{ "aboutHtml": "

GLM-4.6Vは、Z.aiのGLM-Vファミリーに属する106B版であり、より軽量な9BのGLM-4.6V-Flashとは異なります。学習時のコンテキストは128Kトークンに拡張され、視覚理解とネイティブなマルチモーダル関数呼び出しに重点が置かれています。ホスティングプロファイルには、入力として画像、動画、テキスト、ファイルが、出力としてテキストが記載されています。課題では、文書の説明、抽出表、スクリーンショットを踏まえた実装、視覚的根拠に基づく報告を求められます。

ネイティブなマルチモーダルのツール利用は、中心的な変更点です。画像、スクリーンショット、文書ページは、先に文章の説明へ変換することなく、ツールの入力にできます。モデルは、返されたグラフ、レンダリングされたページ、取得画像を解釈し、その後の推論に取り込めます。ツールと問いを定義し、実際の出力を返します。操作を実行するのはアプリケーションであり、提案された呼び出しと完了した結果は別の段階です。

文書の作業は、テキスト、構造、グラフ、表、数式、図を組み合わせます。カードでは、128Kの範囲内の長い文書や複数文書を説明しています。判読できるページとページラベルを提示し、名前を指定したフィールドや結論を求めます。報告の例では、主張、それぞれの根拠、資料間で解消していない違いを整理できます。視覚的内容は、問いや応答とともに入力領域を使用します。

開発元は、原文書と取得した視覚資料から組み立てる、画像とテキストを交互に含む内容を説明しています。ワークフローでは、候補画像の検索、関連性の評価、選択した資料に沿った文章の構成を行えます。これはツールを使う挿絵付きコンテンツの作成であり、ホスティングプロファイルでネイティブ出力モダリティとして挙げられているのは、引き続きテキストです。資料参照と、各画像が説明をどう支えるかを指定します。これによって、独立したピクセル生成や完成ファイルの作成が確立するわけではありません。

フロントエンドの再現と視覚的な編集は、主要な用途です。モデルはレイアウト、コンポーネント、スタイルを解釈し、スクリーンショットからHTML、CSS、JavaScriptを提案できます。見える結果を修正する指示にも対応します。目標とする状態と要求する変更を提示し、編集可能なソースと実際のレンダリングとの比較を求めます。レンダリング済みページと新しいスクリーンショットを生成するには、アプリケーションの操作が必要です。

このカード固有の再現性設定には、temperature 0.8、top-p 0.6、top-k 2、repetition penalty 1.1が含まれ、その手順の生成枠は16Kです。クイックスタートでは、異なる生成枠の例を使用しています。これらは公開された手順であり、厳格な出力上限ではありません。106Bという識別情報と128Kコンテキストは、GLM-4.5V、9BのFlashモデル、後の視覚コーディング系リリースと分けて扱います。

カードには、純粋なテキストの質問応答、複雑なプロンプトに対する過剰または反復的な思考、回答の再述が時折生じることについて制限が示されています。数え上げの正確さなど、知覚上の弱点も記されています。結果を定め、小さなラベルを保持し、資料に結び付く根拠を求めます。これにより、文書と視覚ツールの能力が、提示資料と照合できる成果物に結び付きます。

