A GLM-5.3-FlashX a Z.ai natívan multimodális GLM-5.3-Flash családjának FlashX kiadása. A gyártó a párost vizuális programozáshoz és szakmai munkához mutatja be: szöveget kapcsolnak össze képekkel, videóval és fájlokkal, miközben szöveget adnak vissza. A FlashX a gyártó szolgáltatásában gyorsabb következtetéshez kapott külön nevet. Egy hasznos feladatleírás kérhet képernyőkép alapján készített megvalósítást, dokumentumra épülő elemzést vagy olyan tervet, amelyet egy alkalmazás eszközökkel hajt végre. A forrás mindkét modellkódot felsorolja; szolgáltatási azonosságuk külön marad.
A család hibrid, ritka és lineáris figyelmet kombináló felépítést használ; leírása szerint összesen 320 milliárd paramétere van, ebből 18 milliárd aktiválódik. A ritka figyelem globális információt keres vissza, míg a lineáris figyelem helyi függőségeket modellez; a gyártó a hosszú kontextushoz index-összevonást is leír. Ezek a család architektúrájára vonatkozó tények, nem minden szolgáltatott példány numerikus formátumának leírásai. Közös profiljuk egymillió kontextustoken és legfeljebb 128K kimeneti token. A forrásanyagnak, a reprezentált képi anyagoknak, az előzményeknek, a következtetésnek és a válasznak egyaránt hely kell a beállított munkafolyamatban.
A vizuális programozás központi terület. A Z.ai példái több oldal képernyőképeit vagy egy felvételt kapcsolnak össze az oldalkapcsolatok, közös komponensek, navigáció, állapotok és animációs működés rekonstruálására vonatkozó utasításokkal. Rendezze sorba a referenciákat, és mondja meg, mely funkcióknak kell működniük. Kérjen szerkeszthető forrást és összehasonlítást a tervvel. Az alkalmazás elindítja vagy megjeleníti a javaslatot, és képernyőképeket vagy interakciós eredményeket ad vissza; a modell e visszajelzésből finomítja az eredményt. A szöveg és a kód e műveletek nélkül nem válik kész, futó alkalmazássá.
Office- és dokumentummunkához a gyártó anyagrendezést, diagramok és elrendezések készítését, valamint a megjelenített eredmény ellenőrzését írja le. Eszközökkel támogatott munkafolyamat PPTX, PDF, DOCX vagy XLSX anyagot készíthet. Egy szemléltető jelentésfeladat megadhat forrásokat, célközönséget és kötelező szakaszokat, majd kérhet a forrásokat a következtetésekkel összekötő táblázatot és szerkeszthető jelentést vagy prezentációt. A megadott értékeket tartsa külön az elemzési feltételezésektől. A megjelenítés, a fájlmentés és a képlethivatkozások ellenőrzése alkalmazásműveletek. Pénzügyi kutatáshoz a gyártó kimutatások és közlemények összehasonlítását, a közzétett értékek és feltételezések elkülönítését, valamint kapcsolt eszközökön keresztül szerkeszthető előrejelzési vagy értékelési modell és forrásokhoz kötött jelentés készítését írja le.
A gyártó tágabb példái eszközökön keresztüli videószerkesztést, 3D jeleneteket, játszható játékokat és CAD-rekonstrukciót is tartalmaznak. Egy videófeladat indulhat médialeltárral és idővonallal; egy jelenetfeladat meghatározhatja az elrendezést, anyagokat és kameranézeteket, mielőtt modellező szkriptet kér. CAD-feladathoz méretreferenciák és kifejezett feltételezések kellenek a képből nem megállapítható méretekhez. A modell értelmezi az anyagot és irányítja a munkát, míg a megfelelő szerkesztő-, renderelő- vagy modellezőeszközök előállítják és ellenőrzik az állományokat.
A következtetés ebben a profilban nem kapcsolható ki. A forrás szerint a szöveges vezérlők összhangban vannak a GLM-5.3 beállításaival, és a reasoning_effort=max, temperature 1 és top-p 0.95 értékeket javasolja. A megtartott következtetéshez clear_thinking=false beállítást, valamint szöveges és eszközös adatfolyamot javasol. A kapcsolódó útmutató előírja, hogy a megőrzött következtetési blokkokat teljes egészükben, módosítás nélkül kell visszaküldeni. Hosszú elemzés előtt határozza meg a végső eredményt, és tartsa a megfigyeléseket az őket előállító lépésekhez kapcsolva.
