Source: https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/
Language: ko

# Z.ai: GLM 5.3

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/facts.json)

## [Z.ai: GLM 5.3](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/)

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-4)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-5)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-6)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-7)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-8)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-9)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-10)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-11)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-12)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-13)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-14)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-15)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-16)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-17)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-18)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-19)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-20)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-21)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-22)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/glm-5-3/#method-23)

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링과 장기 에이전트 작업을 위해 설계된 대규모 텍스트 추론 모델입니다. 제조사는 GLM 5.2와 동일한 기반 모델을 사용하며 새 성능 향상은 사후 학습에서 나온다고 밝힙니다. 이번 릴리스는 프로그래밍, 터미널 작업, 여러 의존 단계가 있는 폭넓은 과제의 역량 강화에 중점을 둡니다. 텍스트를 입력받고 코드, 설명, 계획, 도구가 연결된 애플리케이션에서의 도구 호출 요청 등을 텍스트로 출력합니다.

문서화된 추론 모드는 항상 활성화됩니다. GLM 5.3은 low, high, max의 세 가지 강도를 제공하며 기본값은 max입니다. 제작사는 복잡한 코딩에 max를 권장하고, low는 간단한 단계에 더 가벼운 추론 옵션을 제공합니다. 선택한 강도와 함께 명확한 최종 산출물과 완료 기준을 제시하세요. 예를 들어 “이 파일과 실패 결과를 살펴보고, 영향받는 모듈 전반에서 원인을 추적한 뒤, 공개 인터페이스를 보존하는 수정안을 제시하고 어떤 검사가 회귀 문제가 해결되었음을 입증하는지 설명하세요”라고 요청할 수 있습니다.

제작사는 1M토큰의 컨텍스트 윈도와 128K토큰의 최대 출력 길이를 명시합니다. 모델이 조사해야 할 관계를 중심으로 긴 자료를 구성하세요. 파일 이름, 관련 정의, 원본 레이블, 관찰 순서를 보존하고 해당 작업 컨텍스트 안에 추론과 최종 답변 공간을 남기세요. 큰 윈도는 모듈 간 의존 관계나 긴 에이전트 관찰 순서에 유용하지만, 무관한 자료를 방향 없이 모아 둔다고 명확한 과제가 되지는 않습니다.

저장소 작업에서는 예상 동작, 관련 소스 텍스트, 의존성 버전, 실제 오류 출력을 제공하세요. 패치를 제안하기 전에 영향받는 동작을 파악하도록 요청하세요. 리팩터링에서는 보존할 인터페이스와 불변 조건을 명시하세요. 유용한 응답은 수정된 코드, 변경이 관찰된 문제를 해결하는 이유, 결과 확인에 필요한 사례를 포함합니다. 실제 결과를 도구가 연결된 작업 흐름에 다시 제공해 다음 단계가 이전 제안이 아닌 변경된 상태에 근거하도록 하세요.

성능 작업에서는 워크로드, 기준선, 실행 시간, 프로파일 또는 할당 기록 같은 측정치를 제공하세요. Z.ai는 병목 진단, 최적화, 실험, 정확성을 유지한 결과를 포함하는 학습 과제를 설명합니다. 실용적인 요청은 “이 프로파일로 가장 영향이 큰 병목을 찾고, 측정 가능한 변경 하나를 제안하며, 어떤 결과가 나와야 변경을 유지할 근거가 되는지 설명하세요”입니다. 성능 가설과 기록된 개선을 구분하세요. 결과를 살펴볼 때 같은 워크로드와 관련 조건을 유지하세요.

이번 릴리스는 취약점 분석 역량도 발전시킵니다. 방어 목적의 소스 검토에서는 관련 코드, 의도한 신뢰 경계, 실행 조건을 제공하세요. 의심되는 문제를 영향받는 입력과 동작, 집중된 개선 조치에 연결하는 분석 결과를 요청하세요. 잠재적 약점과 재현된 결함을 구분하고 검증에 사용한 관찰을 보존하세요. 의심스러운 패턴을 모두 확정된 취약점으로 취급하기보다 구체적인 근거와 수정 제안을 우선하는 보고서가 더 유용합니다.

