényhívási call_id értéket, a titkosított gondolkodási tartalmat és a használati adatokat. Folyamatos átvitelkor őrizze meg az események és elemek összes azonosítóadatát.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőstatusTípusstring
Mezőoutput[]Típusmessage|reasoning|function_call|other item
Mezőoutput[].content[]Típuscontent part
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-4.7

Z.ai /glm-4.7
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-4.7
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.7", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-4.7',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-5-turbo

Z.ai /glm-5-turbo
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-5-turbo
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Szöveg + kép

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} vagy type=url típusú forrás

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-5-turbo",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='glm-5-turbo',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-5-turbo

Z.ai /glm-5-turbo
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-5-turbo
Alapértelmezett—
MezőinputTípusstring|input_item[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
message, reasoning, function_call, function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőinput[].contentTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output; őrizze meg a ténylegesen visszaadott call_id értéket
Alapértelmezett—
Mezőinput[].outputTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőmax_output_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.summaryTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.verbosityTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőincludeTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstoreTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprevious_response_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
ID-követelmény: Csak támogatott folytatásból származó tényleges válaszazonosító
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_keyTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

bemeneti szöveg vagy input_text rész

Szöveg + kép

{type:input_image,image_url}

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, input
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Responses

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="glm-5-turbo", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="glm-5-turbo", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Responses

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizzen meg minden kimeneti elemet és tartalomrészt, a tényleges függvényhívási call_id értéket, a titkosított gondolkodási tartalmat és a használati adatokat. Folyamatos átvitelkor őrizze meg az események és elemek összes azonosítóadatát.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőstatusTípusstring
Mezőoutput[]Típusmessage|reasoning|function_call|other item
Mezőoutput[].content[]Típuscontent part
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-5-turbo

Z.ai /glm-5-turbo
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-5-turbo
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Szöveg + kép

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

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-5-turbo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-flash

Z.ai /glm-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Szöveg + kép

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} vagy type=url típusú forrás

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='glm-flash',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-flash

Z.ai /glm-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-flash
Alapértelmezett—
MezőinputTípusstring|input_item[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
message, reasoning, function_call, function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőinput[].contentTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output; őrizze meg a ténylegesen visszaadott call_id értéket
Alapértelmezett—
Mezőinput[].outputTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőmax_output_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.summaryTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.verbosityTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőincludeTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstoreTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprevious_response_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
ID-követelmény: Csak támogatott folytatásból származó tényleges válaszazonosító
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_keyTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

bemeneti szöveg vagy input_text rész

Szöveg + kép

{type:input_image,image_url}

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, input
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Responses

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="glm-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="glm-flash", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Responses

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizzen meg minden kimeneti elemet és tartalomrészt, a tényleges függvényhívási call_id értéket, a titkosított gondolkodási tartalmat és a használati adatokat. Folyamatos átvitelkor őrizze meg az események és elemek összes azonosítóadatát.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőstatusTípusstring
Mezőoutput[]Típusmessage|reasoning|function_call|other item
Mezőoutput[].content[]Típuscontent part
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-flash

Z.ai /glm-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Szöveg + kép

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

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-flash-latest

Z.ai /glm-flash-latest
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-flash-latest
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Szöveg + kép

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} vagy type=url típusú forrás

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-flash-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='glm-flash-latest',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-flash-latest

Z.ai /glm-flash-latest
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-flash-latest
Alapértelmezett—
MezőinputTípusstring|input_item[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
message, reasoning, function_call, function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőinput[].contentTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőinput[].call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output; őrizze meg a ténylegesen visszaadott call_id értéket
Alapértelmezett—
Mezőinput[].outputTípusstring|content_part[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: function_call_output
Alapértelmezett—
Mezőmax_output_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning.summaryTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtext.verbosityTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőincludeTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstoreTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprevious_response_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
ID-követelmény: Csak támogatott folytatásból származó tényleges válaszazonosító
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_keyTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

bemeneti szöveg vagy input_text rész

Szöveg + kép

{type:input_image,image_url}

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, input
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Responses

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="glm-flash-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="glm-flash-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Responses

