models

Z.ai: GLM 4.7 Flash

Markdown · JSON

Z.ai: GLM 4.7 Flash

GLM-4.7-Flash – Z.ai 30B-A3B ekspertų mišinio tekstinis modelis programavimui, ilgiems tekstams, rašymui kinų kalba ir vertimui. Jis palaiko samprotavimą ir įrankiais nukreiptas darbo eigas; gamintojo talpinamame profilyje nurodyta 200K konteksto žetonų ir iki 128K išvestis.

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

GLM-4.7-Flash – Z.ai GLM-4.7 šeimos 30B-A3B ekspertų mišinio leidimas. Retajame modelyje iš viso yra apie 30 milijardų parametrų ir trys milijardai aktyvuojamų parametrų; gamintojas jį pristato kaip lengvą modelį, derinantį galimybes ir efektyvumą. Jis priima ir generuoja tekstą. Gamintojas ypač išskiria programinės įrangos kūrimą, rašymą kinų kalba, vertimą, ilgų tekstų apdorojimą ir vaidmenimis paremtą pokalbį. Naudinga užduotis gali prašyti kodo pasiūlymo, pataisytos ištraukos, paaiškinimo ar pateikta medžiaga pagrįsto struktūrinio rezultato.

Šio Flash leidimo kūrimo srityje Z.ai nurodo ir sąsajos, ir programos logikos užduotis. Pateikite įgyvendintiną veikimą, aktualų šaltinį ir sąlygas, kurios turi likti nepakeistos. Puslapiui ar komponentui aprašykite būsenas, išdėstymą ir reikiamą sąveiką, tada paprašykite redaguojamo kodo bei svarbių pasirinkimų paaiškinimo. Esamai funkcijai įtraukite stebėtą gedimą ir laukiamo rezultato pavyzdį. Modelis generuoja siūlomą kodą; jo kompiliavimas, vykdymas ar sąsajos atvaizdavimas priklauso prijungtai programos aplinkai.

Gamintojo talpinamame GLM-4.7 serijos profilyje Flash nurodyta tekstinė įvestis, tekstinė išvestis, 200K žetonų kontekstas ir iki 128K išvesties žetonų. Atviro modelio kortelė ir talpinamas profilis aprašo skirtingus to paties įvardyto leidimo aspektus: fiksuotos versijos savybes ir gamintojo paslaugos konfigūraciją. Ilgą įvestį parenkite su šaltinių antraštėmis, kodo identifikatoriais ir aiškiomis dokumentų ribomis, palikdami vietos samprotavimui bei prašomam atsakymui. Tik tekstinis modelis gali rašyti kodą programai, kuri apdoroja vaizdus ar kameros įvestį, tačiau tai nesuteikia šiai fiksuotai versijai tiesioginio vaizdinės įvesties režimo.

GLM-4.7 serijoje samprotavimas įjungtas pagal numatytuosius nustatymus. Gamintojas dokumentuoja atskiro pokalbio žingsnio jungiklį, tad sudėtingam klausimui galima prašyti samprotavimo, o paprastam perrašymui ar trumpam atsakymui jį išjungti. Taip pat palaikomas mąstymas tarp įrankių iškvietimų, leidžiantis modeliui interpretuoti grąžintą stebėjimą prieš planuojant kitą žingsnį. Prieš pradėdami tokią užduotį apibrėžkite prieinamus įrankius ir reikiamą galutinį rezultatą. Dokumentų asistentas gali paprašyti pasirinktos informacijos, gauti tikrą paieškos rezultatą ir tada parengti juo pagrįstą paaiškinimą.

Išsaugotas mąstymas – atskira galimybė tęstiniam programavimui ar agentų darbui. Gamintojo vadove naudojamas clear_thinking=false ir reikalaujama visą nepakeistą ankstesnių asistento žingsnių reasoning_content grąžinti pradine tvarka. Šių blokų keitimas ar pertvarkymas gali pabloginti rezultatą ir paveikti podėlio veikimą. Numatytoji reikšmė skiriasi tarp gamintojo programavimo ir standartinių sąsajų, todėl tai yra sukonfigūruota darbo eiga, o ne automatinė kiekvieno pokalbio savybė. Matomą atsakymą atskirkite nuo išsaugoto samprotavimo ir išlaikykite įrodymus ar įrankių išvestį, nuo kurių priklauso vėlesni žingsniai.

