Source: https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/
Language: lt
# Z.ai: GLM 5.3 Flash
[Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/facts.json)
## [Z.ai: GLM 5.3 Flash](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/)
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-4)
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-5)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-6)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-7)
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-8)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-9)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-10)
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-11)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-12)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-13)
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-14)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-15)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-16)
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-17)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-18)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-19)
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-20)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-21)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-22)
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-23)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-24)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-25)
- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-26)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-27)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-28)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-29)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-30)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/z-ai-glm-5-3-flash/#method-31)
Apie modelį
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
#### Multimodalinis modelis darbui
GLM 5.3 Flash apjungia teksto, vaizdų, vaizdo įrašų ir failų supratimą. Ji pateikia tekstinį atsakymą ir skirta programavimui su vaizdiniu grįžtamuoju ryšiu, dokumentų apdorojimui ir profesinėms užduotims. Nurodyti iki milijono tokenų kontekstas ir maksimali 128 tūkstančių tokenų išvestis.
#### Ilgo konteksto architektūra
Modelis turi 320 mlrd. parametrų, iš kurių aktyvūs 18 mlrd. Hibridinis dėmesys apjungia retąjį ir tiesinį apdorojimą, o specialūs ryšiai tarp sluoksnių padeda išlaikyti stabilumą didinant mastą. Multimodalinė medžiaga įtraukta į pirminį mokymą.
Vaizdinė informacija dalyvauja darbo cikle: asistentas nagrinėja sąsają arba atvaizduotą rezultatą, lygina jį su užduotimi ir siūlo pataisymus. Tai paaiškina gamintojo dėmesį tikro vaizdinio rezultato patikrai parašius kodą.
#### Samprotavimas, įrankiai ir duomenys
Samprotavimas nuolat įjungtas. Jo gylis pasirenkamas lygiais `low`, `high` ir `max`; išjungtas režimas nenumatytas. Ilgai dirbant samprotavimo istorija gali būti išsaugoma tarp žingsnių.
Įrankiui modelis suformuoja funkcijos pavadinimą ir argumentus, programa atlieka veiksmą ir perduoda rezultatą atgal. JSON tinka programiniam atsakymo apdorojimui: laukiami laukai nustatomi instrukcija, o sintaksė ir reikšmių prasmė tikrinamos atskirai. Srautinis formatas leidžia tekstą gauti palaipsniui.
Pakartotinės instrukcijos arba istorijos saugojimas podėlyje padeda pakartotinai naudoti apdorotą kontekstą. Z.ai duomenimis, tai sumažina pakartotinį apdorojimą tinkamose užduotyse; pakartotinio naudojimo faktą parodo konkrečios užklausos rezultatas.
#### Kūrimas pagal vaizdinę užduotį
Modelis gali analizuoti kelias vieno produkto ekrano kopijas, ryšius tarp puslapių, bendrus komponentus, sąsajos būsenas ir animacijas. Agentų aplinkoje su įrankiais ji rašo kodą, paleidžia programą, nagrinėja rezultato ekrano kopijas ir tikslina neatitikimus. Kuriant žaidimą toks ciklas apima taisykles, judėjimą, sąveikas, taškus ir žaidimo sesijos užbaigimą.
#### Dokumentai ir profesinė analizė
Užduotyse su prezentacijomis, ataskaitomis ir lentelėmis modelis atsižvelgia į turinį kartu su išdėstymu: tekstą, vaizdus, diagramas ir elementų padėtį. Pasitelkdama įrankius ji gali kurti ir tikrinti PPTX, PDF, DOCX ir XLSX medžiagą. Šie failai yra programos darbo rezultatai; tiesioginis modelio atsakymas išlieka tekstas.
Finansinė analizė apima darbą su ataskaitomis, formulių nuoseklumo patikrą ir atskirą atskleistų duomenų, prielaidų bei išvadų nagrinėjimą. Gamintojo aprašytame procese duomenys gaunami iš užduoties medžiagos.
#### Vaizdo įrašai, trimatės scenos ir sąsajos
Agentų aplinkoje modelis gali analizuoti vaizdo medžiagą, laikinę įvykių seką, dalyvių vaizdinius požymius ir subtitrus. Įrankiai užtikrina montažą ir rezultato išsaugojimą.
Dirbdama su trimate scena arba brėžiniu, ji susieja erdvinį aprašymą, proporcijas ir matomą rezultatą. Ciklas su įrankiais apima kūrimą, atvaizdavimą iš tam tikro kampo, vaizdinį palyginimą ir taisymą. Panašiai modelis gali analizuoti programos ekraną ir padėti nuosekliai dirbti su sąsaja.
