GLM-4-Flash — Zhipu AI компаниясының жеке атаумен берілген GLM-4 тіл моделі профильдерінің бірі. Өндірушінің бастапқы GLM-4 API таныстырылымында Flash моделі GLM-4-0520, Air және AirX модельдерімен қатар аталады. Қазіргі GLM-4 құжаттамасы да Flash моделін кейін жеке атауы бар жетілдірілген және күні көрсетілген Flash профильдері дамыған бұрынғы тіл моделі желісі ретінде көрсетеді.
Сұрақ пен оған жауап беруге қажетті мәтінді ұсыныңыз. Ықшам сұрау қысқа түсіндірмені, хабарлама түйіндемесін немесе көрсетілген аудиторияға арнап қайта жазуды сұрай алады. Жауапта сақталуға тиіс ақпаратты және оны әңгімеде пайдалы ететін ұзындықты не құрылымды көрсетіңіз.
Қолдау қызметінің мысал жауабына пайдаланушы хабарламасын және жауапқа бекітілген фактілерді беріңіз. Қойылған сұраққа сай қысқа жауап сұрап, бастапқы хабарламаны нобаймен бірге сақтаңыз. Бұл кейінгі түзетуді нақты факт не тіркеске бағыттайды.
Өндірушінің кеңірек GLM-4 нұсқаулығы семантикалық жіктеуді ұсынады. Шағын жіктеу тапсырмасына санат анықтамаларын және мағынасы екіұшты хабарламаға арналған нақты ережені беріңіз. Таңдалған санатты берілген мәтінге сүйенген қысқа түсіндірмемен сұраңыз.
Кіріс хабарламаларына арналған мысал тапсырма сұрақты, өзгеріс өтінішін және растауды ажырата алады. Қайтарылған шешіммен бірге бастапқы хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Хабарламада бірнеше мақсат болса, айтылмаған санат ережесіне сүйенбей, оны сұралған нәтижеде қалай көрсету керегін жазыңыз.
Өндірушінің GLM-4 диалог мысалдары берілген хабарламалардан жазбаша мазмұн қайтарады. Нысаналы әрекеттесуге сай нәтиже таңдаңыз: бір абзацтық жауап, негізгі тармақтардың қысқа тізімі немесе есімдер мен көрсеткіштердің бекітілген жазылуын сақтайтын түзетілген сөйлем.
Үзіндіні қысқаша түйіндеу үшін қысқа нұсқада сақталуға тиіс фактілерді атаңыз. Қайта жазу кезінде қай детальдер бекітілгенін және реңктің не құрылымның қай қырлары өзгере алатынын көрсетіңіз. Мұндай дайындық аяқталған мәтінге нақты мақсат беріп, бастапқы материалды тексеруге қолжетімді қалдырады.
GLM-4-Flash, FlashX және Flash-250414 — өндірушінің жеке атауы бар профильдері. Әңгімені жалғастырғанда немесе жауаптар жинағын тексергенде таңдалған Flash атауын сұраумен және шығыспен бірге сақтаңыз. Келесі нұсқау қабылданған нобайға сүйеніп, нақты өзгеріске бағытталуы мүмкін: мысалы, түсініксіз тіркесті ауыстыру немесе түсіп қалған ескертпені қалпына келтіру.
Қысқа жауапты не жіктеу нәтижесін дереккөз идентификаторымен сақтаңыз. Бөліп алынған есімдерді, мәндерді және санат түсіндірмелерін кіріспен салыстырып, кейін түзетілген нәтижені әңгіменің не құжат жұмысының келесі қадамына өткізіңіз.