Dokumentuota šeimos sąsaja apima srautinį tekstą, funkcijų iškvietimą, konteksto kaupimą podėlyje ir struktūrinę išvestį, pavyzdžiui, JSON. Struktūriniam rezultatui pateikite privalomus laukus ir kiekvienos reikšmės prasmę; įrankio užklausai apibrėžkite funkcijos paskirtį, argumentus ir užbaigimo sąlygą. Sugeneruotas iškvietimas – prašymas programai veikti, o ne vykdymo įrodymas. Galutinis rezultatas gali būti trumpa ataskaita, duomenų objektas ar kodo kūrinys, išlaikant atpažįstamą jam parengti naudotą informaciją.

Rašymui ar vertimui nurodykite skaitytoją, kalbą, toną ir terminus, kurie neturi keistis. Gamintojas rekomenduoja išbandyti Flash rašant kiniškai, pasakojamajame ar vaidmenimis paremtame dialoge ir techniniame darbe. Pavyzdinė redagavimo užduotis gali pateikti ištrauką ir prašyti glaustos redakcijos, išsaugančios faktus; vertimo užduotis gali pateikti žodynėlį ir atskirti cituojamą tekstą nuo instrukcijų. Ilgesniame pokalbyje išsaugokite apribojimus ir įvardykite kitą reikalingą rezultatą, kad modelio atsakymas liktų susietas su pradine užduotimi.

Tikslioje atviro modelio kortelėje skelbiami skirtingi generavimo nustatymai vertinimo užduotims: numatytoji temperatūra 1.0 ir top-p 0.95, o programavimo užduotims – atskiros 0.7 ir 1.0 reikšmės. Pavyzdiniai generavimo ilgiai yra šių procedūrų dalis, o ne papildomos visuotinės ribos. Ši fiksuota versija skiriasi nuo GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX ir vėlesnių GLM-5 modelių. Užduotį ir atsakymo režimą derinkite prie dokumentuotų šio leidimo tekstinių galimybių, tada įvertinkite pateiktą kodą, ištrauktas reikšmes ar pataisytą tekstą pagal įvestį.

Praktinė užduotis

Praktinė užduotis

Techninis pavyzdys anglų kalba

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.

Laukiamas rezultatas

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

Rezultato patikra

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

z-ai/glm-4.7-flash

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

Pradžia

GLM-4.7-Flash – Z.ai 30B-A3B ekspertų mišinio tekstinis modelis programavimui, ilgiems tekstams, rašymui kinų kalba ir vertimui. Jis palaiko samprotavimą ir įrankiais nukreiptas darbo eigas; gamintojo talpinamame profilyje nurodyta 200K konteksto žetonų ir iki 128K išvestis.

Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas

Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Išvesties formatas
json arba SSE
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
z-ai/glm-4.7-flash
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausias elementų skaičius: 1
Numatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function
Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio.
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstring|content_part[]|nullReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_callsTipastool_call[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].tool_call_idTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID
Numatyta—
Laukasmessages[].nameTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].reasoning_contentTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja
Numatyta—
Laukasmessages[].reasoning_detailsTipasobject|arrayReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasmax_completion_tokensTipasintegerReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausia reikšmė: 1
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Laukasstream_options.include_usageTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastemperatureTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastop_pTipasnumberReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasstopTipasstring|string[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukastoolsTipasfunction_tool[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].typeTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
function
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukastools[].function.nameTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis
Numatyta—
Laukastools[].function.descriptionTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastools[].function.parametersTipasJSON_schemaReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukastool_choiceTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasparallel_tool_callsTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasresponse_formatTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasreasoning_effortTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasreasoningTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasservice_tierTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasinstructionsTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Suderinamumo laukas
Numatyta—
LaukasfunctionsTipasfunction[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasfunction_callTipasstring|objectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
Laukasprompt_cache_optionsTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Priklauso nuo modelio
Numatyta—
LaukasmodalitiesTipasstring[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
text
Numatyta—
LaukasproviderTipasobjectReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas
Numatyta—
Laukascache_control.ttlTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose
Numatyta—
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF8 tekstas