", "aboutText": "GLM-4.6Vは、Z.aiのGLM-Vファミリーに属する106B版であり、より軽量な9BのGLM-4.6V-Flashとは異なります。学習時のコンテキストは128Kトークンに拡張され、視覚理解とネイティブなマルチモーダル関数呼び出しに重点が置かれています。ホスティングプロファイルには、入力として画像、動画、テキスト、ファイルが、出力としてテキストが記載されています。課題では、文書の説明、抽出表、スクリーンショットを踏まえた実装、視覚的根拠に基づく報告を求められます。\n\nネイティブなマルチモーダルのツール利用は、中心的な変更点です。画像、スクリーンショット、文書ページは、先に文章の説明へ変換することなく、ツールの入力にできます。モデルは、返されたグラフ、レンダリングされたページ、取得画像を解釈し、その後の推論に取り込めます。ツールと問いを定義し、実際の出力を返します。操作を実行するのはアプリケーションであり、提案された呼び出しと完了した結果は別の段階です。\n\n文書の作業は、テキスト、構造、グラフ、表、数式、図を組み合わせます。カードでは、128Kの範囲内の長い文書や複数文書を説明しています。判読できるページとページラベルを提示し、名前を指定したフィールドや結論を求めます。報告の例では、主張、それぞれの根拠、資料間で解消していない違いを整理できます。視覚的内容は、問いや応答とともに入力領域を使用します。\n\n開発元は、原文書と取得した視覚資料から組み立てる、画像とテキストを交互に含む内容を説明しています。ワークフローでは、候補画像の検索、関連性の評価、選択した資料に沿った文章の構成を行えます。これはツールを使う挿絵付きコンテンツの作成であり、ホスティングプロファイルでネイティブ出力モダリティとして挙げられているのは、引き続きテキストです。資料参照と、各画像が説明をどう支えるかを指定します。これによって、独立したピクセル生成や完成ファイルの作成が確立するわけではありません。\n\nフロントエンドの再現と視覚的な編集は、主要な用途です。モデルはレイアウト、コンポーネント、スタイルを解釈し、スクリーンショットからHTML、CSS、JavaScriptを提案できます。見える結果を修正する指示にも対応します。目標とする状態と要求する変更を提示し、編集可能なソースと実際のレンダリングとの比較を求めます。レンダリング済みページと新しいスクリーンショットを生成するには、アプリケーションの操作が必要です。\n\nこのカード固有の再現性設定には、temperature 0.8、top-p 0.6、top-k 2、repetition penalty 1.1が含まれ、その手順の生成枠は16Kです。クイックスタートでは、異なる生成枠の例を使用しています。これらは公開された手順であり、厳格な出力上限ではありません。106Bという識別情報と128Kコンテキストは、GLM-4.5V、9BのFlashモデル、後の視覚コーディング系リリースと分けて扱います。\n\nカードには、純粋なテキストの質問応答、複雑なプロンプトに対する過剰または反復的な思考、回答の再述が時折生じることについて制限が示されています。数え上げの正確さなど、知覚上の弱点も記されています。結果を定め、小さなラベルを保持し、資料に結び付く根拠を求めます。これにより、文書と視覚ツールの能力が、提示資料と照合できる成果物に結び付きます。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

実用タスク

英語の技術例

Correct a narrow-screen layout\n\nUse this textual layout requirement and CSS. At 320 px viewport width, the panel must fit with 16 px margins and its input must stay inside it. Current CSS: .panel { width: 400px; padding: 24px; } input { width: 100%; padding: 12px; }. Return a focused CSS correction and explain the box-sizing issue. Preserve the class name.

期待される結果

An editable CSS patch and checks for panel width, margins and input overflow at a 320 px viewport.

結果の確認

Render the proposed styles at 320 px and verify the panel and input bounding boxes remain within the required margins.

" }, "copy_sha256": "3dfb343e0e9ec474c8ef99b0e11301ef22b656f58d5c6bde60ecef6bb4cf8272", "copy_source": { "locale": "ja", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "z-ai/glm-4.6v", "source_facts_sha256": "e1438db227b98524e57a0dd3ef088d77578f95d697ed6d84a80e4f0eb3d44853", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "c2486938766addeb1474595fe5cb51b3bdc035c60f41b5bf2d7f8bbb5fd70b4d", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ja", "methods": [ { "html": "

Z

Z.ai: GLM 4.6V

Z.ai /z-ai/glm-4.6v

はじめに

GLM-4.6Vは、複雑な書式の文書、視覚コーディング、マルチモーダルなツール利用向けのZ.aiの106B視覚言語モデルです。開発元のプロファイルでは、テキスト、画像、動画、ファイルを入力として受け付け、テキストを返し、コンテキストは128Kです。

対応する入力: テキスト
結果: テキスト

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-4.6Vは、Z.aiのGLM-Vファミリーに属する106B版であり、より軽量な9BのGLM-4.6V-Flashとは異なります。学習時のコンテキストは128Kトークンに拡張され、視覚理解とネイティブなマルチモーダル関数呼び出しに重点が置かれています。ホスティングプロファイルには、入力として画像、動画、テキスト、ファイルが、出力としてテキストが記載されています。課題では、文書の説明、抽出表、スクリーンショットを踏まえた実装、視覚的根拠に基づく報告を求められます。

