Source: https://ailoot.ai/models/id/pro-thudm-glm-4-9b-chat/ Canonical: https://ailoot.ai/models/id/pro-thudm-glm-4-9b-chat/ Language: id # GLM 4 9B Chat [Markdown](https://ailoot.ai/models/id/pro-thudm-glm-4-9b-chat/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/pro-thudm-glm-4-9b-chat/facts.json) ## [GLM 4 9B Chat](https://ailoot.ai/models/id/pro-thudm-glm-4-9b-chat/) GLM-4-9B-Chat adalah model teks multibahasa untuk dialog berkelanjutan, analisis dokumen, dan pemrograman, dengan konteks 128K. Model ini dapat memilih tindakan browser, eksekusi kode, dan fungsi khusus yang disediakan aplikasi, lalu menggunakan hasilnya dalam jawaban. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/id/pro-thudm-glm-4-9b-chat/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/id/pro-thudm-glm-4-9b-chat/#method-1) Tentang model Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih. #### Pengantar model GLM-4-9B-Chat adalah edisi model bahasa terbuka GLM-4-9B Z.ai yang diselaraskan untuk dialog. Persiapannya menggabungkan fondasi multibahasa dengan penyelarasan terhadap preferensi manusia. Model ini bekerja dengan teks: pertanyaan, dokumen, kode, dan riwayat percakapan menjadi masukan, sedangkan hasil yang terlihat berupa teks atau tindakan alat yang diminta. Bidang yang disebutkan mencakup pemahaman bahasa, matematika, penalaran, pemrograman, dan pertanyaan berbasis pengetahuan. Laporan GLM-4 menjelaskan bahwa model 9B menjalani prapelatihan pada sekitar sepuluh triliun token materi multibahasa, awalnya dengan konteks 8K, kemudian menjalani pascapelatihan menggunakan pipeline dan data yang digunakan untuk GLM-4-0520. Panjang pelatihan awal bukan batas konteks rilis Chat ini: jendela yang diterbitkan untuk pengguna adalah 128K. Perbedaan ini penting saat memilih antara spesifikasi pelatihan dan varian katalog aktual model bernama tersebut. Tugas pemrograman yang berguna adalah memberikan sebuah fungsi, perilaku yang dituju, dan masukan yang gagal, lalu meminta penjelasan diikuti potongan kode yang diperbaiki. Untuk asisten dokumen, berikan bagian yang relevan dan minta model mengekstrak persyaratan, membandingkan bagian teks, atau menjelaskan istilah yang belum dikenal. Ini merupakan penerapan kemampuan bahasa dan pemrograman model, bukan produk terpisah atau mode pembuatan berkas. #### Konteks panjang Edisi Chat ini mendukung konteks 128K token. Kapasitas tersebut memungkinkan asisten membawa materi sumber dan dialog sebelumnya ke dalam tugas yang sama. Beri nama bagian yang jelas pada dokumen panjang dan nyatakan apakah jawaban harus berupa ringkasan, perbandingan, atau penjelasan bagian tertentu. Dalam pesan lanjutan, tentukan bagian yang diubah alih-alih mengganti tugas secara diam-diam. GLM-4-9B-Chat-1M adalah edisi konteks panjang yang diberi nama terpisah. Entri Chat biasa tidak memperoleh jendela satu juta token miliknya. Demikian pula, GLM-4V-9B visual merupakan model terpisah: masukan edisi ini tetap berupa teks. Contoh generasi yang diterbitkan menggunakan pengaturan panjang khusus permintaan; contoh tersebut tidak menetapkan satu panjang respons maksimum universal. #### Pekerjaan multibahasa Model ini mendukung 26 bahasa, dengan bahasa Jepang, Korea, dan Jerman sebagai beberapa contoh yang disebutkan. Laporan pelatihan GLM-4 menyebut bahasa Mandarin dan Inggris sebagai bahasa utama penyelarasan, bersama korpus multibahasa yang lebih luas. Untuk penerjemahan atau dialog dukungan, tentukan bahasa sasaran, terminologi, dan nada, lalu berikan materi yang harus tetap tidak berubah. Misalnya, asisten dapat menjelaskan suatu bagian dalam bahasa yang diminta sambil mempertahankan nama produk dan pengenal kode. #### Pemanggilan fungsi dan alat aplikasi GLM-4-9B-Chat disiapkan untuk penelusuran web, eksekusi kode, dan pemanggilan fungsi khusus. Pendekatan all-tools GLM-4 menghubungkan perencanaan tugas dengan tindakan eksternal dan pengamatan yang dikembalikan. Asisten dokumen dapat meminta penelusuran, menggunakan kutipan yang dikembalikan, dan melanjutkan penjelasannya; tugas numerik dapat menggunakan alat Python yang disediakan aplikasi yang menaunginya. Aplikasi mendefinisikan dan menjalankan alat-alat ini. Teks model tidak dengan sendirinya menelusuri situs, menjalankan program, atau membuat gambar. Jika aplikasi menyediakan fungsi pembuatan gambar, fungsi eksternal itulah yang menghasilkan gambar; model teks ini merencanakan pemanggilan dan membahas hasil yang dikembalikan. Beri setiap fungsi tujuan dan definisi argumen yang jelas, lalu masukkan hasilnya kembali ke dialog sebelum meminta jawaban akhir. #### Menyiapkan percakapan Edisi ini menggunakan templat chat berbasis peran. Pertahankan instruksi pengguna, jawaban asisten yang relevan, dan hasil alat sebagai giliran yang berbeda. Permintaan praktisnya: “Dengan menggunakan bagian dokumen bernama ini, cantumkan persyaratan, jelaskan pertentangan, dan kutip label bagian yang mendukung setiap kesimpulan.” Contoh lainnya: “Jelaskan bagaimana fungsi ini memproses masukan yang diberikan, lalu usulkan perubahan yang mempertahankan antarmuka