함수 호출을 통해 주변 애플리케이션은 외부 작업을 모델에 제공할 수 있습니다. 각 도구의 목적, 인수, 예상 결과를 정의하고 실제 도구 관찰 결과를 다음 단계에 반환하세요. 모델은 그 결과를 추론하고 과제를 어떻게 바꿀지 판단할 수 있습니다. 제안된 행동, 실행된 작업, 미해결 검사를 구분하세요. 제작사는 추론과 답변 조각을 별도로 반환하는 스트리밍 응답도 문서화합니다. 이를 최종 보고서나 코드 설명으로 취급하기 전에 완성된 답변을 조합하세요.

로컬 모델 카드에는 구체적인 이력 설정이 나옵니다. 채팅 템플릿은 기본적으로 사고 내용을 유지하지만, 제작사는 일반 채팅에서는 이전 사고 내용을 명시적으로 지우도록 권장합니다. 용도에 맞는 대화 구조를 적용하고, 이어서 작업하는 데 필요한 실제 완성 답변과 도구 결과를 보존하세요. GLM 5.2나 별도 GLM 5.3 Flash 에디션의 추론 제어 설정을 이 모델의 low/high/max 제어와 상호 교환 가능한 것으로 취급하지 마세요.

구조화된 결과에서는 예상 필드, 유형, 원본 처리 규칙을 지정하세요. 결함 표, 변경 계획, 관찰을 요약한 JSON 객체 등이 유용한 산출물이 될 수 있습니다. 애플리케이션이 사용하기 전에 구조와 값을 모두 검증하세요. 최종 결과에는 답이나 수정 산출물, 이를 뒷받침하는 근거, 남은 가정이 표시되어야 합니다. 추론 강도가 높다고 도구가 실행되었거나 제안한 패치가 검사를 통과했거나 사실 주장이 제공된 자료 밖의 근거를 얻었다고 입증되지는 않습니다.

실제 활용 과제

### 실제 활용 과제

영어 기술 예제

```
Target a measured bottleneck

Profile P1 for one import: parsing 0.4 s, per-row database lookups 8.1 s, writing 0.8 s. The import handles 10,000 rows, including repeated customer IDs. Propose one correctness-preserving optimization, describe what lookup behavior must remain identical and define a same-workload check before claiming an improvement.
```

#### 예상 결과

```
A bottleneck hypothesis, one proposed change and a correctness plus timing comparison plan.
```

#### 결과 확인

```
The proposal must use P1 without inventing an observed speedup or losing missing-customer behavior.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3`

[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages)

Z.ai /`glm-5.3`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.3 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-5.3",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-5.3",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-5.3',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.3`

[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses)

Z.ai /`glm-5.3`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.3 | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="glm-5.3", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-5.3", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-5.3", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3`

[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat)

Z.ai /`glm-5.3`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.3 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.3",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-5.3',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3`

[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

Z.ai /`glm-5.3`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.3 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`messages` | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
| 매개변수`file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream |
| 매개변수`control_scope` | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
| 매개변수`output_modalities` | 명세text |
| 매개변수`hosted_operations` | 명세false |
| 매개변수`multimodal_input_binding` | 명세null |

메서드 별칭: `/chat/completions`

수명 주기: `synchronous_or_streamed`

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

표준 요금 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

추론 수준 · 높음

표준 요금 추론 수준이 높음인 경우

추론 수준 · 낮음

표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우

추론 수준 · 최대

표준 요금 추론 수준이 최대인 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"glm-5.3","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="glm-5.3", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.3`

[`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

Z.ai /`glm-5.3`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

json · sse

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`json`, `sse`

출력 형식

JSON 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.3 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF-8 텍스트

`messages[].content 문자열`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |

수명 주기: `synchronous_or_streamed`

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

표준 요금 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

추론 수준 · 높음

표준 요금 추론 수준이 높음인 경우

추론 수준 · 낮음

표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우

추론 수준 · 최대

표준 요금 추론 수준이 최대인 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장

```json
{
  "model": "glm-5.3",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-5.3', '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
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-5.3', '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))
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm`