messages[].content

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
ParametrasmessagesSpecifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra
Parametrasfile_materialSpecifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrascontrol_scopeSpecifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių
Parametrasoutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parametrashosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametrasmultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed

Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.

Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.

Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.

Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.

KonfigūracijaĮkainių lentelėKonteksto tokenų daugiau neiKonteksto tokenų iki imtinaiMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisKonteksto tokenų daugiau nei—Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.000144 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.000858 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00002 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei0Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.000144 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.000858 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00002 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

curlPython SDKPython srautas
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")

Gauti ir išsaugoti rezultatus

Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

json arba SSE

Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.

Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai
LaukasTipas
Laukaschoices[].indexTipasinteger
Laukaschoices[].message.contentTipasstring|null
Laukaschoices[].message.tool_callsTipastool_call[]
Laukaschoices[].message.reasoning_contentTipasstring
Laukaschoices[].message.reasoning_detailsTipasobject|array
Laukaschoices[].finish_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra z-ai/glm-4.7-flash

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

z-ai/glm-4.7-flash

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

z-ai/glm-4.7-flash

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

Pradžia

GLM-4.7-Flash – Z.ai 30B-A3B ekspertų mišinio tekstinis modelis programavimui, ilgiems tekstams, rašymui kinų kalba ir vertimui. Jis palaiko samprotavimą ir įrankiais nukreiptas darbo eigas; gamintojo talpinamame profilyje nurodyta 200K konteksto žetonų ir iki 128K išvestis.

Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
json · sse

Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai POST /v1/messages
Įvestis
text
Išvestis
json, sse
Išvesties formatas
JSON arba SSE
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
z-ai/glm-4.7-flash
Numatyta—
LaukasmessagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmessages[].roleTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
user, assistant
Numatyta—
Laukasmessages[].contentTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasmax_tokensTipasintegerReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
LaukasstreamTipasbooleanReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatytafalse
Įvesties medžiagos deriniai

Tekstas · UTF-8 tekstas

messages[].content eilutė

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijamodel, messages, max_tokens
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijastream
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
Parametrastext_file_materialSpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę.

Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed

Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą
Flex režimas
Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą
Didžiausios samprotavimo pastangos
Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

Ailoot įkainiai

Kainos pagal konfigūraciją

Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.

KonfigūracijaĮkainių lentelėKonteksto tokenų daugiau neiKonteksto tokenų iki imtinaiMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisKonteksto tokenų daugiau nei—Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.000144 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.000858 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00002 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei0Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.000144 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.000858 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00002 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →

Užklausų pavyzdžiai

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą
{
  "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))

Gauti ir išsaugoti rezultatus

Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

JSON arba SSE

Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.

Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai
LaukasTipas
LaukasidTipasstring
LaukasmodelTipasstring
Laukascontent[]Tipastext|thinking|tool_use|other content block
Laukasstop_reasonTipasstring|null
LaukasusageTipasobject
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmėKitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.

Pseudonimai

Modelių pseudonimai

Ailoot Ultra z-ai/glm-4.7-flash

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

z-ai/glm-4.7-flash

FAQ · Z.ai: GLM 4.7 Flash
Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

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

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

Kokius laukus naudoja užklausa?

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

Kokie apribojimai taikomi?

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

Išsamiau

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata
Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.
Nuolaidos kodas iki 50%
Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.
Išlaidos istorijoje
Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

Pasirinkti prenumeratą · Peržiūrėti modelių kainas

Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa
Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.
Perpardavėjo licencija
Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.
Dokumentai svetainėje
Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

Paprašyti perpardavėjo licencijos · Oferta ir licencijos sutartis