A gyártó függvényhívást, kontextusgyorsítótárazást, strukturált kimeneteket és natív vizuális megértést sorol fel. Kifejezetten adja meg az eszközleírásokat és a szükséges kimeneti mezőket. Felületfeladatnál kérje a lefedett oldalállapotokat, a megmaradt eltéréseket és azt, mit mutatott a tényleges megjelenítési összehasonlítás. Elemzésnél különítse el a forrástényeket, feltételezéseket és következtetéseket. A FlashX támogatja ezeket a multimodális munkafolyamatokat, a végrehajtást, megjelenítést és fájlkezelést pedig a kapcsolt alkalmazás biztosítja.
", "aboutText": "A GLM-5.3-FlashX a Z.ai natívan multimodális GLM-5.3-Flash családjának FlashX kiadása. A gyártó a párost vizuális programozáshoz és szakmai munkához mutatja be: szöveget kapcsolnak össze képekkel, videóval és fájlokkal, miközben szöveget adnak vissza. A FlashX a gyártó szolgáltatásában gyorsabb következtetéshez kapott külön nevet. Egy hasznos feladatleírás kérhet képernyőkép alapján készített megvalósítást, dokumentumra épülő elemzést vagy olyan tervet, amelyet egy alkalmazás eszközökkel hajt végre. A forrás mindkét modellkódot felsorolja; szolgáltatási azonosságuk külön marad.\n\nA család hibrid, ritka és lineáris figyelmet kombináló felépítést használ; leírása szerint összesen 320 milliárd paramétere van, ebből 18 milliárd aktiválódik. A ritka figyelem globális információt keres vissza, míg a lineáris figyelem helyi függőségeket modellez; a gyártó a hosszú kontextushoz index-összevonást is leír. Ezek a család architektúrájára vonatkozó tények, nem minden szolgáltatott példány numerikus formátumának leírásai. Közös profiljuk egymillió kontextustoken és legfeljebb 128K kimeneti token. A forrásanyagnak, a reprezentált képi anyagoknak, az előzményeknek, a következtetésnek és a válasznak egyaránt hely kell a beállított munkafolyamatban.\n\nA vizuális programozás központi terület. A Z.ai példái több oldal képernyőképeit vagy egy felvételt kapcsolnak össze az oldalkapcsolatok, közös komponensek, navigáció, állapotok és animációs működés rekonstruálására vonatkozó utasításokkal. Rendezze sorba a referenciákat, és mondja meg, mely funkcióknak kell működniük. Kérjen szerkeszthető forrást és összehasonlítást a tervvel. Az alkalmazás elindítja vagy megjeleníti a javaslatot, és képernyőképeket vagy interakciós eredményeket ad vissza; a modell e visszajelzésből finomítja az eredményt. A szöveg és a kód e műveletek nélkül nem válik kész, futó alkalmazássá.\n\nOffice- és dokumentummunkához a gyártó anyagrendezést, diagramok és elrendezések készítését, valamint a megjelenített eredmény ellenőrzését írja le. Eszközökkel támogatott munkafolyamat PPTX, PDF, DOCX vagy XLSX anyagot készíthet. Egy szemléltető jelentésfeladat megadhat forrásokat, célközönséget és kötelező szakaszokat, majd kérhet a forrásokat a következtetésekkel összekötő táblázatot és szerkeszthető jelentést vagy prezentációt. A megadott értékeket tartsa külön az elemzési feltételezésektől. A megjelenítés, a fájlmentés és a képlethivatkozások ellenőrzése alkalmazásműveletek. Pénzügyi kutatáshoz a gyártó kimutatások és közlemények összehasonlítását, a közzétett értékek és feltételezések elkülönítését, valamint kapcsolt eszközökön keresztül szerkeszthető előrejelzési vagy értékelési modell és forrásokhoz kötött jelentés készítését írja le.\n\nA gyártó tágabb példái eszközökön keresztüli videószerkesztést, 3D jeleneteket, játszható játékokat és CAD-rekonstrukciót is tartalmaznak. Egy videófeladat indulhat médialeltárral és idővonallal; egy jelenetfeladat meghatározhatja az elrendezést, anyagokat és kameranézeteket, mielőtt modellező szkriptet kér. CAD-feladathoz méretreferenciák és kifejezett feltételezések kellenek a képből nem megállapítható méretekhez. A modell értelmezi az anyagot és irányítja a munkát, míg a megfelelő szerkesztő-, renderelő- vagy modellezőeszközök előállítják és ellenőrzik az állományokat.