[`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages)

Z.ai /`glm`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm`

[`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses)

Z.ai /`glm`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="glm", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm`

[`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat)

Z.ai /`glm`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5`

[`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages)

Z.ai /`glm-5`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-5',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5`

[`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses)

Z.ai /`glm-5`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5 | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="glm-5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-5", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5`

[`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat)

Z.ai /`glm-5`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-5',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.1`

[`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages)

Z.ai /`glm-5.1`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.1 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.1", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-5.1",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-5.1",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-5.1',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.1`

[`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses)

Z.ai /`glm-5.1`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.1 | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.1", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="glm-5.1", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-5.1", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-5.1", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.1`

[`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat)

Z.ai /`glm-5.1`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.1 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.1", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.1",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-5.1',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-5.2`

[`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages)

Z.ai /`glm-5.2`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.2 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.2", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-5.2",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-5.2",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-5.2',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.2`

[`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses)

Z.ai /`glm-5.2`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.2 | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.2", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="glm-5.2", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-5.2", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-5.2", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.2`

[`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat)

Z.ai /`glm-5.2`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-5.2 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.2", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-5.2',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-latest`

[`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)

Z.ai /`glm-latest`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-latest | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_block[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`system` | 유형`string\|content_block[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop_sequences` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].input_schema` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`thinking.budget_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`output_config.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`metadata` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`cache_control` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content 또는 type=text 블록`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · Anthropic Messages

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="glm-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "glm-latest",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='glm-latest',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-latest`

[`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)

Z.ai /`glm-latest`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-latest | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string\|input_item[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`input[].content` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`input[].call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output. 실제 반환된 call\_id를 유지하세요 | 기본값— |
| 필드`input[].output` | 유형`string\|content_part[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: function\_call\_output | 기본값— |
| 필드`max_output_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning.summary` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`text.verbosity` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`include` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`store` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`previous_response_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 ID 요건: 지원되는 이어가기의 실제 응답 ID만 사용 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_key` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`입력 텍스트 또는 input_text 파트`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Responses

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-latest", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="glm-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "glm-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="glm-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Responses

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 출력 항목과 콘텐츠 파트, 실제 함수 call\_id, 암호화된 추론, 사용량을 보존하세요. 스트리밍에서는 이벤트/항목의 식별 정보를 완전하게 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`status` | 유형string |
| 필드`output[]` | 유형message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 필드`output[].content[]` | 유형content part |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=responses), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=responses), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=responses), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=responses), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=responses), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-latest`

[`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)

Z.ai /`glm-latest`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `glm`
- `glm-5`
- `glm-5.1`
- `glm-5.2`
- `glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

컨텍스트

1,000,000 tokens

최대 출력

131,072 tokens

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 glm-latest | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`optional_controls` | 명세null |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다 |

수명 주기: `exact retained published method`

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

### 요금

#### Ailoot 메서드 요금

입력

US$0.0014 */ 1K*

출력

US$0.0044 */ 1K*

캐시 읽기

≈US$0.00026 */ 1K*

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

#### 참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

### 요청 예제

#### Ailoot · OpenAI Chat

텍스트 예제Python SDKNode.js SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-latest", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='glm-latest',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3`

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat)

Z.ai /`z-ai/glm-5.3`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 z-ai/glm-5.3 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`modalities` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
| 필드`provider` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
| 필드`cache_control.ttl` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`messages` | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
| 매개변수`file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| 매개변수`control_scope` | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
| 매개변수`output_modalities` | 명세text |
| 매개변수`hosted_operations` | 명세false |
| 매개변수`multimodal_input_binding` | 명세null |

수명 주기: `synchronous_or_streamed`

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

표준 요금 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

추론 수준 · 높음

표준 요금 추론 수준이 높음인 경우

추론 수준 · 낮음

표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우

추론 수준 · 최대

표준 요금 추론 수준이 최대인 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5.3", "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
```

```python
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='z-ai/glm-5.3',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"))
```

```python
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='z-ai/glm-5.3',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3`

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages)