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizzen meg minden kimeneti elemet és tartalomrészt, a tényleges függvényhívási call_id értéket, a titkosított gondolkodási tartalmat és a használati adatokat. Folyamatos átvitelkor őrizze meg az események és elemek összes azonosítóadatát.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőstatusTípusstring
Mezőoutput[]Típusmessage|reasoning|function_call|other item
Mezőoutput[].content[]Típuscontent part
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

glm-flash-latest

Z.ai /glm-flash-latest
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg · Képek
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text, image
Kimenet
text
Kontextus
1 000 000 tokens
Maximális kimenet
131 072 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
glm-flash-latest
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Szöveg + kép

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

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext, image
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaBemenet, képPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-flash-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-flash-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

z-ai/glm-5.3-flash

Z.ai /z-ai/glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text
Kimenet
text
Kontextus
1 048 576 tokens
Maximális kimenet
32 768 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
z-ai/glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_block[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezősystemTípusstring|content_block[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőstop_sequencesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípustool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].input_schemaTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőthinking.budget_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőoutput_config.effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmetadataTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőcache_controlTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content vagy type=text blokk

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K
Írás a gyorsítótárba
0,00015 USD / 1K
Írás a gyorsítótárba, 5 perc
0,00015 USD / 1K tokens

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · Anthropic Messages

Szöveges példaPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5.3-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="z-ai/glm-5.3-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

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

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

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='z-ai/glm-5.3-flash',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · Anthropic Messages

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

z-ai/glm-5.3-flash

Z.ai /z-ai/glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • glm-4.5
  • glm-4.5-air
  • glm-4.6
  • glm-4.7
  • glm-5-turbo
  • glm-flash
  • glm-flash-latest
  • z-ai/glm-5.3-flash

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text
Kimenet
text
Kontextus
4096 tokens
Maximális kimenet
1024 tokens
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
z-ai/glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paraméteroptional_controlsSzerződésnull
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
Paramétertext_file_materialSzerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek

Életciklus: exact retained published method

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

Díjcsomagok

Ailoot-metódusok díjai

Ailoot OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Bemenet
0,00015 USD / 1K
Kimenet
0,0005 USD / 1K
Gyorsítótár olvasása
≈0,00003 USD / 1K
Írás a gyorsítótárba
0,00015 USD / 1K
Írás a gyorsítótárba, 5 perc
0,00015 USD / 1K tokens

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

A referencia-díjszabás részletei

A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.

Modell referenciatáblázatai

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításOpenAI Chat · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításOpenAI Chat · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Alap tokendíjakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításAnthropic Messages · Kéréshossz szerinti 1. díjsávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Példakérések

Ailoot · OpenAI Chat

Szöveges példaPython SDKNode.js SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5.3-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

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

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

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='z-ai/glm-5.3-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

z-ai/glm-5.3-flash

Z.ai /z-ai/glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • z-ai/glm-5.3-flash
  • ~z-ai/glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text
Kimenet
text
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
z-ai/glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
function
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmodalitiesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
text
Alapértelmezett—
MezőproviderTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon
Alapértelmezett—
Mezőcache_control.ttlTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParamétermessagesSzerződésüzenettömb role/content szerkezettel
Paraméterfile_materialSzerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító
Paraméteroptional_controlsSzerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramétercontrol_scopeSzerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől
Paraméteroutput_modalitiesSzerződéstext
Paraméterhosted_operationsSzerződésfalse
Paramétermultimodal_input_bindingSzerződésnull

Életciklus: synchronous_or_streamed

Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.

A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.

Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.

Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód
Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
Flex mód
Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
Maximális gondolkodási ráfordítás
Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Gondolkodási ráfordítás · high
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke high
Gondolkodási ráfordítás · low
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke low
Gondolkodási ráfordítás · max
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke max

Ailoot-díjak

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

Példakérések

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5.3-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='z-ai/glm-5.3-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='z-ai/glm-5.3-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

z-ai/glm-5.3-flash

Z.ai /z-ai/glm-5.3-flash
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • z-ai/glm-5.3-flash
  • ~z-ai/glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
json · sse

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text
Kimenet
json, sse
Kimeneti formátum
JSON vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
z-ai/glm-5.3-flash
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF-8 szöveg

messages[].content karakterlánc

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésstream
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
Paramétertext_file_materialSzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába.