\n\nA következtetés ebben a profilban nem kapcsolható ki. A forrás szerint a szöveges vezérlők összhangban vannak a GLM-5.3 beállításaival, és a reasoning_effort=max, temperature 1 és top-p 0.95 értékeket javasolja. A megtartott következtetéshez clear_thinking=false beállítást, valamint szöveges és eszközös adatfolyamot javasol. A kapcsolódó útmutató előírja, hogy a megőrzött következtetési blokkokat teljes egészükben, módosítás nélkül kell visszaküldeni. Hosszú elemzés előtt határozza meg a végső eredményt, és tartsa a megfigyeléseket az őket előállító lépésekhez kapcsolva.\n\nA gyártó függvényhívást, kontextusgyorsítótárazást, strukturált kimeneteket és natív vizuális megértést sorol fel. Kifejezetten adja meg az eszközleírásokat és a szükséges kimeneti mezőket. Felületfeladatnál kérje a lefedett oldalállapotokat, a megmaradt eltéréseket és azt, mit mutatott a tényleges megjelenítési összehasonlítás. Elemzésnél különítse el a forrástényeket, feltételezéseket és következtetéseket. A FlashX támogatja ezeket a multimodális munkafolyamatokat, a végrehajtást, megjelenítést és fájlkezelést pedig a kapcsolt alkalmazás biztosítja.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Implement a text-specified form state\n\nCreate editable HTML and JavaScript for this form behavior: an email field and a Subscribe button; blank submission shows 'Enter your email' and preserves the current input; nonblank submission shows a local confirmation without sending a request. Include a short state checklist. No screenshot is supplied, and do not claim the form was rendered or deployed.Editable form source and a checklist of empty, corrected and confirmation states.Blank submission must keep the field value and show the requested message; the proposal must not send a network request.z-ai/glm-5.3-flashxA GLM-5.3-FlashX a Z.ai multimodális modellje vizuális programozáshoz, dokumentummunkához és eszközökkel támogatott ügynökökhöz. Gyártói profilja képeket, videót, szöveget és fájlokat fogad, szöveget ad vissza, és 1M kontextust, valamint legfeljebb 128K kimeneti tokent sorol fel.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A GLM-5.3-FlashX a Z.ai natívan multimodális GLM-5.3-Flash családjának FlashX kiadása. A gyártó a párost vizuális programozáshoz és szakmai munkához mutatja be: szöveget kapcsolnak össze képekkel, videóval és fájlokkal, miközben szöveget adnak vissza. A FlashX a gyártó szolgáltatásában gyorsabb következtetéshez kapott külön nevet. Egy hasznos feladatleírás kérhet képernyőkép alapján készített megvalósítást, dokumentumra épülő elemzést vagy olyan tervet, amelyet egy alkalmazás eszközökkel hajt végre. A forrás mindkét modellkódot felsorolja; szolgáltatási azonosságuk külön marad.
A család hibrid, ritka és lineáris figyelmet kombináló felépítést használ; leírása szerint összesen 320 milliárd paramétere van, ebből 18 milliárd aktiválódik. A ritka figyelem globális információt keres vissza, míg a lineáris figyelem helyi függőségeket modellez; a gyártó a hosszú kontextushoz index-összevonást is leír. Ezek a család architektúrájára vonatkozó tények, nem minden szolgáltatott példány numerikus formátumának leírásai. Közös profiljuk egymillió kontextustoken és legfeljebb 128K kimeneti token. A forrásanyagnak, a reprezentált képi anyagoknak, az előzményeknek, a következtetésnek és a válasznak egyaránt hely kell a beállított munkafolyamatban.
A vizuális programozás központi terület. A Z.ai példái több oldal képernyőképeit vagy egy felvételt kapcsolnak össze az oldalkapcsolatok, közös komponensek, navigáció, állapotok és animációs működés rekonstruálására vonatkozó utasításokkal. Rendezze sorba a referenciákat, és mondja meg, mely funkcióknak kell működniük. Kérjen szerkeszthető forrást és összehasonlítást a tervvel. Az alkalmazás elindítja vagy megjeleníti a javaslatot, és képernyőképeket vagy interakciós eredményeket ad vissza; a modell e visszajelzésből finomítja az eredményt. A szöveg és a kód e műveletek nélkül nem válik kész, futó alkalmazássá.