ネイティブなマルチモーダルのツール利用は、中心的な変更点です。画像、スクリーンショット、文書ページは、先に文章の説明へ変換することなく、ツールの入力にできます。モデルは、返されたグラフ、レンダリングされたページ、取得画像を解釈し、その後の推論に取り込めます。ツールと問いを定義し、実際の出力を返します。操作を実行するのはアプリケーションであり、提案された呼び出しと完了した結果は別の段階です。

文書の作業は、テキスト、構造、グラフ、表、数式、図を組み合わせます。カードでは、128Kの範囲内の長い文書や複数文書を説明しています。判読できるページとページラベルを提示し、名前を指定したフィールドや結論を求めます。報告の例では、主張、それぞれの根拠、資料間で解消していない違いを整理できます。視覚的内容は、問いや応答とともに入力領域を使用します。

開発元は、原文書と取得した視覚資料から組み立てる、画像とテキストを交互に含む内容を説明しています。ワークフローでは、候補画像の検索、関連性の評価、選択した資料に沿った文章の構成を行えます。これはツールを使う挿絵付きコンテンツの作成であり、ホスティングプロファイルでネイティブ出力モダリティとして挙げられているのは、引き続きテキストです。資料参照と、各画像が説明をどう支えるかを指定します。これによって、独立したピクセル生成や完成ファイルの作成が確立するわけではありません。

フロントエンドの再現と視覚的な編集は、主要な用途です。モデルはレイアウト、コンポーネント、スタイルを解釈し、スクリーンショットからHTML、CSS、JavaScriptを提案できます。見える結果を修正する指示にも対応します。目標とする状態と要求する変更を提示し、編集可能なソースと実際のレンダリングとの比較を求めます。レンダリング済みページと新しいスクリーンショットを生成するには、アプリケーションの操作が必要です。

このカード固有の再現性設定には、temperature 0.8、top-p 0.6、top-k 2、repetition penalty 1.1が含まれ、その手順の生成枠は16Kです。クイックスタートでは、異なる生成枠の例を使用しています。これらは公開された手順であり、厳格な出力上限ではありません。106Bという識別情報と128Kコンテキストは、GLM-4.5V、9BのFlashモデル、後の視覚コーディング系リリースと分けて扱います。

カードには、純粋なテキストの質問応答、複雑なプロンプトに対する過剰または反復的な思考、回答の再述が時折生じることについて制限が示されています。数え上げの正確さなど、知覚上の弱点も記されています。結果を定め、小さなラベルを保持し、資料に結び付く根拠を求めます。これにより、文書と視覚ツールの能力が、提示資料と照合できる成果物に結び付きます。

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 z-ai/glm-4.6v	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: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.0006 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0018 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 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
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.0006 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0018 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 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

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-4.6v", "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\n

from 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-4.6v',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"))\n

from 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-4.6v',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")\n

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 z-ai/glm-4.6v

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

z-ai/glm-4.6v

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "z-ai/glm-4.6v", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "z-ai/glm-4.6v", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|z-ai%2Fglm-4.6v", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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{\"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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from 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 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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\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.6, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI チャット", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 1.8, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "高速モード", "value": "標準料金", "when": "高速モードが選択されている場合" }, { "label": "Flex モード", "value": "標準料金", "when": "flex モードが選択されている場合" }, { "label": "最大推論量", "value": "標準料金", "when": "推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0018000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000018", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, 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"amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0018000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000018", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "z-ai/glm-4.6v", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.1, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.6, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 1.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0018000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000018", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "

Z

Z.ai: GLM 4.6V

Z.ai /z-ai/glm-4.6v

はじめに

GLM-4.6Vは、複雑な書式の文書、視覚コーディング、マルチモーダルなツール利用向けのZ.aiの106B視覚言語モデルです。開発元のプロファイルでは、テキスト、画像、動画、ファイルを入力として受け付け、テキストを返し、コンテキストは128Kです。

