AutoGLM Phone 9B Multilingual은 스마트폰 인터페이스를 통해 작업하는 어시스턴트를 위한 Z.ai의 모델입니다. 자연어로 제시한 작업과 현재 화면의 시각적 이해를 결합해 다음 단계를 계획하고, 휴대전화 에이전트 환경이 동작에 사용하는 정보를 생성합니다. 아키텍처는 GLM 4.1V 9B Thinking과 동일하며, Phone Multilingual이라는 이름의 버전은 별개의 모델 선택지로 유지됩니다.
프로젝트 개요. 제조사의 Phone Agent는 화면 인식과 실행 루프를 결합합니다. 환경이 인터페이스를 캡처하면 모델이 작업을 추론하고, 기기 제어 구성 요소가 선택한 작업을 수행합니다. 이후 새 화면이 다음 단계를 위한 피드백을 제공합니다. 공개된 프레임워크는 Android 기기에 Android Debug Bridge를 사용하며, 별도의 HarmonyOS 제어 경로를 제공합니다. 모델은 인식과 계획을 담당하고, 연결된 환경은 실제 기기 상호작용을 담당합니다.
다국어 버전의 차이. 원래 AutoGLM Phone 9B는 중국어 모바일 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. Multilingual 버전은 영어 시나리오 지원을 추가하며 영어 또는 다른 언어의 콘텐츠가 포함된 애플리케이션을 대상으로 합니다. 프로젝트는 중국어와 영어 지시 프롬프트도 제공합니다. 작업을 설명할 때 앱 이름, 검색어, 화면에 보이는 인터페이스 텍스트를 유지하세요. 이러한 세부 정보는 요청 동작을 임의로 추정한 번역이 아닌 실제 화면에 연결하는 데 도움이 됩니다.
동작 계획. 공개된 프레임워크의 동작 어휘에는 앱 실행, 탭, 입력, 스와이프, 뒤로 가기, 홈으로 돌아가기, 길게 누르기, 두 번 탭하기, 페이지 로딩 기다리기가 포함됩니다. 수동 조작 전환 동작도 있습니다. 화면 기반 워크플로에서는 이 어휘를 사용해 관련 앱을 열고, 필요한 컨트롤을 찾고, 요청한 텍스트를 입력한 뒤 새 페이지를 살펴보세요. 로딩 상태나 변경된 레이아웃 때문에 이전 관찰이 유효하지 않을 수 있으므로 다음 동작은 최신 인터페이스를 기준으로 해야 합니다.
구체적인 작업 준비. 앱, 목표 정보나 결과, 중요한 조건을 명시하세요. 검색 작업에는 정확한 검색어, 선택 기준, 원하는 결과를 제공하세요. 예를 들어 일치하는 항목의 목록과 화면에 보이는 속성을 요청할 수 있습니다. 사무 업무에서는 어떤 화면 정보를 수집하고 최종 요약을 어떻게 제시할지 지정하세요. 현재 스크린샷과 함께 어시스턴트가 과정의 어느 지점에 있는지 설명할 만큼의 이전 단계를 포함하세요. 그러면 출력에서 다음 작업을 제안하거나 진행을 막는 화면상의 세부 사항을 설명할 수 있습니다.
사람의 참여. 공식 프레임워크는 민감한 작업의 확인과 로그인 또는 인증 코드 단계에서 수동 조작으로 전환하기 위한 콜백을 제공합니다. 애플리케이션은 사용자에게 휴대전화 조작을 넘긴 다음, 사람이 해당 단계를 완료하면 새로 캡처한 화면에서 계속 진행할 수 있습니다. 정보 찾기, 동작 준비, 목표 결과 도달을 어시스턴트가 구분할 수 있도록 명확한 완료 조건을 제시하세요.
