GLM 5.2 è il modello di ragionamento su larga scala di Z.ai per attività testuali. Il suo profilo pubblicato pone l’accento sui flussi di lavoro prolungati degli agenti e sull’ingegneria del software a livello di progetto. L’input testuale produce output testuale; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Fornisci il comportamento da ottenere, il sorgente pertinente e le condizioni che stabiliscono il completamento. Per una modifica software, identifica i moduli coinvolti e i contratti che condividono. Mantieni l'errore osservato o l'esempio che fallisce accanto al risultato desiderato. Richiedi una modifica mirata, le sue conseguenze sul codice circostante e le verifiche necessarie per valutarla.
Per un'analisi più lunga, organizza le fonti secondo il loro ruolo e conserva le decisioni già prese. Istruzioni di lavoro utili distinguono fatti delle fonti, ipotesi correnti, passaggi completati e domande residue. Ciò aiuta i turni successivi a proseguire dalle evidenze acquisite, anziché ripetere l'intera indagine.
Definisci le operazioni che l’applicazione può eseguire e fornisci le loro osservazioni effettive quando l’attività prosegue. Una chiamata pianificata e il suo risultato restituito hanno ruoli diversi; il risultato fornisce evidenze per la decisione successiva.
Per un'estrazione strutturata o un registro di pianificazione, specifica i campi richiesti e il trattamento dei valori assenti. Convalida la struttura restituita e verifica i valori rispetto al materiale fornito. Quando vengono proposte più operazioni, mantieni l'associazione tra osservazioni e azioni prima di combinarne le conclusioni.
Riserva spazio alla risposta e mantieni gli identificatori esatti dei file o dei brani in un insieme esteso di fonti. Elimina le ripetizioni che non influiscono più sul compito, conservando le evidenze necessarie per la conclusione. Un elaborato completo può essere una modifica al codice con la relativa convalida, un'analisi legata a fonti identificate o un'azione successiva con l'osservazione che risolverebbe una domanda aperta. Conserva tale elaborato con lo stato pertinente per il passaggio successivo.
", "aboutText": "GLM 5.2 è il modello di ragionamento su larga scala di Z.ai per attività testuali. Il suo profilo pubblicato pone l’accento sui flussi di lavoro prolungati degli agenti e sull’ingegneria del software a livello di progetto. L’input testuale produce output testuale; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.\n\n### Lavora attorno a un risultato di progetto definito\n\nFornisci il comportamento da ottenere, il sorgente pertinente e le condizioni che stabiliscono il completamento. Per una modifica software, identifica i moduli coinvolti e i contratti che condividono. Mantieni l'errore osservato o l'esempio che fallisce accanto al risultato desiderato. Richiedi una modifica mirata, le sue conseguenze sul codice circostante e le verifiche necessarie per valutarla.\n\nPer un'analisi più lunga, organizza le fonti secondo il loro ruolo e conserva le decisioni già prese. Istruzioni di lavoro utili distinguono fatti delle fonti, ipotesi correnti, passaggi completati e domande residue. Ciò aiuta i turni successivi a proseguire dalle evidenze acquisite, anziché ripetere l'intera indagine.\n\n### Ragionamento e passaggi assistiti da strumenti\n\nDefinisci le operazioni che l’applicazione può eseguire e fornisci le loro osservazioni effettive quando l’attività prosegue. Una chiamata pianificata e il suo risultato restituito hanno ruoli diversi; il risultato fornisce evidenze per la decisione successiva.\n\nPer un'estrazione strutturata o un registro di pianificazione, specifica i campi richiesti e il trattamento dei valori assenti. Convalida la struttura restituita e verifica i valori rispetto al materiale fornito. Quando vengono proposte più operazioni, mantieni l'associazione tra osservazioni e azioni prima di combinarne le conclusioni.\n\n### Conserva un risultato utile da un contesto lungo\n\nRiserva spazio alla risposta e mantieni gli identificatori esatti dei file o dei brani in un insieme esteso di fonti. Elimina le ripetizioni che non influiscono più sul compito, conservando le evidenze necessarie per la conclusione. Un elaborato completo può essere una modifica al codice con la relativa convalida, un'analisi legata a fonti identificate o un'azione successiva con l'osservazione che risolverebbe una domanda aperta. Conserva tale elaborato con lo stato pertinente per il passaggio successivo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Align a validation contract across modules\n\nReview this project contract: API validator accepts quantity >= 0; worker