모델

Z.ai: GLM 4.7 Flash

Markdown · JSON

Z.ai: GLM 4.7 Flash

GLM-4.7-Flash는 코딩, 장문 텍스트, 중국어 글쓰기와 번역을 위한 Z.ai의 30B-A3B 전문가 혼합 텍스트 모델입니다. 추론과 도구 지향 작업 흐름을 지원하며, 제작사 호스팅 프로필은 200K 컨텍스트 토큰과 최대 128K 출력을 제공합니다.

모델 소개

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

GLM-4.7-Flash는 Z.ai GLM-4.7 계열의 30B-A3B 전문가 혼합 에디션입니다. 희소 설계의 전체 파라미터 수는 십억 개 단위로 약 30이며, 활성 파라미터 수는 삼십억 개입니다. 제작사는 역량과 효율의 균형을 맞춘 경량 모델로 제시합니다. 텍스트를 입력받고 텍스트를 생성합니다. 제작사는 소프트웨어 개발, 중국어 글쓰기, 번역, 장문 텍스트 처리, 역할 기반 대화를 특히 강조합니다. 유용한 지침에서는 제공된 자료에 근거한 코드 제안, 수정 문단, 설명 또는 구조화된 결과를 요청할 수 있습니다.

개발 분야에서 Z.ai는 이 Flash 에디션의 프런트엔드 및 애플리케이션 로직 과제를 제시합니다. 구현할 동작, 관련 소스, 유지해야 할 조건을 제공하세요. 페이지나 컴포넌트에서는 상태, 레이아웃, 필요한 상호작용을 설명한 뒤 편집 가능한 코드와 중요한 선택에 대한 설명을 요청하세요. 기존 함수에서는 관찰된 실패와 예상 결과 예시를 포함하세요. 모델은 코드 제안을 생성하며, 컴파일, 실행, 인터페이스 렌더링은 연결된 애플리케이션 환경의 역할입니다.

제작사 호스팅 GLM-4.7 시리즈 프로필에는 Flash의 텍스트 입력, 텍스트 출력, 200K토큰 컨텍스트와 최대 128K 출력 토큰이 명시되어 있습니다. 개방형 모델 카드와 호스팅 프로필은 같은 이름의 에디션에서 체크포인트 특성과 제작사 서비스 설정이라는 서로 다른 측면을 설명합니다. 긴 입력은 원본 제목, 코드 식별자, 명확한 문서 경계를 갖춰 준비하고 추론과 요청한 답변 공간을 남기세요. 텍스트 전용 모델은 이미지나 카메라 입력을 처리하는 애플리케이션의 코드를 작성할 수 있지만, 이 체크포인트에 네이티브 시각 입력 모드가 생기는 것은 아닙니다.

GLM-4.7 시리즈에서는 추론이 기본적으로 활성화됩니다. 제작사는 턴별 전환 설정을 문서화하여 어려운 질문에서는 추론을 요청하고, 단순한 다시 쓰기나 짧은 답변에서는 비활성화할 수 있도록 합니다. 도구 호출 사이의 교차 사고도 지원하므로 반환된 관찰을 해석한 후 다음 단계를 계획할 수 있습니다. 이런 과제를 시작하기 전에 사용 가능한 도구와 필요한 최종 산출물을 정의하세요. 문서 어시스턴트는 선택한 정보를 요청하고 실제 검색 결과를 받은 뒤, 그 결과가 뒷받침하는 설명을 준비할 수 있습니다.

사고 유지 기능은 지속적인 코딩이나 에이전트 작업을 위한 별도 옵션입니다. 제작사 가이드는 clear_thinking=false를 사용하고 이전 어시스턴트 턴의 reasoning_content 전체를 수정 없이 원래 순서대로 반환하도록 요구합니다. 해당 블록을 바꾸거나 재배열하면 결과의 품질이 저하되고 캐시 동작에 영향을 줄 수 있습니다. 제작사의 코딩 인터페이스와 표준 인터페이스는 기본값이 다르므로, 이 옵션은 모든 대화의 자동 속성이 아니라 설정된 작업 흐름입니다. 표시되는 답변과 보존된 추론을 구분하고 이후 단계가 의존하는 근거나 도구 출력을 보존하세요.