Office- és dokumentummunkához a gyártó anyagrendezést, diagramok és elrendezések készítését, valamint a megjelenített eredmény ellenőrzését írja le. Eszközökkel támogatott munkafolyamat PPTX, PDF, DOCX vagy XLSX anyagot készíthet. Egy szemléltető jelentésfeladat megadhat forrásokat, célközönséget és kötelező szakaszokat, majd kérhet a forrásokat a következtetésekkel összekötő táblázatot és szerkeszthető jelentést vagy prezentációt. A megadott értékeket tartsa külön az elemzési feltételezésektől. A megjelenítés, a fájlmentés és a képlethivatkozások ellenőrzése alkalmazásműveletek. Pénzügyi kutatáshoz a gyártó kimutatások és közlemények összehasonlítását, a közzétett értékek és feltételezések elkülönítését, valamint kapcsolt eszközökön keresztül szerkeszthető előrejelzési vagy értékelési modell és forrásokhoz kötött jelentés készítését írja le.
A gyártó tágabb példái eszközökön keresztüli videószerkesztést, 3D jeleneteket, játszható játékokat és CAD-rekonstrukciót is tartalmaznak. Egy videófeladat indulhat médialeltárral és idővonallal; egy jelenetfeladat meghatározhatja az elrendezést, anyagokat és kameranézeteket, mielőtt modellező szkriptet kér. CAD-feladathoz méretreferenciák és kifejezett feltételezések kellenek a képből nem megállapítható méretekhez. A modell értelmezi az anyagot és irányítja a munkát, míg a megfelelő szerkesztő-, renderelő- vagy modellezőeszközök előállítják és ellenőrzik az állományokat.
A következtetés ebben a profilban nem kapcsolható ki. A forrás szerint a szöveges vezérlők összhangban vannak a GLM-5.3 beállításaival, és a reasoning_effort=max, temperature 1 és top-p 0.95 értékeket javasolja. A megtartott következtetéshez clear_thinking=false beállítást, valamint szöveges és eszközös adatfolyamot javasol. A kapcsolódó útmutató előírja, hogy a megőrzött következtetési blokkokat teljes egészükben, módosítás nélkül kell visszaküldeni. Hosszú elemzés előtt határozza meg a végső eredményt, és tartsa a megfigyeléseket az őket előállító lépésekhez kapcsolva.
A gyártó függvényhívást, kontextusgyorsítótárazást, strukturált kimeneteket és natív vizuális megértést sorol fel. Kifejezetten adja meg az eszközleírásokat és a szükséges kimeneti mezőket. Felületfeladatnál kérje a lefedett oldalállapotokat, a megmaradt eltéréseket és azt, mit mutatott a tényleges megjelenítési összehasonlítás. Elemzésnél különítse el a forrástényeket, feltételezéseket és következtetéseket. A FlashX támogatja ezeket a multimodális munkafolyamatokat, a végrehajtást, megjelenítést és fájlkezelést pedig a kapcsolt alkalmazás biztosítja.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok z-ai/glm-5.3-flashx | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek 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[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
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.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00074 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0025 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00018 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00074 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0025 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00018 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5.3-flashx", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='z-ai/glm-5.3-flashx',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='z-ai/glm-5.3-flashx',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson vagy SSE
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.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flashx
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
z-ai/glm-5.3-flashxA GLM-5.3-FlashX a Z.ai multimodális modellje vizuális programozáshoz, dokumentummunkához és eszközökkel támogatott ügynökökhöz. Gyártói profilja képeket, videót, szöveget és fájlokat fogad, szöveget ad vissza, és 1M kontextust, valamint legfeljebb 128K kimeneti tokent sorol fel.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A GLM-5.3-FlashX a Z.ai natívan multimodális GLM-5.3-Flash családjának FlashX kiadása. A gyártó a párost vizuális programozáshoz és szakmai munkához mutatja be: szöveget kapcsolnak össze képekkel, videóval és fájlokkal, miközben szöveget adnak vissza. A FlashX a gyártó szolgáltatásában gyorsabb következtetéshez kapott külön nevet. Egy hasznos feladatleírás kérhet képernyőkép alapján készített megvalósítást, dokumentumra épülő elemzést vagy olyan tervet, amelyet egy alkalmazás eszközökkel hajt végre. A forrás mindkét modellkódot felsorolja; szolgáltatási azonosságuk külön marad.
A család hibrid, ritka és lineáris figyelmet kombináló felépítést használ; leírása szerint összesen 320 milliárd paramétere van, ebből 18 milliárd aktiválódik. A ritka figyelem globális információt keres vissza, míg a lineáris figyelem helyi függőségeket modellez; a gyártó a hosszú kontextushoz index-összevonást is leír. Ezek a család architektúrájára vonatkozó tények, nem minden szolgáltatott példány numerikus formátumának leírásai. Közös profiljuk egymillió kontextustoken és legfeljebb 128K kimeneti token. A forrásanyagnak, a reprezentált képi anyagoknak, az előzményeknek, a következtetésnek és a válasznak egyaránt hely kell a beállított munkafolyamatban.