yang tercantum.” Hasil yang diminta harus dinyatakan secara eksplisit agar respons dapat diperiksa terhadap materi sumber dan perilaku program yang dituju. Tugas praktis ### Tugas praktis Contoh teknis dalam bahasa Inggris ``` Explain a conditional leave procedure Explain this procedure to a colleague. Section L1: 'Submit a leave request to the team lead.' L2: 'Trips over five working days also require department approval.' L3: 'A calendar invitation is sent only after approval.' The colleague requests eight working days. Return the required sequence and identify why an invitation alone does not demonstrate approval. ``` #### Hasil yang diharapkan ``` A section-linked sequence and a short explanation of the invitation condition. ``` #### Periksa hasil ``` The eight-day request must retain both the team-lead and department requirements. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat` [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/id/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=chat) Zhipu /`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat` ### Mulai GLM-4-9B-Chat adalah model teks multibahasa untuk dialog berkelanjutan, analisis dokumen, dan pemrograman, dengan konteks 128K. Model ini dapat memilih tindakan browser, eksekusi kode, dan fungsi khusus yang disediakan aplikasi, lalu menggunakan hasilnya dalam jawaban. Masukan yang diterima Teks Hasil Teks ### Tersedia di Ailoot · masukan & metode **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Masukan `text` Keluaran `text` Format keluaran json atau SSE | Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan | | --- | --- | --- | --- | --- | | Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Pro/THUDM/glm-4-9b-chat | Bawaan— | | Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— | | Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— | | Kolom`messages[].name` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— | | Kolom`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse | | Kolom`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`temperature` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`top_p` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`stop` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools` | Jenis`function_tool[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools[].type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.name` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.description` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`tool_choice` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`response_format` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`reasoning_effort` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`reasoning` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`service_tier` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`instructions` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— | | Kolom`functions` | Jenis`function[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`function_call` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`prompt_cache_options` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`modalities` | Jenis`string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— | | Kolom`provider` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— | | Kolom`cache_control.ttl` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— | Kombinasi bahan masukan **Teks** · Teks UTF8 `messages[].content` Parameter metode dan siklus hidup | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`messages` | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content | | Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting | | Parameter`output_modalities` | Kontraktext | | Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull | Siklus hidup: `synchronous_or_streamed` Kirim ID model yang tepat bersama messages. Panjang konteks bukan batas keluaran. File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat. ### Paket Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih. Mode Fast Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih Mode Flex Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih Upaya penalaran maksimum Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default #### Tarif Ailoot #### Harga menurut konfigurasi | Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya | | --- | --- | --- | | KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.000172** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.000172** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKAliran Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='Pro/THUDM/glm-4-9b-chat',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='Pro/THUDM/glm-4-9b-chat',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json atau SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan. Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan. ##### Jika respons asli perlu diperiksa Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan. Kolom respons | Kolom | Jenis | | --- | --- | | Kolom`choices[].index` | Jenisinteger | | Kolom`choices[].message.content` | Jenisstring\|null | | Kolom`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] | | Kolom`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring | | Kolom`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array | | Kolom`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null | | Kolom`usage` | Jenisobject | Kesalahan dan langkah berikutnya | Respons | Kondisi | Langkah berikutnya | | --- | --- | --- | | Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/id/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=chat) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/id/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat` [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/id/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=messages) Zhipu /`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat` ### Mulai GLM-4-9B-Chat adalah model teks multibahasa untuk dialog berkelanjutan, analisis dokumen, dan pemrograman, dengan konteks 128K. Model ini dapat memilih tindakan browser, eksekusi kode, dan fungsi khusus yang disediakan aplikasi, lalu menggunakan hasilnya dalam jawaban. Masukan yang diterima Teks Hasil json · sse ### Tersedia di Ailoot · masukan & metode **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Masukan `text` Keluaran `json`, `sse` Format keluaran JSON atau SSE | Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan | | --- | --- | --- | --- | --- | | Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Pro/THUDM/glm-4-9b-chat | Bawaan— | | Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— | | Kolom`messages[].content` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse | Kombinasi bahan masukan **Teks** · Teks UTF-8 `string messages[].content` Parameter metode dan siklus hidup | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. | Siklus hidup: `synchronous_or_streamed` ### Paket Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih. Mode Fast Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih Mode Flex Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih Upaya penalaran maksimum Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default #### Tarif Ailoot #### Harga menurut konfigurasi | Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya | | --- | --- | --- | | KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.000172** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.000172** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap ```json { "model": "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'Pro/THUDM/glm-4-9b-chat', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'Pro/THUDM/glm-4-9b-chat', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON atau SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan. Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran. ##### Jika respons asli perlu diperiksa Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan. Kolom respons | Kolom | Jenis | | --- | --- | | Kolom`id` | Jenisstring | | Kolom`model` | Jenisstring | | Kolom`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Kolom`stop_reason` | Jenisstring\|null | | Kolom`usage` | Jenisobject | Kesalahan dan langkah berikutnya | Respons | Kondisi | Langkah berikutnya | | --- | --- | --- | | Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/id/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=messages) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`](https://ailoot.ai/models/id/#m=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&route=Ultra&caller=Pro%2FTHUDM%2Fglm-4-9b-chat&fmt=messages) FAQ · Pro/THUDM/glm-4-9b-chat Input dan hasil apa yang tersedia? `POST /v1/chat/completions` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `text` → `json`, `sse` Kolom apa yang digunakan permintaan? `POST /v1/chat/completions` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Batasan apa yang berlaku? `POST /v1/chat/completions` · `Pro/THUDM/glm-4-9b-chat`: `messages.min_items`: `1` Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda. ## Perusahaan dan portofolio proyeknya Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan. ## Beli token dengan diskon. Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token. Langganan Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda. Kode promo hingga 50% Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif. Biaya dalam riwayat Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan. [Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/) ## Hubungkan API ke produk yang Anda jual. SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller. Aplikasi komersial Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda. Lisensi reseller Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis. Dokumen di situs Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi. [Minta lisensi reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id) ## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan. Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan. Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.