실제 설정은 워크플로에 영향을 줍니다. 기기 권한, 정상적으로 작동하는 스크린샷 경로, 텍스트 입력은 주변 환경이 제공합니다. 제조사의 Android 설정은 텍스트 입력에 전용 키보드 구성 요소를 사용하고, HarmonyOS 경로는 네이티브 입력을 사용합니다. 일부 보호된 화면에서는 검은색 캡처가 반환될 수 있습니다. 화면을 이용할 수 없거나 컨트롤이 모호하면 다음 동작을 정하기 전에 사용할 수 있는 화면이나 사람의 안내를 확보하세요. 모델 응답만으로는 휴대전화 작업이 실행되었다고 판단할 수 없습니다. 진행을 확인하려면 작업 후 화면을 살펴보세요.
", "aboutText": "AutoGLM Phone 9B Multilingual은 스마트폰 인터페이스를 통해 작업하는 어시스턴트를 위한 Z.ai의 모델입니다. 자연어로 제시한 작업과 현재 화면의 시각적 이해를 결합해 다음 단계를 계획하고, 휴대전화 에이전트 환경이 동작에 사용하는 정보를 생성합니다. 아키텍처는 GLM 4.1V 9B Thinking과 동일하며, Phone Multilingual이라는 이름의 버전은 별개의 모델 선택지로 유지됩니다.\n\n프로젝트 개요. 제조사의 Phone Agent는 화면 인식과 실행 루프를 결합합니다. 환경이 인터페이스를 캡처하면 모델이 작업을 추론하고, 기기 제어 구성 요소가 선택한 작업을 수행합니다. 이후 새 화면이 다음 단계를 위한 피드백을 제공합니다. 공개된 프레임워크는 Android 기기에 Android Debug Bridge를 사용하며, 별도의 HarmonyOS 제어 경로를 제공합니다. 모델은 인식과 계획을 담당하고, 연결된 환경은 실제 기기 상호작용을 담당합니다.\n\n다국어 버전의 차이. 원래 AutoGLM Phone 9B는 중국어 모바일 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. Multilingual 버전은 영어 시나리오 지원을 추가하며 영어 또는 다른 언어의 콘텐츠가 포함된 애플리케이션을 대상으로 합니다. 프로젝트는 중국어와 영어 지시 프롬프트도 제공합니다. 작업을 설명할 때 앱 이름, 검색어, 화면에 보이는 인터페이스 텍스트를 유지하세요. 이러한 세부 정보는 요청 동작을 임의로 추정한 번역이 아닌 실제 화면에 연결하는 데 도움이 됩니다.\n\n동작 계획. 공개된 프레임워크의 동작 어휘에는 앱 실행, 탭, 입력, 스와이프, 뒤로 가기, 홈으로 돌아가기, 길게 누르기, 두 번 탭하기, 페이지 로딩 기다리기가 포함됩니다. 수동 조작 전환 동작도 있습니다. 화면 기반 워크플로에서는 이 어휘를 사용해 관련 앱을 열고, 필요한 컨트롤을 찾고, 요청한 텍스트를 입력한 뒤 새 페이지를 살펴보세요. 로딩 상태나 변경된 레이아웃 때문에 이전 관찰이 유효하지 않을 수 있으므로 다음 동작은 최신 인터페이스를 기준으로 해야 합니다.\n\n구체적인 작업 준비. 앱, 목표 정보나 결과, 중요한 조건을 명시하세요. 검색 작업에는 정확한 검색어, 선택 기준, 원하는 결과를 제공하세요. 예를 들어 일치하는 항목의 목록과 화면에 보이는 속성을 요청할 수 있습니다. 사무 업무에서는 어떤 화면 정보를 수집하고 최종 요약을 어떻게 제시할지 지정하세요. 현재 스크린샷과 함께 어시스턴트가 과정의 어느 지점에 있는지 설명할 만큼의 이전 단계를 포함하세요. 그러면 출력에서 다음 작업을 제안하거나 진행을 막는 화면상의 세부 사항을 설명할 수 있습니다.\n\n사람의 참여. 공식 프레임워크는 민감한 작업의 확인과 로그인 또는 인증 코드 단계에서 수동 조작으로 전환하기 위한 콜백을 제공합니다. 애플리케이션은 사용자에게 휴대전화 조작을 넘긴 다음, 사람이 해당 단계를 완료하면 새로 캡처한 화면에서 계속 진행할 수 있습니다. 정보 찾기, 동작 준비, 목표 결과 도달을 어시스턴트가 구분할 수 있도록 명확한 완료 조건을 제시하세요.\n\n실제 설정은 워크플로에 영향을 줍니다. 기기 권한, 정상적으로 작동하는 스크린샷 경로, 텍스트 입력은 주변 환경이 제공합니다. 