computes unit_share = total / quantity; import parser also accepts zero. Requirement: quantity must be a positive integer everywhere. Propose coordinated changes for validator, worker and parser, plus tests for zero, negative, fractional and valid input. Preserve valid-record behavior and make error handling explicit.A module-by-module patch proposal, the shared validation rule and cross-path test cases.All three paths reject zero, negative and fractional quantities consistently, and valid positive integers retain their existing behavior.glm-5.2GLM 5.2 è il modello di ragionamento di Z.ai per il lavoro prolungato degli agenti e l’ingegneria del software a livello di progetto. Accetta e produce testo; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GLM 5.2 è il modello di ragionamento su larga scala di Z.ai per attività testuali. Il suo profilo pubblicato pone l’accento sui flussi di lavoro prolungati degli agenti e sull’ingegneria del software a livello di progetto. L’input testuale produce output testuale; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Fornisci il comportamento da ottenere, il sorgente pertinente e le condizioni che stabiliscono il completamento. Per una modifica software, identifica i moduli coinvolti e i contratti che condividono. Mantieni l'errore osservato o l'esempio che fallisce accanto al risultato desiderato. Richiedi una modifica mirata, le sue conseguenze sul codice circostante e le verifiche necessarie per valutarla.
Per un'analisi più lunga, organizza le fonti secondo il loro ruolo e conserva le decisioni già prese. Istruzioni di lavoro utili distinguono fatti delle fonti, ipotesi correnti, passaggi completati e domande residue. Ciò aiuta i turni successivi a proseguire dalle evidenze acquisite, anziché ripetere l'intera indagine.
Definisci le operazioni che l’applicazione può eseguire e fornisci le loro osservazioni effettive quando l’attività prosegue. Una chiamata pianificata e il suo risultato restituito hanno ruoli diversi; il risultato fornisce evidenze per la decisione successiva.
Per un'estrazione strutturata o un registro di pianificazione, specifica i campi richiesti e il trattamento dei valori assenti. Convalida la struttura restituita e verifica i valori rispetto al materiale fornito. Quando vengono proposte più operazioni, mantieni l'associazione tra osservazioni e azioni prima di combinarne le conclusioni.
Riserva spazio alla risposta e mantieni gli identificatori esatti dei file o dei brani in un insieme esteso di fonti. Elimina le ripetizioni che non influiscono più sul compito, conservando le evidenze necessarie per la conclusione. Un elaborato completo può essere una modifica al codice con la relativa convalida, un'analisi legata a fonti identificate o un'azione successiva con l'osservazione che risolverebbe una domanda aperta. Conserva tale elaborato con lo stato pertinente per il passaggio successivo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti glm-5.2 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametrocontrol_scope | ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false. |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Alias del metodo: /chat/completions
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0028 / 1K token Output · Token in output $0.0088 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00052 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0028 / 1K token Output · Token in output $0.0088 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00052 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"glm-5.2","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="glm-5.2", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra glm-5.2, z-ai/glm-5.2
/chat/completions
glm-5.2GLM 5.2 è il modello di ragionamento di Z.ai per il lavoro prolungato degli agenti e l’ingegneria del software a livello di progetto. Accetta e produce testo; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GLM 5.2 è il modello di ragionamento su larga scala di Z.ai per attività testuali. Il suo profilo pubblicato pone l’accento sui flussi di lavoro prolungati degli agenti e sull’ingegneria del software a livello di progetto. L’input testuale produce output testuale; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Fornisci il comportamento da ottenere, il sorgente pertinente e le condizioni che stabiliscono il completamento. Per una modifica software, identifica i moduli coinvolti e i contratti che condividono. Mantieni l'errore osservato o l'esempio che fallisce accanto al risultato desiderato. Richiedi una modifica mirata, le sue conseguenze sul codice circostante e le verifiche necessarie per valutarla.