Életciklus: synchronous_or_streamed

Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód
Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
Flex mód
Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
Maximális gondolkodási ráfordítás
Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Gondolkodási ráfordítás · high
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke high
Gondolkodási ráfordítás · low
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke low
Gondolkodási ráfordítás · max
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke max

Ailoot-díjak

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

Példakérések

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Teljes, minimális JSON-törzscurl · használd a saját UTF-8-dokumentumodatPython · mentsd el a teljes eredményt
{
  "model": "z-ai/glm-5.3-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'z-ai/glm-5.3-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'z-ai/glm-5.3-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

~z-ai/glm-flash-latest

Z.ai /~z-ai/glm-flash-latest
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • z-ai/glm-5.3-flash
  • ~z-ai/glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text
Kimenet
text
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
~z-ai/glm-flash-latest
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
function
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmodalitiesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
text
Alapértelmezett—
MezőproviderTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon
Alapértelmezett—
Mezőcache_control.ttlTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParamétermessagesSzerződésüzenettömb role/content szerkezettel
Paraméterfile_materialSzerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító
Paraméteroptional_controlsSzerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramétercontrol_scopeSzerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől
Paraméteroutput_modalitiesSzerződéstext
Paraméterhosted_operationsSzerződésfalse
Paramétermultimodal_input_bindingSzerződésnull

Életciklus: synchronous_or_streamed

Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.

A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.

Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.

Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód
Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
Flex mód
Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
Maximális gondolkodási ráfordítás
Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Gondolkodási ráfordítás · high
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke high
Gondolkodási ráfordítás · low
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke low
Gondolkodási ráfordítás · max
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke max

Ailoot-díjak

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

Példakérések

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='~z-ai/glm-flash-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

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

~z-ai/glm-flash-latest

Z.ai /~z-ai/glm-flash-latest
Modell ID-ja
  • glm-5.3-flash
  • z-ai/glm-5.3-flash
  • ~z-ai/glm-flash-latest

Kezdő lépések

A GLM 5.3 Flash a Z.ai multimodális modellje vizuális fejlesztéshez, dokumentumelemzéshez és ügynökmunkához, szöveges eredménnyel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
json · sse

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text
Kimenet
json, sse
Kimeneti formátum
JSON vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
~z-ai/glm-flash-latest
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF-8 szöveg

messages[].content karakterlánc

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésstream
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
Paramétertext_file_materialSzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába.

Életciklus: synchronous_or_streamed

Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód
Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
Flex mód
Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
Maximális gondolkodási ráfordítás
Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Gondolkodási ráfordítás · high
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke high
Gondolkodási ráfordítás · low
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke low
Gondolkodási ráfordítás · max
Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke max

Ailoot-díjak

Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.001 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00006 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

Példakérések

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Teljes, minimális JSON-törzscurl · használd a saját UTF-8-dokumentumodatPython · mentsd el a teljes eredményt
{
  "model": "~z-ai/glm-flash-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot glm-5.3-flash, glm-4.5, glm-4.5-air, glm-4.6, glm-4.7, glm-5-turbo, glm-flash, glm-flash-latest, z-ai/glm-5.3-flash
Ailoot Ultra glm-5.3-flash, z-ai/glm-5.3-flash, ~z-ai/glm-flash-latest

Metódusútvonalak álnevei

/chat/completions

Kapcsolódó modellazonosítók

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

FAQ · z-ai/glm-5.3-flash
Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

POST /v1/messages · glm-5.3-flash: text, image → text

POST /v1/responses · glm-5.3-flash: text, image → text

POST /v1/chat/completions · glm-5.3-flash: text, image → text

POST /v1/chat/completions · glm-5.3-flash: text → text

POST /v1/messages · glm-5.3-flash: text → json, sse

POST /v1/messages · glm-4.5: text, image → text

POST /v1/responses · glm-4.5: text, image → text

POST /v1/chat/completions · glm-4.5: text, image → text

POST /v1/messages · glm-4.5-air: text, image → text

POST /v1/responses · glm-4.5-air: text, image → text

POST /v1/chat/completions · glm-4.5-air: text, image → text

POST /v1/messages · glm-4.6: text, image → text

POST /v1/responses · glm-4.6: text, image → text

POST /v1/chat/completions · glm-4.6: text, image → text

POST /v1/messages · glm-4.7: text → text

POST /v1/responses · glm-4.7: text → text

POST /v1/chat/completions · glm-4.7: text → text

POST /v1/messages · glm-5-turbo: text, image → text

POST /v1/responses · glm-5-turbo: text, image → text

POST /v1/chat/completions · glm-5-turbo: text, image → text

POST /v1/messages · glm-flash: text, image → text

POST /v1/responses · glm-flash: text, image → text

POST /v1/chat/completions · glm-flash: text, image → text

POST /v1/messages · glm-flash-latest: text, image → text

POST /v1/responses · glm-flash-latest: text, image → text

POST /v1/chat/completions · glm-flash-latest: text, image → text

POST /v1/messages · z-ai/glm-5.3-flash: text → text

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flash: text → text

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flash: text → text

POST /v1/messages · z-ai/glm-5.3-flash: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · ~z-ai/glm-flash-latest: text → text

POST /v1/messages · ~z-ai/glm-flash-latest: text → json, sse

Mely mezőket használja a kérés?