제조사의 Android 설정은 텍스트 입력에 전용 키보드 구성 요소를 사용하고, HarmonyOS 경로는 네이티브 입력을 사용합니다. 일부 보호된 화면에서는 검은색 캡처가 반환될 수 있습니다. 화면을 이용할 수 없거나 컨트롤이 모호하면 다음 동작을 정하기 전에 사용할 수 있는 화면이나 사람의 안내를 확보하세요. 모델 응답만으로는 휴대전화 작업이 실행되었다고 판단할 수 없습니다. 진행을 확인하려면 작업 후 화면을 살펴보세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Plan the next phone-search step\n\nUse this text transcription of the current phone screen: app 'City Library'; search field 'Search catalog'; button 'Search'; no results shown. Goal: find books matching the exact title 'The Glass Harbor'. Propose only the next input action and the screen evidence needed afterward. Preserve the title and do not claim that a search has already run.One next-action proposal and a short description of the resulting screen evidence to inspect.The response uses the exact title and distinguishes proposed text entry from an executed search or a found book.zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual스마트폰 화면을 이해하고 인터페이스 동작을 계획하는 Z.ai의 비전 언어 모델입니다. Multilingual 버전은 영어 시나리오와 다른 언어의 콘텐츠가 포함된 인터페이스를 지원하며, 연결된 휴대전화 에이전트 환경이 제안된 작업을 실행합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
AutoGLM Phone 9B Multilingual은 스마트폰 인터페이스를 통해 작업하는 어시스턴트를 위한 Z.ai의 모델입니다. 자연어로 제시한 작업과 현재 화면의 시각적 이해를 결합해 다음 단계를 계획하고, 휴대전화 에이전트 환경이 동작에 사용하는 정보를 생성합니다. 아키텍처는 GLM 4.1V 9B Thinking과 동일하며, Phone Multilingual이라는 이름의 버전은 별개의 모델 선택지로 유지됩니다.
프로젝트 개요. 제조사의 Phone Agent는 화면 인식과 실행 루프를 결합합니다. 환경이 인터페이스를 캡처하면 모델이 작업을 추론하고, 기기 제어 구성 요소가 선택한 작업을 수행합니다. 이후 새 화면이 다음 단계를 위한 피드백을 제공합니다. 공개된 프레임워크는 Android 기기에 Android Debug Bridge를 사용하며, 별도의 HarmonyOS 제어 경로를 제공합니다. 모델은 인식과 계획을 담당하고, 연결된 환경은 실제 기기 상호작용을 담당합니다.
다국어 버전의 차이. 원래 AutoGLM Phone 9B는 중국어 모바일 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. Multilingual 버전은 영어 시나리오 지원을 추가하며 영어 또는 다른 언어의 콘텐츠가 포함된 애플리케이션을 대상으로 합니다. 프로젝트는 중국어와 영어 지시 프롬프트도 제공합니다. 작업을 설명할 때 앱 이름, 검색어, 화면에 보이는 인터페이스 텍스트를 유지하세요. 이러한 세부 정보는 요청 동작을 임의로 추정한 번역이 아닌 실제 화면에 연결하는 데 도움이 됩니다.
