モデル

GLM-4V

Markdown · JSON

GLM-4V

GLM-4Vは、画像について質問し、文章の回答を受け取るためのZhipu AIの視覚言語モデルです。画像と焦点を絞った文章のプロンプトを提示し、描写の作成、目に見える細部の解釈、根拠に結び付いた視覚メモの準備を行います。

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

GLM-4Vは、画像と文章の問いを組み合わせるためのZhipu AIの視覚言語モデルです。開発元のネイティブマルチモーダルの例では、その両方を一つのユーザーメッセージで提示し、テキストの応答を返します。エージェント開発ガイドでも、GLM-4Vを画像からテキストへのモデルと位置付けており、元の画像と問いの表現が、課題の中心的な入力になります。

画像に問いを添える

回答に必要な根拠を含む画像を選び、何を調べるかを示します。一般的な問いでは場面の描写を求められ、焦点を絞った問いでは、説明する物体、ラベル、関係を指定できます。商品写真のどの品目が重要か、スクリーンショットのどの領域を説明するかなど、課題を一意に解釈できるだけの文脈を与えます。

開発元の例は、画像参照としてエンコードしたJPEG画像を、文章の問いとともに使用します。特に切り抜きでラベルや周囲の文脈が失われる場合は、リクエストの準備時に元の画像を保持します。サポート課題の例では、スクリーンショットを提示し、見えている状態の説明を求め、画面上の正確なメッセージを、その原因に関する説明案と分けます。

期待する文章の成果物を明示する

結果を、キャプション、短い説明、順序に沿った描写、観察事項を分けた作業メモのどれにするかを指定します。在庫写真の指示例は、「見える物体とその配置を説明し、私の問いで指定した品目を特定してください」です。文書画像では、見えている文章について尋ね、画像またはページの識別子を回答に添えて保持します。

関連する根拠を容易に点検できる程度に、問いを絞ります。次の工程で名前、数値、引用ラベルが必要な場合は、その項目を別に求め、返された表現を元の画像と比較します。

画像を視覚対話に引き継ぐ

開発元のエージェントワークフローは、アップロード画像を、名前付きの入力および付随するプロンプトに対応付けます。議論を続ける際も、その対応を保持します。有用な追加質問では、同じ画像を指定し、問いを特定の領域や関係に絞り、次の回答が意図した資料を参照するようにします。

完成した文章を、画像識別子、問い、課題で使った領域参照とともに保存します。これにより、視覚支援の対話、カタログの説明、資料に対応付けた文書メモを、実用的に引き継げます。モデルの役割は、提示された画像を解釈し、言葉で表すことです。元の画像は、具体的な細部の確認や、次の問いの修正のために引き続き利用できます。

実用タスク

実用タスク

英語の技術例

Explain a transcribed screen state

Use this screenshot transcription only: heading 'Export orders'; format 'CSV'; button 'Download' disabled; note 'Select at least one order'; selected count '0'. Write a two-sentence help message explaining the visible state and the next user step. Keep the visible note separate from any cause you cannot verify.

期待される結果

Two help sentences grounded in the selected count, disabled button and selection note.

結果の確認

The message asks the user to select an order and introduces no unsupported account, network or permission diagnosis.
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions glm-4v