", "aboutText": "GLM-4-Flash — Zhipu AI компаниясының жеке атаумен берілген GLM-4 тіл моделі профильдерінің бірі. Өндірушінің бастапқы GLM-4 API таныстырылымында Flash моделі GLM-4-0520, Air және AirX модельдерімен қатар аталады. Қазіргі GLM-4 құжаттамасы да Flash моделін кейін жеке атауы бар жетілдірілген және күні көрсетілген Flash профильдері дамыған бұрынғы тіл моделі желісі ретінде көрсетеді.\n\n### Нысаналы тапсырманың шекарасын анықтаңыз\n\nСұрақ пен оған жауап беруге қажетті мәтінді ұсыныңыз. Ықшам сұрау қысқа түсіндірмені, хабарлама түйіндемесін немесе көрсетілген аудиторияға арнап қайта жазуды сұрай алады. Жауапта сақталуға тиіс ақпаратты және оны әңгімеде пайдалы ететін ұзындықты не құрылымды көрсетіңіз.\n\nҚолдау қызметінің мысал жауабына пайдаланушы хабарламасын және жауапқа бекітілген фактілерді беріңіз. Қойылған сұраққа сай қысқа жауап сұрап, бастапқы хабарламаны нобаймен бірге сақтаңыз. Бұл кейінгі түзетуді нақты факт не тіркеске бағыттайды.\n\n### Шешім сұрамас бұрын санаттарды анықтаңыз\n\nӨндірушінің кеңірек GLM-4 нұсқаулығы семантикалық жіктеуді ұсынады. Шағын жіктеу тапсырмасына санат анықтамаларын және мағынасы екіұшты хабарламаға арналған нақты ережені беріңіз. Таңдалған санатты берілген мәтінге сүйенген қысқа түсіндірмемен сұраңыз.\n\nКіріс хабарламаларына арналған мысал тапсырма сұрақты, өзгеріс өтінішін және растауды ажырата алады. Қайтарылған шешіммен бірге бастапқы хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Хабарламада бірнеше мақсат болса, айтылмаған санат ережесіне сүйенбей, оны сұралған нәтижеде қалай көрсету керегін жазыңыз.\n\n### Ықшам мәтіндік нәтиже жасаңыз\n\nӨндірушінің GLM-4 диалог мысалдары берілген хабарламалардан жазбаша мазмұн қайтарады. Нысаналы әрекеттесуге сай нәтиже таңдаңыз: бір абзацтық жауап, негізгі тармақтардың қысқа тізімі немесе есімдер мен көрсеткіштердің бекітілген жазылуын сақтайтын түзетілген сөйлем.\n\nҮзіндіні қысқаша түйіндеу үшін қысқа нұсқада сақталуға тиіс фактілерді атаңыз. Қайта жазу кезінде қай детальдер бекітілгенін және реңктің не құрылымның қай қырлары өзгере алатынын көрсетіңіз. Мұндай дайындық аяқталған мәтінге нақты мақсат беріп, бастапқы материалды тексеруге қолжетімді қалдырады.\n\n### Flash профилін тапсырмамен бірге сақтаңыз\n\nGLM-4-Flash, FlashX және Flash-250414 — өндірушінің жеке атауы бар профильдері. Әңгімені жалғастырғанда немесе жауаптар жинағын тексергенде таңдалған Flash атауын сұраумен және шығыспен бірге сақтаңыз. Келесі нұсқау қабылданған нобайға сүйеніп, нақты өзгеріске бағытталуы мүмкін: мысалы, түсініксіз тіркесті ауыстыру немесе түсіп қалған ескертпені қалпына келтіру.\n\nҚысқа жауапты не жіктеу нәтижесін дереккөз идентификаторымен сақтаңыз. Бөліп алынған есімдерді, мәндерді және санат түсіндірмелерін кіріспен салыстырып, кейін түзетілген нәтижені әңгіменің не құжат жұмысының келесі қадамына өткізіңіз.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Draft a concise booking reply\n\nWrite a concise reply to this customer: "Can our group arrive at 09:00?" Approved facts: reception opens at 09:30; luggage may be left from 09:30; room access starts at 15:00. Keep the reply to two sentences. Answer the early-arrival question clearly without promising an earlier room or unattended luggage storage.A two-sentence customer reply using only the approved reception, luggage and room-access times.Check that 09:00 is not accepted and room access remains 15:00.glm-4-flashGLM-4-Flash — жазбаша диалог пен нысаналы мәтіндік тапсырмаларға арналған Zhipu AI компаниясының GLM-4 тіл моделі профилі. Қысқа түсіндірме, жіктеу шешімі немесе ықшам қайта жазылған жауап дайындау үшін анық сұрақ не шағын дереккөз үзіндісін беріңіз.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
GLM-4-Flash — Zhipu AI компаниясының жеке атаумен берілген GLM-4 тіл моделі профильдерінің бірі. Өндірушінің бастапқы GLM-4 API таныстырылымында Flash моделі GLM-4-0520, Air және AirX модельдерімен қатар аталады. Қазіргі GLM-4 құжаттамасы да Flash моделін кейін жеке атауы бар жетілдірілген және күні көрсетілген Flash профильдері дамыған бұрынғы тіл моделі желісі ретінде көрсетеді.