동작 계획. 공개된 프레임워크의 동작 어휘에는 앱 실행, 탭, 입력, 스와이프, 뒤로 가기, 홈으로 돌아가기, 길게 누르기, 두 번 탭하기, 페이지 로딩 기다리기가 포함됩니다. 수동 조작 전환 동작도 있습니다. 화면 기반 워크플로에서는 이 어휘를 사용해 관련 앱을 열고, 필요한 컨트롤을 찾고, 요청한 텍스트를 입력한 뒤 새 페이지를 살펴보세요. 로딩 상태나 변경된 레이아웃 때문에 이전 관찰이 유효하지 않을 수 있으므로 다음 동작은 최신 인터페이스를 기준으로 해야 합니다.
구체적인 작업 준비. 앱, 목표 정보나 결과, 중요한 조건을 명시하세요. 검색 작업에는 정확한 검색어, 선택 기준, 원하는 결과를 제공하세요. 예를 들어 일치하는 항목의 목록과 화면에 보이는 속성을 요청할 수 있습니다. 사무 업무에서는 어떤 화면 정보를 수집하고 최종 요약을 어떻게 제시할지 지정하세요. 현재 스크린샷과 함께 어시스턴트가 과정의 어느 지점에 있는지 설명할 만큼의 이전 단계를 포함하세요. 그러면 출력에서 다음 작업을 제안하거나 진행을 막는 화면상의 세부 사항을 설명할 수 있습니다.
사람의 참여. 공식 프레임워크는 민감한 작업의 확인과 로그인 또는 인증 코드 단계에서 수동 조작으로 전환하기 위한 콜백을 제공합니다. 애플리케이션은 사용자에게 휴대전화 조작을 넘긴 다음, 사람이 해당 단계를 완료하면 새로 캡처한 화면에서 계속 진행할 수 있습니다. 정보 찾기, 동작 준비, 목표 결과 도달을 어시스턴트가 구분할 수 있도록 명확한 완료 조건을 제시하세요.
실제 설정은 워크플로에 영향을 줍니다. 기기 권한, 정상적으로 작동하는 스크린샷 경로, 텍스트 입력은 주변 환경이 제공합니다. 제조사의 Android 설정은 텍스트 입력에 전용 키보드 구성 요소를 사용하고, HarmonyOS 경로는 네이티브 입력을 사용합니다. 일부 보호된 화면에서는 검은색 캡처가 반환될 수 있습니다. 화면을 이용할 수 없거나 컨트롤이 모호하면 다음 동작을 정하기 전에 사용할 수 있는 화면이나 사람의 안내를 확보하세요. 모델 응답만으로는 휴대전화 작업이 실행되었다고 판단할 수 없습니다. 진행을 확인하려면 작업 후 화면을 살펴보세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 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— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_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 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000072 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.000286 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 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. |
Ailoot Ultra zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual스마트폰 화면을 이해하고 인터페이스 동작을 계획하는 Z.ai의 비전 언어 모델입니다. Multilingual 버전은 영어 시나리오와 다른 언어의 콘텐츠가 포함된 인터페이스를 지원하며, 연결된 휴대전화 에이전트 환경이 제안된 작업을 실행합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
AutoGLM Phone 9B Multilingual은 스마트폰 인터페이스를 통해 작업하는 어시스턴트를 위한 Z.ai의 모델입니다. 자연어로 제시한 작업과 현재 화면의 시각적 이해를 결합해 다음 단계를 계획하고, 휴대전화 에이전트 환경이 동작에 사용하는 정보를 생성합니다. 아키텍처는 GLM 4.1V 9B Thinking과 동일하며, Phone Multilingual이라는 이름의 버전은 별개의 모델 선택지로 유지됩니다.
프로젝트 개요. 제조사의 Phone Agent는 화면 인식과 실행 루프를 결합합니다. 환경이 인터페이스를 캡처하면 모델이 작업을 추론하고, 기기 제어 구성 요소가 선택한 작업을 수행합니다. 이후 새 화면이 다음 단계를 위한 피드백을 제공합니다. 공개된 프레임워크는 Android 기기에 Android Debug Bridge를 사용하며, 별도의 HarmonyOS 제어 경로를 제공합니다. 모델은 인식과 계획을 담당하고, 연결된 환경은 실제 기기 상호작용을 담당합니다.