A vizuális programozás központi terület. A Z.ai példái több oldal képernyőképeit vagy egy felvételt kapcsolnak össze az oldalkapcsolatok, közös komponensek, navigáció, állapotok és animációs működés rekonstruálására vonatkozó utasításokkal. Rendezze sorba a referenciákat, és mondja meg, mely funkcióknak kell működniük. Kérjen szerkeszthető forrást és összehasonlítást a tervvel. Az alkalmazás elindítja vagy megjeleníti a javaslatot, és képernyőképeket vagy interakciós eredményeket ad vissza; a modell e visszajelzésből finomítja az eredményt. A szöveg és a kód e műveletek nélkül nem válik kész, futó alkalmazássá.
Office- és dokumentummunkához a gyártó anyagrendezést, diagramok és elrendezések készítését, valamint a megjelenített eredmény ellenőrzését írja le. Eszközökkel támogatott munkafolyamat PPTX, PDF, DOCX vagy XLSX anyagot készíthet. Egy szemléltető jelentésfeladat megadhat forrásokat, célközönséget és kötelező szakaszokat, majd kérhet a forrásokat a következtetésekkel összekötő táblázatot és szerkeszthető jelentést vagy prezentációt. A megadott értékeket tartsa külön az elemzési feltételezésektől. A megjelenítés, a fájlmentés és a képlethivatkozások ellenőrzése alkalmazásműveletek. Pénzügyi kutatáshoz a gyártó kimutatások és közlemények összehasonlítását, a közzétett értékek és feltételezések elkülönítését, valamint kapcsolt eszközökön keresztül szerkeszthető előrejelzési vagy értékelési modell és forrásokhoz kötött jelentés készítését írja le.
A gyártó tágabb példái eszközökön keresztüli videószerkesztést, 3D jeleneteket, játszható játékokat és CAD-rekonstrukciót is tartalmaznak. Egy videófeladat indulhat médialeltárral és idővonallal; egy jelenetfeladat meghatározhatja az elrendezést, anyagokat és kameranézeteket, mielőtt modellező szkriptet kér. CAD-feladathoz méretreferenciák és kifejezett feltételezések kellenek a képből nem megállapítható méretekhez. A modell értelmezi az anyagot és irányítja a munkát, míg a megfelelő szerkesztő-, renderelő- vagy modellezőeszközök előállítják és ellenőrzik az állományokat.
A következtetés ebben a profilban nem kapcsolható ki. A forrás szerint a szöveges vezérlők összhangban vannak a GLM-5.3 beállításaival, és a reasoning_effort=max, temperature 1 és top-p 0.95 értékeket javasolja. A megtartott következtetéshez clear_thinking=false beállítást, valamint szöveges és eszközös adatfolyamot javasol. A kapcsolódó útmutató előírja, hogy a megőrzött következtetési blokkokat teljes egészükben, módosítás nélkül kell visszaküldeni. Hosszú elemzés előtt határozza meg a végső eredményt, és tartsa a megfigyeléseket az őket előállító lépésekhez kapcsolva.
A gyártó függvényhívást, kontextusgyorsítótárazást, strukturált kimeneteket és natív vizuális megértést sorol fel. Kifejezetten adja meg az eszközleírásokat és a szükséges kimeneti mezőket. Felületfeladatnál kérje a lefedett oldalállapotokat, a megmaradt eltéréseket és azt, mit mutatott a tényleges megjelenítési összehasonlítás. Elemzésnél különítse el a forrástényeket, feltételezéseket és következtetéseket. A FlashX támogatja ezeket a multimodális munkafolyamatokat, a végrehajtást, megjelenítést és fájlkezelést pedig a kapcsolt alkalmazás biztosítja.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok z-ai/glm-5.3-flashx | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00074 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0025 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00018 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00074 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0025 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00018 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "z-ai/glm-5.3-flashx",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'z-ai/glm-5.3-flashx', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'z-ai/glm-5.3-flashx', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON vagy SSE
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.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-flashx
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Implement a text-specified form state\n\nCreate editable HTML and JavaScript for this form behavior: an email field and a Subscribe button; blank submission shows 'Enter your email' and preserves the current input; nonblank submission shows a local confirmation without sending a request. Include a short state checklist. No screenshot is supplied, and do not claim the form was rendered or deployed.Editable form source and a checklist of empty, corrected and confirmation states.Blank submission must keep the field value and show the requested message; the proposal must not send a network request.