Z.ai /`z-ai/glm-5.3`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

json · sse

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`json`, `sse`

출력 형식

JSON 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 z-ai/glm-5.3 | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF-8 텍스트

`messages[].content 문자열`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |

수명 주기: `synchronous_or_streamed`

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

표준 요금 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

추론 수준 · 높음

표준 요금 추론 수준이 높음인 경우

추론 수준 · 낮음

표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우

추론 수준 · 최대

표준 요금 추론 수준이 최대인 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장

```json
{
  "model": "z-ai/glm-5.3",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'z-ai/glm-5.3', '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
```

```python
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': 'z-ai/glm-5.3', '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))
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `~z-ai/glm-latest`

[`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

Z.ai /`~z-ai/glm-latest`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

입력

`text`

출력

`text`

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 ~z-ai/glm-latest | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`modalities` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
| 필드`provider` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
| 필드`cache_control.ttl` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`messages` | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
| 매개변수`file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| 매개변수`control_scope` | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
| 매개변수`output_modalities` | 명세text |
| 매개변수`hosted_operations` | 명세false |
| 매개변수`multimodal_input_binding` | 명세null |

수명 주기: `synchronous_or_streamed`

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

표준 요금 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

추론 수준 · 높음

표준 요금 추론 수준이 높음인 경우

추론 수준 · 낮음

표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우

추론 수준 · 최대

표준 요금 추론 수준이 최대인 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "~z-ai/glm-latest", "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
```

```python
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='~z-ai/glm-latest',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"))
```

```python
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='~z-ai/glm-latest',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=chat), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=chat), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=chat), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=chat), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=chat), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=chat), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `~z-ai/glm-latest`

[`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

Z.ai /`~z-ai/glm-latest`

모델 ID

- `glm-5.3`
- `z-ai/glm-5.3`
- `~z-ai/glm-latest`

### 시작하기

Z.ai GLM 5.3은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업, 장기 에이전트를 위한 텍스트 추론 모델입니다. 제작사 문서에 명시된 1M토큰 컨텍스트, 최대 128K 출력 토큰, 함수 호출, low/high/max 추론 강도를 지원하며 추론은 항상 활성화됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

json · sse

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

입력

`text`

출력

`json`, `sse`

출력 형식

JSON 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 ~z-ai/glm-latest | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF-8 텍스트

`messages[].content 문자열`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |

수명 주기: `synchronous_or_streamed`

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

표준 요금 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

추론 수준 · 높음

표준 요금 추론 수준이 높음인 경우

추론 수준 · 낮음

표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우

추론 수준 · 최대

표준 요금 추론 수준이 최대인 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0028** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0088** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0.00052** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장

```json
{
  "model": "~z-ai/glm-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': '~z-ai/glm-latest', '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
```

```python
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': '~z-ai/glm-latest', '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))
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

<strong>Ailoot</strong> [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`z-ai/glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3&fmt=messages), [`glm`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm&fmt=messages), [`glm-5`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5&fmt=messages), [`glm-5.1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.1&fmt=messages), [`glm-5.2`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.2&fmt=messages), [`glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-latest`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-latest&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Core&caller=glm-5.3&fmt=messages), [`glm-5.3`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=z-ai%2Fglm-5.3&route=Ultra&caller=glm-5.3&fmt=messages)

FAQ · Z.ai: GLM 5.3

어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

`POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/messages` · `glm`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5.1`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5.1`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5.2`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5.2`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.2`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-latest`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-latest`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-latest`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-latest`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `~z-ai/glm-latest`: `text` → `json`, `sse`

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

`POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5.3`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5.1`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5.1`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.1`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5.2`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5.2`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.2`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-latest`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `~z-ai/glm-latest`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

어떤 제한이 적용되나요?

`POST /v1/messages` · `glm-5.3`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5.3`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-5.1`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5.1`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.1`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-5.2`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5.2`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.2`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-latest`: `messages.min_items`: `1`

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

## 할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독

정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.

최대 50% 프로모션 코드

구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.

이력의 지출

요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

[구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/)

## 판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱

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리셀러 라이선스

프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.

사이트의 문서

연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

[리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko)

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Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다.





회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.





Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.