対応する入力: テキスト
結果: json · sse

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-4.6Vは、Z.aiのGLM-Vファミリーに属する106B版であり、より軽量な9BのGLM-4.6V-Flashとは異なります。学習時のコンテキストは128Kトークンに拡張され、視覚理解とネイティブなマルチモーダル関数呼び出しに重点が置かれています。ホスティングプロファイルには、入力として画像、動画、テキスト、ファイルが、出力としてテキストが記載されています。課題では、文書の説明、抽出表、スクリーンショットを踏まえた実装、視覚的根拠に基づく報告を求められます。

ネイティブなマルチモーダルのツール利用は、中心的な変更点です。画像、スクリーンショット、文書ページは、先に文章の説明へ変換することなく、ツールの入力にできます。モデルは、返されたグラフ、レンダリングされたページ、取得画像を解釈し、その後の推論に取り込めます。ツールと問いを定義し、実際の出力を返します。操作を実行するのはアプリケーションであり、提案された呼び出しと完了した結果は別の段階です。

文書の作業は、テキスト、構造、グラフ、表、数式、図を組み合わせます。カードでは、128Kの範囲内の長い文書や複数文書を説明しています。判読できるページとページラベルを提示し、名前を指定したフィールドや結論を求めます。報告の例では、主張、それぞれの根拠、資料間で解消していない違いを整理できます。視覚的内容は、問いや応答とともに入力領域を使用します。

開発元は、原文書と取得した視覚資料から組み立てる、画像とテキストを交互に含む内容を説明しています。ワークフローでは、候補画像の検索、関連性の評価、選択した資料に沿った文章の構成を行えます。これはツールを使う挿絵付きコンテンツの作成であり、ホスティングプロファイルでネイティブ出力モダリティとして挙げられているのは、引き続きテキストです。資料参照と、各画像が説明をどう支えるかを指定します。これによって、独立したピクセル生成や完成ファイルの作成が確立するわけではありません。

フロントエンドの再現と視覚的な編集は、主要な用途です。モデルはレイアウト、コンポーネント、スタイルを解釈し、スクリーンショットからHTML、CSS、JavaScriptを提案できます。見える結果を修正する指示にも対応します。目標とする状態と要求する変更を提示し、編集可能なソースと実際のレンダリングとの比較を求めます。レンダリング済みページと新しいスクリーンショットを生成するには、アプリケーションの操作が必要です。

このカード固有の再現性設定には、temperature 0.8、top-p 0.6、top-k 2、repetition penalty 1.1が含まれ、その手順の生成枠は16Kです。クイックスタートでは、異なる生成枠の例を使用しています。これらは公開された手順であり、厳格な出力上限ではありません。106Bという識別情報と128Kコンテキストは、GLM-4.5V、9BのFlashモデル、後の視覚コーディング系リリースと分けて扱います。

カードには、純粋なテキストの質問応答、複雑なプロンプトに対する過剰または反復的な思考、回答の再述が時折生じることについて制限が示されています。数え上げの正確さなど、知覚上の弱点も記されています。結果を定め、小さなラベルを保持し、資料に結び付く根拠を求めます。これにより、文書と視覚ツールの能力が、提示資料と照合できる成果物に結び付きます。

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 z-ai/glm-4.6v	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: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.0006 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0018 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 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
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.0006 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0018 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 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

{\n  "model": "z-ai/glm-4.6v",\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-4.6v', '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\n

import 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-4.6v', '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))\n

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 z-ai/glm-4.6v

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

z-ai/glm-4.6v

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "z-ai/glm-4.6v", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "z-ai/glm-4.6v", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|z-ai%2Fglm-4.6v", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "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", "http_status": 400, "recovery": "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。", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "z-ai/glm-4.6v", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "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。" }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].contentの文字列", "required_material": "UTF-8テキスト" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "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。", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSONまたはSSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "z-ai/glm-4.6v" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "z-ai/glm-4.6v" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "z-ai/glm-4.6v", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "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。" }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "トークンの基本単価", "units": [ { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0018000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000018", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, 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実用タスク

英語の技術例

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期待される結果

An editable CSS patch and checks for panel width, margins and input overflow at a 320 px viewport.