Сұрақ пен оған жауап беруге қажетті мәтінді ұсыныңыз. Ықшам сұрау қысқа түсіндірмені, хабарлама түйіндемесін немесе көрсетілген аудиторияға арнап қайта жазуды сұрай алады. Жауапта сақталуға тиіс ақпаратты және оны әңгімеде пайдалы ететін ұзындықты не құрылымды көрсетіңіз.
Қолдау қызметінің мысал жауабына пайдаланушы хабарламасын және жауапқа бекітілген фактілерді беріңіз. Қойылған сұраққа сай қысқа жауап сұрап, бастапқы хабарламаны нобаймен бірге сақтаңыз. Бұл кейінгі түзетуді нақты факт не тіркеске бағыттайды.
Өндірушінің кеңірек GLM-4 нұсқаулығы семантикалық жіктеуді ұсынады. Шағын жіктеу тапсырмасына санат анықтамаларын және мағынасы екіұшты хабарламаға арналған нақты ережені беріңіз. Таңдалған санатты берілген мәтінге сүйенген қысқа түсіндірмемен сұраңыз.
Кіріс хабарламаларына арналған мысал тапсырма сұрақты, өзгеріс өтінішін және растауды ажырата алады. Қайтарылған шешіммен бірге бастапқы хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Хабарламада бірнеше мақсат болса, айтылмаған санат ережесіне сүйенбей, оны сұралған нәтижеде қалай көрсету керегін жазыңыз.
Өндірушінің GLM-4 диалог мысалдары берілген хабарламалардан жазбаша мазмұн қайтарады. Нысаналы әрекеттесуге сай нәтиже таңдаңыз: бір абзацтық жауап, негізгі тармақтардың қысқа тізімі немесе есімдер мен көрсеткіштердің бекітілген жазылуын сақтайтын түзетілген сөйлем.
Үзіндіні қысқаша түйіндеу үшін қысқа нұсқада сақталуға тиіс фактілерді атаңыз. Қайта жазу кезінде қай детальдер бекітілгенін және реңктің не құрылымның қай қырлары өзгере алатынын көрсетіңіз. Мұндай дайындық аяқталған мәтінге нақты мақсат беріп, бастапқы материалды тексеруге қолжетімді қалдырады.
GLM-4-Flash, FlashX және Flash-250414 — өндірушінің жеке атауы бар профильдері. Әңгімені жалғастырғанда немесе жауаптар жинағын тексергенде таңдалған Flash атауын сұраумен және шығыспен бірге сақтаңыз. Келесі нұсқау қабылданған нобайға сүйеніп, нақты өзгеріске бағытталуы мүмкін: мысалы, түсініксіз тіркесті ауыстыру немесе түсіп қалған ескертпені қалпына келтіру.
Қысқа жауапты не жіктеу нәтижесін дереккөз идентификаторымен сақтаңыз. Бөліп алынған есімдерді, мәндерді және санат түсіндірмелерін кіріспен салыстырып, кейін түзетілген нәтижені әңгіменің не құжат жұмысының келесі қадамына өткізіңіз.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер glm-4-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.000028 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.000028 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "glm-4-flash", "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='glm-4-flash',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='glm-4-flash',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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra glm-4-flash
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
glm-4-flashGLM-4-Flash — жазбаша диалог пен нысаналы мәтіндік тапсырмаларға арналған Zhipu AI компаниясының GLM-4 тіл моделі профилі. Қысқа түсіндірме, жіктеу шешімі немесе ықшам қайта жазылған жауап дайындау үшін анық сұрақ не шағын дереккөз үзіндісін беріңіз.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
GLM-4-Flash — Zhipu AI компаниясының жеке атаумен берілген GLM-4 тіл моделі профильдерінің бірі. Өндірушінің бастапқы GLM-4 API таныстырылымында Flash моделі GLM-4-0520, Air және AirX модельдерімен қатар аталады. Қазіргі GLM-4 құжаттамасы да Flash моделін кейін жеке атауы бар жетілдірілген және күні көрсетілген Flash профильдері дамыған бұрынғы тіл моделі желісі ретінде көрсетеді.