Per un'analisi più lunga, organizza le fonti secondo il loro ruolo e conserva le decisioni già prese. Istruzioni di lavoro utili distinguono fatti delle fonti, ipotesi correnti, passaggi completati e domande residue. Ciò aiuta i turni successivi a proseguire dalle evidenze acquisite, anziché ripetere l'intera indagine.
Definisci le operazioni che l’applicazione può eseguire e fornisci le loro osservazioni effettive quando l’attività prosegue. Una chiamata pianificata e il suo risultato restituito hanno ruoli diversi; il risultato fornisce evidenze per la decisione successiva.
Per un'estrazione strutturata o un registro di pianificazione, specifica i campi richiesti e il trattamento dei valori assenti. Convalida la struttura restituita e verifica i valori rispetto al materiale fornito. Quando vengono proposte più operazioni, mantieni l'associazione tra osservazioni e azioni prima di combinarne le conclusioni.
Riserva spazio alla risposta e mantieni gli identificatori esatti dei file o dei brani in un insieme esteso di fonti. Elimina le ripetizioni che non influiscono più sul compito, conservando le evidenze necessarie per la conclusione. Un elaborato completo può essere una modifica al codice con la relativa convalida, un'analisi legata a fonti identificate o un'azione successiva con l'osservazione che risolverebbe una domanda aperta. Conserva tale elaborato con lo stato pertinente per il passaggio successivo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti glm-5.2 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0028 / 1K token Output · Token in output $0.0088 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00052 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0028 / 1K token Output · Token in output $0.0088 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00052 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "glm-5.2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'glm-5.2', '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': 'glm-5.2', '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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra glm-5.2, z-ai/glm-5.2
/chat/completions
z-ai/glm-5.2GLM 5.2 è il modello di ragionamento di Z.ai per il lavoro prolungato degli agenti e l’ingegneria del software a livello di progetto. Accetta e produce testo; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GLM 5.2 è il modello di ragionamento su larga scala di Z.ai per attività testuali. Il suo profilo pubblicato pone l’accento sui flussi di lavoro prolungati degli agenti e sull’ingegneria del software a livello di progetto. L’input testuale produce output testuale; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Fornisci il comportamento da ottenere, il sorgente pertinente e le condizioni che stabiliscono il completamento. Per una modifica software, identifica i moduli coinvolti e i contratti che condividono. Mantieni l'errore osservato o l'esempio che fallisce accanto al risultato desiderato. Richiedi una modifica mirata, le sue conseguenze sul codice circostante e le verifiche necessarie per valutarla.
Per un'analisi più lunga, organizza le fonti secondo il loro ruolo e conserva le decisioni già prese. Istruzioni di lavoro utili distinguono fatti delle fonti, ipotesi correnti, passaggi completati e domande residue. Ciò aiuta i turni successivi a proseguire dalle evidenze acquisite, anziché ripetere l'intera indagine.
Definisci le operazioni che l’applicazione può eseguire e fornisci le loro osservazioni effettive quando l’attività prosegue. Una chiamata pianificata e il suo risultato restituito hanno ruoli diversi; il risultato fornisce evidenze per la decisione successiva.
Per un'estrazione strutturata o un registro di pianificazione, specifica i campi richiesti e il trattamento dei valori assenti. Convalida la struttura restituita e verifica i valori rispetto al materiale fornito. Quando vengono proposte più operazioni, mantieni l'associazione tra osservazioni e azioni prima di combinarne le conclusioni.