結果の確認

Render the proposed styles at 320 px and verify the panel and input bounding boxes remain within the required margins.

", "practicalText": "実用タスク英語の技術例 Correct a narrow-screen layout Use this textual layout requirement and CSS. At 320 px viewport width, the panel must fit with 16 px margins and its input must stay inside it. Current CSS: .panel { width: 400px; padding: 24px; } input { width: 100%; padding: 12px; }. Return a focused CSS correction and explain the box-sizing issue. Preserve the class name. 期待される結果 An editable CSS patch and checks for panel width, margins and input overflow at a 320 px viewport. 結果の確認 Render the proposed styles at 320 px and verify the panel and input bounding boxes remain within the required margins.", "rawModel": { "about": "GLM-4.6Vは、Z.aiのGLM-Vファミリーに属する106B版であり、より軽量な9BのGLM-4.6V-Flashとは異なります。学習時のコンテキストは128Kトークンに拡張され、視覚理解とネイティブなマルチモーダル関数呼び出しに重点が置かれています。ホスティングプロファイルには、入力として画像、動画、テキスト、ファイルが、出力としてテキストが記載されています。課題では、文書の説明、抽出表、スクリーンショットを踏まえた実装、視覚的根拠に基づく報告を求められます。\n\nネイティブなマルチモーダルのツール利用は、中心的な変更点です。画像、スクリーンショット、文書ページは、先に文章の説明へ変換することなく、ツールの入力にできます。モデルは、返されたグラフ、レンダリングされたページ、取得画像を解釈し、その後の推論に取り込めます。ツールと問いを定義し、実際の出力を返します。操作を実行するのはアプリケーションであり、提案された呼び出しと完了した結果は別の段階です。\n\n文書の作業は、テキスト、構造、グラフ、表、数式、図を組み合わせます。カードでは、128Kの範囲内の長い文書や複数文書を説明しています。判読できるページとページラベルを提示し、名前を指定したフィールドや結論を求めます。報告の例では、主張、それぞれの根拠、資料間で解消していない違いを整理できます。視覚的内容は、問いや応答とともに入力領域を使用します。\n\n開発元は、原文書と取得した視覚資料から組み立てる、画像とテキストを交互に含む内容を説明しています。ワークフローでは、候補画像の検索、関連性の評価、選択した資料に沿った文章の構成を行えます。これはツールを使う挿絵付きコンテンツの作成であり、ホスティングプロファイルでネイティブ出力モダリティとして挙げられているのは、引き続きテキストです。資料参照と、各画像が説明をどう支えるかを指定します。これによって、独立したピクセル生成や完成ファイルの作成が確立するわけではありません。\n\nフロントエンドの再現と視覚的な編集は、主要な用途です。モデルはレイアウト、コンポーネント、スタイルを解釈し、スクリーンショットからHTML、CSS、JavaScriptを提案できます。見える結果を修正する指示にも対応します。目標とする状態と要求する変更を提示し、編集可能なソースと実際のレンダリングとの比較を求めます。レンダリング済みページと新しいスクリーンショットを生成するには、アプリケーションの操作が必要です。\n\nこのカード固有の再現性設定には、temperature 0.8、top-p 0.6、top-k 2、repetition penalty 1.1が含まれ、その手順の生成枠は16Kです。クイックスタートでは、異なる生成枠の例を使用しています。これらは公開された手順であり、厳格な出力上限ではありません。106Bという識別情報と128Kコンテキストは、GLM-4.5V、9BのFlashモデル、後の視覚コーディング系リリースと分けて扱います。\n\nカードには、純粋なテキストの質問応答、複雑なプロンプトに対する過剰または反復的な思考、回答の再述が時折生じることについて制限が示されています。数え上げの正確さなど、知覚上の弱点も記されています。結果を定め、小さなラベルを保持し、資料に結び付く根拠を求めます。これにより、文書と視覚ツールの能力が、提示資料と照合できる成果物に結び付きます。", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Z.ai", "available": null, "canonical_model": "z-ai/glm-4.6v", "capabilities": { "context_length": 131072, "manufacturer_input": [ "image", "text", "video" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0018000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000018", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。" } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "z-ai/glm-4.6v", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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