モデル

GLM 4 32B 0414

Markdown · JSON

GLM 4 32B 0414

GLM-4-32B-0414 は、実用的なコード、インタラクティブな HTML/SVG 成果物、検索に基づく報告書、JSON 関数呼び出しに対応する、Z.ai の固定版テキストモデルです。モデルカードは、具体的な開発ワークフローと、アプリケーションが制御するツールループを示しています。

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。

概要

GLM-4-32B-0414 は、Z.ai の GLM-4-0414 シリーズに属する固定版の 32B クラステキストモデルです。ベースは、合成された推論資料を含む 15 兆トークンで事前学習されています。事後学習は、対話の選好への整合、棄却サンプリング、強化学習を組み合わせ、指示追従、実用的なコード、関数呼び出しを発展させています。提示されている用途には、ソフトウェア作業、テキスト成果物、検索に基づく質問、報告書があります。入出力はテキストであり、アプリケーションが生成コードを保存して実行すると、実行可能または描画された成果物になります。

推論重視の GLM-Z1-32B-0414 と、調査重視の Rumination モデルは、別々に命名された版です。この項目は、別リリースの思考規則を代用せず、GLM-4 モデル自身の幅広いコードとツールの実演に沿っています。

実演:アニメーション生成

開発元は、回転する六角形の中で動くボールをプログラムする例を示しています。GLM-4-32B-0414 の例は HTML を使い、動き、衝突、物理的な仮定を説明します。これはシミュレーションのコードであり、動画生成モードではありません。同様の作業を準備するには、シーン、動作規則、衝突時の挙動、予定する実行環境を渡し、単体で動く実装と仮定の説明を求めてください。アプリケーションがそのコードを実行して、結果を確認します。

実演:ウェブデザイン

例には、関数を追加・削除し、色を割り当てられる、任意の関数グラフの描画画面があります。別の例では、学習タスク、ストレージ管理、グラフを含む個人統計を備えたモバイル向け機械学習画面を、HTML ページ内に構築しています。これらは、操作部品と状態が指定された、具体的なフロントエンド作業です。

有用な出力を得るには、各操作部品が対応すべき動作と、画面が表示するデータを説明してください。画面の依頼では、ページのコードとともに、入力、表示状態、結果の関係を求められます。後続のターンでは、観察した描画結果を渡し、列挙した挙動を維持しながら、対象を絞った変更を求められます。

実演:SVG 生成

開発元は、風景や言語モデルの学習過程の説明など、SVG イラストも実演しています。SVG は構造化テキストなので、アプリケーションは編集可能なベクター成果物として保存できます。題材、ラベル、配置、必要な視覚的関係を渡してください。イラストのコードを無関係な長い説明と混ぜず、SVG マークアップを独立した成果物として求めます。

検索に基づく執筆

調査文の執筆では、カードは検索結果を観察情報として渡し、そのまま写すのではなく整理と解釈を求めます。指示では、関連する結果と無関係な結果を区別し、根拠が許す場合は意味のある細部を重視し、読みやすい構成を使い、利用者の言語で答えるよう求めています。例では、物語の手法、主題、その効果を扱う、児童文学についての分析報告書を生成します。

実務では、名前を付けた抜粋を渡し、明示した質問に沿って構成し、各結論を裏付け資料に結び付けた報告書を求められます。検索と取得は周囲のアプリケーションで行い、返された文章がモデルの根拠になります。文書の比較や、提供した調査資料群からの説明作成にも役立ちます。

関数呼び出し

GLM-4-32B-0414 は、JSON 引数を使う外部ツール呼び出しに対応します。モデルが関数と引数を指定し、アプリケーションが実行し、結果を観察情報として返します。開発元の実演では、最終応答を得るまでこのループを繰り返します。各ツールの目的と必須項目を説明し、その観察結果を利用者の指示と区別してください。これにより、モデルが独自に最新情報を得たかのように扱わず、検索で後の比較に必要なデータを提供できます。

コンテキストと結果を計画する

公開構成では max_position_embeddings が 32,768 に設定され、rope_scaling の項目はありません。開発元の具体例はリクエスト固有の生成長を使い、カードは普遍的な出力の厳密上限を示していません。関連コード、取得した文章、対話を有効なコンテキスト内に収め、最終結果が HTML、SVG、コード断片、JSON 引数、報告書のいずれであるべきかを明示してください。これらは説明された作業に応じて生成されるテキスト表現であり、実行、ファイル作成、外部データへのアクセスは引き続きアプリケーションの操作です。

実用タスク

実用タスク

英語の技術例

Generate an editable process diagram

Create self-contained SVG markup for a left-to-right process: Receive -> Validate -> Store. Use three labelled rectangles and two arrows; all labels must remain readable in a 720 by 180 viewBox. Use no scripts, external fonts or external images. Return SVG code and a brief explanation of how the arrows encode the required order.

期待される結果

A standalone editable SVG code block with three named nodes and two directional arrows, followed by a short order explanation.

結果の確認

Render the SVG locally and check the exact labels, arrow direction and absence of clipped text or external dependencies.
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions THUDM/GLM-4-32B-0414

THUDM/GLM-4-32B-0414

Zhipu /THUDM/GLM-4-32B-0414

はじめに

GLM-4-32B-0414 は、実用的なコード、インタラクティブな HTML/SVG 成果物、検索に基づく報告書、JSON 関数呼び出しに対応する、Z.ai の固定版テキストモデルです。モデルカードは、具体的な開発ワークフローと、アプリケーションが制御するツールループを示しています。

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
THUDM/GLM-4-32B-0414
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 $0.00014 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.00014 / 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": "THUDM/GLM-4-32B-0414", "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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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 THUDM/GLM-4-32B-0414

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

THUDM/GLM-4-32B-0414

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages THUDM/GLM-4-32B-0414

THUDM/GLM-4-32B-0414

Zhipu /THUDM/GLM-4-32B-0414

はじめに

GLM-4-32B-0414 は、実用的なコード、インタラクティブな HTML/SVG 成果物、検索に基づく報告書、JSON 関数呼び出しに対応する、Z.ai の固定版テキストモデルです。モデルカードは、具体的な開発ワークフローと、アプリケーションが制御するツールループを示しています。

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
THUDM/GLM-4-32B-0414
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 $0.00014 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.00014 / 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": "THUDM/GLM-4-32B-0414",
  "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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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 THUDM/GLM-4-32B-0414

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

THUDM/GLM-4-32B-0414

FAQ · THUDM/GLM-4-32B-0414
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · THUDM/GLM-4-32B-0414: text → text

POST /v1/messages · THUDM/GLM-4-32B-0414: text → json, sse

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/chat/completions · THUDM/GLM-4-32B-0414: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · THUDM/GLM-4-32B-0414: model, messages, max_tokens, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · THUDM/GLM-4-32B-0414: messages.min_items: 1

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