Riserva spazio alla risposta e mantieni gli identificatori esatti dei file o dei brani in un insieme esteso di fonti. Elimina le ripetizioni che non influiscono più sul compito, conservando le evidenze necessarie per la conclusione. Un elaborato completo può essere una modifica al codice con la relativa convalida, un'analisi legata a fonti identificate o un'azione successiva con l'osservazione che risolverebbe una domanda aperta. Conserva tale elaborato con lo stato pertinente per il passaggio successivo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti z-ai/glm-5.2 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0028 / 1K token Output · Token in output $0.0088 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00052 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0028 / 1K token Output · Token in output $0.0088 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00052 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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-5.2", "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-5.2',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-5.2',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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra glm-5.2, z-ai/glm-5.2
/chat/completions
z-ai/glm-5.2GLM 5.2 è il modello di ragionamento di Z.ai per il lavoro prolungato degli agenti e l’ingegneria del software a livello di progetto. Accetta e produce testo; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GLM 5.2 è il modello di ragionamento su larga scala di Z.ai per attività testuali. Il suo profilo pubblicato pone l’accento sui flussi di lavoro prolungati degli agenti e sull’ingegneria del software a livello di progetto. L’input testuale produce output testuale; l’attuale voce del modello indica una lunghezza del contesto di 1.000.000 di token.
Fornisci il comportamento da ottenere, il sorgente pertinente e le condizioni che stabiliscono il completamento. Per una modifica software, identifica i moduli coinvolti e i contratti che condividono. Mantieni l'errore osservato o l'esempio che fallisce accanto al risultato desiderato. Richiedi una modifica mirata, le sue conseguenze sul codice circostante e le verifiche necessarie per valutarla.
Per un'analisi più lunga, organizza le fonti secondo il loro ruolo e conserva le decisioni già prese. Istruzioni di lavoro utili distinguono fatti delle fonti, ipotesi correnti, passaggi completati e domande residue. Ciò aiuta i turni successivi a proseguire dalle evidenze acquisite, anziché ripetere l'intera indagine.
Definisci le operazioni che l’applicazione può eseguire e fornisci le loro osservazioni effettive quando l’attività prosegue. Una chiamata pianificata e il suo risultato restituito hanno ruoli diversi; il risultato fornisce evidenze per la decisione successiva.
Per un'estrazione strutturata o un registro di pianificazione, specifica i campi richiesti e il trattamento dei valori assenti. Convalida la struttura restituita e verifica i valori rispetto al materiale fornito. Quando vengono proposte più operazioni, mantieni l'associazione tra osservazioni e azioni prima di combinarne le conclusioni.
Riserva spazio alla risposta e mantieni gli identificatori esatti dei file o dei brani in un insieme esteso di fonti. Elimina le ripetizioni che non influiscono più sul compito, conservando le evidenze necessarie per la conclusione. Un elaborato completo può essere una modifica al codice con la relativa convalida, un'analisi legata a fonti identificate o un'azione successiva con l'osservazione che risolverebbe una domanda aperta. Conserva tale elaborato con lo stato pertinente per il passaggio successivo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti z-ai/glm-5.2 | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0028 / 1K token Output · Token in output $0.0088 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00052 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0028 / 1K token Output · Token in output $0.0088 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00052 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "z-ai/glm-5.2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-5.2', '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-5.2', '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 o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra glm-5.2, z-ai/glm-5.2
/chat/completions
Esempio tecnico in inglese
Align a validation contract across modules\n\nReview this project contract: API validator accepts quantity >= 0; worker computes unit_share = total / quantity; import parser also accepts zero. Requirement: quantity must be a positive integer everywhere. Propose coordinated changes for validator, worker and parser, plus tests for zero, negative, fractional and valid input. Preserve valid-record behavior and make error handling explicit.A module-by-module patch proposal, the shared validation rule and cross-path test cases.All three paths reject zero, negative and fractional quantities consistently, and valid positive integers retain their existing behavior.