다국어 버전의 차이. 원래 AutoGLM Phone 9B는 중국어 모바일 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. Multilingual 버전은 영어 시나리오 지원을 추가하며 영어 또는 다른 언어의 콘텐츠가 포함된 애플리케이션을 대상으로 합니다. 프로젝트는 중국어와 영어 지시 프롬프트도 제공합니다. 작업을 설명할 때 앱 이름, 검색어, 화면에 보이는 인터페이스 텍스트를 유지하세요. 이러한 세부 정보는 요청 동작을 임의로 추정한 번역이 아닌 실제 화면에 연결하는 데 도움이 됩니다.
동작 계획. 공개된 프레임워크의 동작 어휘에는 앱 실행, 탭, 입력, 스와이프, 뒤로 가기, 홈으로 돌아가기, 길게 누르기, 두 번 탭하기, 페이지 로딩 기다리기가 포함됩니다. 수동 조작 전환 동작도 있습니다. 화면 기반 워크플로에서는 이 어휘를 사용해 관련 앱을 열고, 필요한 컨트롤을 찾고, 요청한 텍스트를 입력한 뒤 새 페이지를 살펴보세요. 로딩 상태나 변경된 레이아웃 때문에 이전 관찰이 유효하지 않을 수 있으므로 다음 동작은 최신 인터페이스를 기준으로 해야 합니다.
구체적인 작업 준비. 앱, 목표 정보나 결과, 중요한 조건을 명시하세요. 검색 작업에는 정확한 검색어, 선택 기준, 원하는 결과를 제공하세요. 예를 들어 일치하는 항목의 목록과 화면에 보이는 속성을 요청할 수 있습니다. 사무 업무에서는 어떤 화면 정보를 수집하고 최종 요약을 어떻게 제시할지 지정하세요. 현재 스크린샷과 함께 어시스턴트가 과정의 어느 지점에 있는지 설명할 만큼의 이전 단계를 포함하세요. 그러면 출력에서 다음 작업을 제안하거나 진행을 막는 화면상의 세부 사항을 설명할 수 있습니다.
사람의 참여. 공식 프레임워크는 민감한 작업의 확인과 로그인 또는 인증 코드 단계에서 수동 조작으로 전환하기 위한 콜백을 제공합니다. 애플리케이션은 사용자에게 휴대전화 조작을 넘긴 다음, 사람이 해당 단계를 완료하면 새로 캡처한 화면에서 계속 진행할 수 있습니다. 정보 찾기, 동작 준비, 목표 결과 도달을 어시스턴트가 구분할 수 있도록 명확한 완료 조건을 제시하세요.
실제 설정은 워크플로에 영향을 줍니다. 기기 권한, 정상적으로 작동하는 스크린샷 경로, 텍스트 입력은 주변 환경이 제공합니다. 제조사의 Android 설정은 텍스트 입력에 전용 키보드 구성 요소를 사용하고, HarmonyOS 경로는 네이티브 입력을 사용합니다. 일부 보호된 화면에서는 검은색 캡처가 반환될 수 있습니다. 화면을 이용할 수 없거나 컨트롤이 모호하면 다음 동작을 정하기 전에 사용할 수 있는 화면이나 사람의 안내를 확보하세요. 모델 응답만으로는 휴대전화 작업이 실행되었다고 판단할 수 없습니다. 진행을 확인하려면 작업 후 화면을 살펴보세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.000072 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.000286 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 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. |
Ailoot Ultra zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Plan the next phone-search step\n\nUse this text transcription of the current phone screen: app 'City Library'; search field 'Search catalog'; button 'Search'; no results shown. Goal: find books matching the exact title 'The Glass Harbor'. Propose only the next input action and the screen evidence needed afterward. Preserve the title and do not claim that a search has already run.One next-action proposal and a short description of the resulting screen evidence to inspect.The response uses the exact title and distinguishes proposed text entry from an executed search or a found book.