문서화된 계열 인터페이스에는 스트리밍 텍스트, 함수 호출, 컨텍스트 캐싱, JSON 등의 구조화 출력이 포함됩니다. 구조화된 결과에서는 필수 필드와 각 값이 나타내는 내용을 제공하고, 도구 요청에서는 함수의 목적, 인수, 완료 조건을 정의하세요. 생성된 호출은 애플리케이션에 행동을 요청하는 것이며 실행 증거가 아닙니다. 최종 결과는 짧은 보고서, 데이터 객체 또는 코드 산출물이 될 수 있고, 생성에 사용한 정보도 계속 식별할 수 있어야 합니다.

글쓰기나 번역에서는 독자, 언어, 어조, 바꾸지 말아야 할 용어를 지정하세요. 제작사는 기술 작업 외에도 중국어 글쓰기, 서사 또는 역할 기반 대화에서 Flash를 시도하도록 권장합니다. 편집 지침의 예시는 문단을 제공하고 사실을 유지하는 간결한 수정을 요청할 수 있으며, 번역 지침은 용어집을 제공하고 인용문과 지침을 구분할 수 있습니다. 긴 대화에서는 제약을 유지하고 다음에 필요한 결과를 명시해 모델 응답이 원래 과제와 연결되도록 하세요.

해당 개방형 모델 카드는 평가 과제별로 다른 생성 설정을 공개합니다. 기본 temperature는 1.0, top-p는 0.95이며, 별도 소프트웨어 과제 설정은 0.7과 1.0입니다. 예시 생성 길이는 해당 절차의 일부이며 추가적인 보편 한도가 아닙니다. 이 체크포인트는 GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX, 이후 GLM-5 모델과 구분됩니다. 과제와 응답 모드를 이 에디션의 문서화된 텍스트 기능에 맞춘 뒤 전달된 코드, 추출 값 또는 수정 문장을 입력과 대조해 평가하세요.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Translate a notice with a fixed glossary

Translate this Chinese notice into English: '订单已审核,但尚未发货。更改收货地址需要重新审核。' Use this glossary consistently: 审核 = review; 发货 = dispatch; 收货地址 = delivery address. Write a clear customer-facing notice and preserve the distinction between completed review and pending dispatch. Do not add a dispatch date or an approval guarantee.

예상 결과

A concise English notice applying the glossary and preserving the two different order states.

결과 확인

The translation retains the requirement for another review after an address change and does not state that dispatch occurred.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions z-ai/glm-4.7-flash

z-ai/glm-4.7-flash

Z.ai /z-ai/glm-4.7-flash

시작하기

GLM-4.7-Flash는 코딩, 장문 텍스트, 중국어 글쓰기와 번역을 위한 Z.ai의 30B-A3B 전문가 혼합 텍스트 모델입니다. 추론과 도구 지향 작업 흐름을 지원하며, 제작사 호스팅 프로필은 200K 컨텍스트 토큰과 최대 128K 출력을 제공합니다.

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
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
z-ai/glm-4.7-flash
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 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—
필드messages[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
function
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드modalities유형string[]요건선택 사항값과 한도
text
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도
조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다
기본값—
필드cache_control.ttl유형string요건선택 사항값과 한도
조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수control_scope명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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

Ailoot 요금

설정별 가격

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

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.000144 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.000858 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.000144 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.000858 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍
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-4.7-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='z-ai/glm-4.7-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='z-ai/glm-4.7-flash',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
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra z-ai/glm-4.7-flash

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

z-ai/glm-4.7-flash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages z-ai/glm-4.7-flash

z-ai/glm-4.7-flash

Z.ai /z-ai/glm-4.7-flash

시작하기

GLM-4.7-Flash는 코딩, 장문 텍스트, 중국어 글쓰기와 번역을 위한 Z.ai의 30B-A3B 전문가 혼합 텍스트 모델입니다. 추론과 도구 지향 작업 흐름을 지원하며, 제작사 호스팅 프로필은 200K 컨텍스트 토큰과 최대 128K 출력을 제공합니다.

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
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
z-ai/glm-4.7-flash
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 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

Ailoot 요금

설정별 가격

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

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.000144 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.000858 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.000144 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.000858 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "z-ai/glm-4.7-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'z-ai/glm-4.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'z-ai/glm-4.7-flash', '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
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra z-ai/glm-4.7-flash

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

z-ai/glm-4.7-flash

FAQ · Z.ai: GLM 4.7 Flash
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-4.7-flash: text → text

POST /v1/messages · z-ai/glm-4.7-flash: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-4.7-flash: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · z-ai/glm-4.7-flash: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · z-ai/glm-4.7-flash: messages.min_items: 1

자세히 보기

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리셀러 라이선스 요청 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약