glm-4v

Z.ai /glm-4v

はじめに

GLM-4Vは、画像について質問し、文章の回答を受け取るためのZhipu AIの視覚言語モデルです。画像と焦点を絞った文章のプロンプトを提示し、描写の作成、目に見える細部の解釈、根拠に結び付いた視覚メモの準備を行います。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
jsonまたはSSE
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
glm-4v
デフォルト—
フィールドmessages種類message[]要件必須値と制限
最小項目数: 1
デフォルト—
フィールドmessages[].role種類string要件必須値と制限
例:system, user, assistant, tool, function
条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。
モデルによる
デフォルト—
フィールドmessages[].content種類string|content_part[]|null要件任意値と制限デフォルト—
フィールドmessages[].tool_calls種類tool_call[]要件任意値と制限デフォルト—
フィールドmessages[].tool_call_id種類string要件任意値と制限
適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください
デフォルト—
フィールドmessages[].name種類string要件任意値と制限デフォルト—
フィールドmessages[].reasoning_content種類string要件任意値と制限
適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください
デフォルト—
フィールドmessages[].reasoning_details種類object|array要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドmax_tokens種類integer要件任意値と制限
最小値: 1
モデルによる
デフォルト—
フィールドmax_completion_tokens種類integer要件任意値と制限
最小値: 1
モデルによる
デフォルト—
フィールドstream種類boolean要件任意値と制限デフォルトfalse
フィールドstream_options.include_usage種類boolean要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドtemperature種類number要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドtop_p種類number要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドstop種類string|string[]要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドtools種類function_tool[]要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドtools[].type種類string要件任意値と制限
function
モデルによる
デフォルト—
フィールドtools[].function.name種類string要件必須値と制限
適用条件: 関数ツールの指定あり
デフォルト—
フィールドtools[].function.description種類string要件任意値と制限デフォルト—
フィールドtools[].function.parameters種類JSON_schema要件任意値と制限デフォルト—
フィールドtool_choice種類string|object要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドparallel_tool_calls種類boolean要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドresponse_format種類object要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドreasoning_effort種類string要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドreasoning種類object要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドservice_tier種類string要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドinstructions種類string要件任意値と制限
互換性用のフィールド
デフォルト—
フィールドfunctions種類function[]要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドfunction_call種類string|object要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドprompt_cache_options種類object要件任意値と制限
モデルによる
デフォルト—
フィールドmodalities種類string[]要件任意値と制限
text
デフォルト—
フィールドprovider種類object要件任意値と制限
条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます
デフォルト—
フィールドcache_control.ttl種類string要件任意値と制限
条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます
デフォルト—
入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様model, messages
パラメータmaterial_types仕様text
パラメータmessages仕様role/content形式のメッセージ配列
パラメータfile_material仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません
パラメータoptional_controls仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
パラメータcontrol_scope仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります
パラメータoutput_modalities仕様text
パラメータhosted_operations仕様false
パラメータmultimodal_input_binding仕様null

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。

コンテキスト長は出力上限ではありません。

テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像/音声/ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

設定料金表料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金料金
入力 · 入力トークン $0.014 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.014 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

curlPython SDKPythonストリーミング
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4v", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='glm-4v',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-4v',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")

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢/ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。

元のレスポンスを確認する場合

リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドchoices[].index種類integer
フィールドchoices[].message.content種類string|null
フィールドchoices[].message.tool_calls種類tool_call[]
フィールドchoices[].message.reasoning_content種類string
フィールドchoices[].message.reasoning_details種類object|array
フィールドchoices[].finish_reason種類string|null
フィールドusage種類object
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra glm-4v

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

glm-4v

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages glm-4v

glm-4v

Z.ai /glm-4v

はじめに

GLM-4Vは、画像について質問し、文章の回答を受け取るためのZhipu AIの視覚言語モデルです。画像と焦点を絞った文章のプロンプトを提示し、描写の作成、目に見える細部の解釈、根拠に結び付いた視覚メモの準備を行います。

対応する入力
テキスト
結果
json · sse

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages
入力の種類
text
出力の種類
json, sse
出力形式
JSONまたはSSE
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
glm-4v
デフォルト—
フィールドmessages種類message[]要件必須値と制限デフォルト—
フィールドmessages[].role種類string要件必須値と制限
user, assistant
デフォルト—
フィールドmessages[].content種類string要件必須値と制限デフォルト—
フィールドmax_tokens種類integer要件必須値と制限デフォルト—
フィールドstream種類boolean要件任意値と制限デフォルトfalse
入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF-8テキスト

messages[].contentの文字列

メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様model, messages, max_tokens
パラメータoptional_controls仕様stream
パラメータmaterial_types仕様text
パラメータtext_file_material仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

設定料金表料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金料金
入力 · 入力トークン $0.014 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.014 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する
{
  "model": "glm-4v",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4v', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4v', '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))

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

JSONまたはSSE

完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。

元のレスポンスを確認する場合

リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドid種類string
フィールドmodel種類string
フィールドcontent[]種類text|thinking|tool_use|other content block
フィールドstop_reason種類string|null
フィールドusage種類object
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra glm-4v

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

glm-4v

FAQ · GLM-4V
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · glm-4v: text → text

POST /v1/messages · glm-4v: text → json, sse

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/chat/completions · glm-4v: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · glm-4v: model, messages, max_tokens, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · glm-4v: messages.min_items: 1

詳細を見る

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