Сұрақ пен оған жауап беруге қажетті мәтінді ұсыныңыз. Ықшам сұрау қысқа түсіндірмені, хабарлама түйіндемесін немесе көрсетілген аудиторияға арнап қайта жазуды сұрай алады. Жауапта сақталуға тиіс ақпаратты және оны әңгімеде пайдалы ететін ұзындықты не құрылымды көрсетіңіз.
Қолдау қызметінің мысал жауабына пайдаланушы хабарламасын және жауапқа бекітілген фактілерді беріңіз. Қойылған сұраққа сай қысқа жауап сұрап, бастапқы хабарламаны нобаймен бірге сақтаңыз. Бұл кейінгі түзетуді нақты факт не тіркеске бағыттайды.
Өндірушінің кеңірек GLM-4 нұсқаулығы семантикалық жіктеуді ұсынады. Шағын жіктеу тапсырмасына санат анықтамаларын және мағынасы екіұшты хабарламаға арналған нақты ережені беріңіз. Таңдалған санатты берілген мәтінге сүйенген қысқа түсіндірмемен сұраңыз.
Кіріс хабарламаларына арналған мысал тапсырма сұрақты, өзгеріс өтінішін және растауды ажырата алады. Қайтарылған шешіммен бірге бастапқы хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Хабарламада бірнеше мақсат болса, айтылмаған санат ережесіне сүйенбей, оны сұралған нәтижеде қалай көрсету керегін жазыңыз.
Өндірушінің GLM-4 диалог мысалдары берілген хабарламалардан жазбаша мазмұн қайтарады. Нысаналы әрекеттесуге сай нәтиже таңдаңыз: бір абзацтық жауап, негізгі тармақтардың қысқа тізімі немесе есімдер мен көрсеткіштердің бекітілген жазылуын сақтайтын түзетілген сөйлем.
Үзіндіні қысқаша түйіндеу үшін қысқа нұсқада сақталуға тиіс фактілерді атаңыз. Қайта жазу кезінде қай детальдер бекітілгенін және реңктің не құрылымның қай қырлары өзгере алатынын көрсетіңіз. Мұндай дайындық аяқталған мәтінге нақты мақсат беріп, бастапқы материалды тексеруге қолжетімді қалдырады.
GLM-4-Flash, FlashX және Flash-250414 — өндірушінің жеке атауы бар профильдері. Әңгімені жалғастырғанда немесе жауаптар жинағын тексергенде таңдалған Flash атауын сұраумен және шығыспен бірге сақтаңыз. Келесі нұсқау қабылданған нобайға сүйеніп, нақты өзгеріске бағытталуы мүмкін: мысалы, түсініксіз тіркесті ауыстыру немесе түсіп қалған ескертпені қалпына келтіру.
Қысқа жауапты не жіктеу нәтижесін дереккөз идентификаторымен сақтаңыз. Бөліп алынған есімдерді, мәндерді және санат түсіндірмелерін кіріспен салыстырып, кейін түзетілген нәтижені әңгіменің не құжат жұмысының келесі қадамына өткізіңіз.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер glm-4-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.000028 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.000028 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "glm-4-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4-flash', '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-4-flash', '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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra glm-4-flash
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Draft a concise booking reply\n\nWrite a concise reply to this customer: "Can our group arrive at 09:00?" Approved facts: reception opens at 09:30; luggage may be left from 09:30; room access starts at 15:00. Keep the reply to two sentences. Answer the early-arrival question clearly without promising an earlier room or unattended luggage storage.A two-sentence customer reply using only the approved reception, luggage and room-access times.Check that 09:00 is not accepted and room access remains 15:00.