POST /v1/messages · glm-5.3-flash: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · glm-5.3-flash: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · glm-5.3-flash: model, messages, stream

POST /v1/chat/completions · glm-5.3-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-5.3-flash: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/messages · glm-4.5: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · glm-4.5: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · glm-4.5: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-4.5-air: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · glm-4.5-air: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · glm-4.5-air: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-4.6: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · glm-4.6: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · glm-4.6: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-4.7: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · glm-4.7: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · glm-4.7: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-5-turbo: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · glm-5-turbo: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · glm-5-turbo: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-flash: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · glm-flash: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · glm-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-flash-latest: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · glm-flash-latest: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · glm-flash-latest: model, messages, stream

POST /v1/messages · z-ai/glm-5.3-flash: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flash: model, messages, stream

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flash: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · z-ai/glm-5.3-flash: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · ~z-ai/glm-flash-latest: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · ~z-ai/glm-flash-latest: model, messages, max_tokens, stream

Milyen korlátok érvényesek?

POST /v1/messages · glm-5.3-flash: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · glm-5.3-flash: ctx: 1000000; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · glm-5.3-flash: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · glm-5.3-flash: messages.min_items: 1

POST /v1/messages · glm-4.5: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · glm-4.5: ctx: 1000000; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · glm-4.5: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/messages · glm-4.5-air: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · glm-4.5-air: ctx: 1000000; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · glm-4.5-air: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/messages · glm-4.6: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · glm-4.6: ctx: 1000000; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · glm-4.6: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/messages · glm-4.7: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · glm-4.7: ctx: 1000000; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · glm-4.7: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/messages · glm-5-turbo: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · glm-5-turbo: ctx: 1000000; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · glm-5-turbo: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/messages · glm-flash: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · glm-flash: ctx: 1000000; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · glm-flash: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/messages · glm-flash-latest: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · glm-flash-latest: ctx: 1000000; max_out: 131072

POST /v1/chat/completions · glm-flash-latest: ctx: 1000000; max_out: 131072; messages.min_items: 1

POST /v1/messages · z-ai/glm-5.3-flash: ctx: 1048576; max_out: 32768; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flash: ctx: 4096; max_out: 1024; messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-5.3-flash: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · ~z-ai/glm-flash-latest: messages.min_items: 1

További részletek

Csatlakoztassa az Ailootot a Claude Code-hoz, OpenCode-hoz, Hermeshez vagy saját alkalmazásához.

A vállalat és projektportfóliója

A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.

Vásároljon tokeneket kedvezménnyel.

Előfizetési kedvezmény rendszeres munkához. Promókódok — akár 50% tokenvásárlási kedvezmény.

Előfizetés
Válasszon kedvezményes tarifát a rendszeres kéréseihez.
Promókód akár 50%-ig
Vásárláskor adja meg a kódot. Az ár az érvényes akció szerint újraszámolódik.
Költségek az előzményekben
Minden kéréshez megmarad a modell, a tokenek és az összeg.

Előfizetés kiválasztása · Modellárak megtekintése

Csatlakoztassa az API-t az értékesített termékéhez.

SaaS, alkalmazások és botok — az Ailoot ajánlati feltételei és licencszerződése alapján. Viszonteladáshoz kérjen viszonteladói licencet.

Kereskedelmi alkalmazás
Építsen szöveg-, kép-, videó- és hanggenerálást szolgáltatása fizetős funkcióiba.
Viszonteladói licenc
Küldje el a projekt leírását és a hozzáférés módját. Kérjen írásos használati és viszonteladási feltételeket.
Dokumentumok a weboldalon
Az ajánlati feltételek, licencszerződés és adatkezelési szabályzat már a csatlakoztatás előtt elérhető.

Viszonteladói licenc kérése · Ajánlati feltételek és licencszerződés