Šie scenarijai apibūdina modelio savybes aplinkoje su reikiamais įrankiais. Priimamos medžiagos rinkinį nustato pasirinktas metodas; vaizdinis supratimas nereiškia, kad kiekvienoje užklausoje automatiškai prieinamas vaizdo įrašų, failų apdorojimas arba išvardytų artefaktų kūrimas.
Praktinė užduotis
### Praktinė užduotis
Techninis pavyzdys anglų kalba
```
Audit a report calculation
Review these report rows supplied as text: revenue 12,000; cost of goods 7,000; delivery expense 800; reported gross profit 4,200. The report defines gross profit as revenue minus cost of goods, excluding delivery. Identify the formula mismatch, show the defined calculation and suggest a separate label for the delivery-adjusted figure.
```
#### Laukiamas rezultatas
```
A formula check, arithmetic using the given definition and a suggested label distinguishing the two measures.
```
#### Rezultato patikra
```
Check that the report's stated definition, rather than an invented accounting rule, determines the correction.
```
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-5.3-flash`
[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
Z.ai /`glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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-flash",
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-flash",
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-flash',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5.3-flash`
[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses)
Z.ai /`glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`įvesties tekstas arba input_text dalis`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:input_image,image_url}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI Responses
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash", "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
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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-flash", 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-flash", 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-flash", 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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3-flash`
[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
Z.ai /`glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash", "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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5.3-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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-flash",
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-flash",
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-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 · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-5.3-flash`
[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
Z.ai /`glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
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
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Tekstinis pokalbis | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
| Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parametras`control_scope` | SpecifikacijaTekstinis pokalbis; stream yra loginė reikšmė, kurios numatytoji reikšmė yra false. |
| Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parametras`multimodal_input_binding` | Specifikacijanull |
Metodo pseudonimai: `/chat/completions`
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)
Samprotavimo pastangos · high
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high
Samprotavimo pastangos · low
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra low
Samprotavimo pastangos · max
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra max
#### Ailoot įkainiai
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
curlPython SDK
```bash
set -eu
: "${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-flash","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-flash", 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"))
```
### 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-5.3-flash`
[`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
Z.ai /`glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
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
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF-8 tekstas
`messages[].content eilutė`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`text_file_material` | SpecifikacijaPerskaitykite 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)
Samprotavimo pastangos · high
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high
Samprotavimo pastangos · low
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra low
Samprotavimo pastangos · max
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra max
#### Ailoot įkainiai
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą
```json
{
"model": "glm-5.3-flash",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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-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
```
```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-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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-4.5`
[`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages)
Z.ai /`glm-4.5`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.5 | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.5", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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-4.5",
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-4.5",
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-4.5',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.5`
[`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses)
Z.ai /`glm-4.5`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.5 | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`įvesties tekstas arba input_text dalis`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:input_image,image_url}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI Responses
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.5", "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
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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-4.5", 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-4.5", 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-4.5", 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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.5`
[`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat)
Z.ai /`glm-4.5`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.5 | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.5", "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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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-4.5",
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-4.5",
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-4.5',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-4.5-air`
[`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages)
Z.ai /`glm-4.5-air`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.5-air | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.5-air", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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-4.5-air",
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-4.5-air",
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-4.5-air',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.5-air`
[`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses)
Z.ai /`glm-4.5-air`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.5-air | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`įvesties tekstas arba input_text dalis`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:input_image,image_url}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI Responses
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.5-air", "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
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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-4.5-air", 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-4.5-air", 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-4.5-air", 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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.5-air`
[`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat)
Z.ai /`glm-4.5-air`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.5-air | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.5-air", "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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.5-air", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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-4.5-air",
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-4.5-air",
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-4.5-air',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 · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-4.6`
[`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages)
Z.ai /`glm-4.6`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.6 | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.6", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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-4.6",
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-4.6",
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-4.6',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.6`
[`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses)
Z.ai /`glm-4.6`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.6 | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`įvesties tekstas arba input_text dalis`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:input_image,image_url}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI Responses
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.6", "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
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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-4.6", 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-4.6", 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-4.6", 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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.6`
[`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat)
Z.ai /`glm-4.6`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.6 | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.6", "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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-4.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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-4.6",
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-4.6",
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-4.6',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 · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-4.7`
[`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages)
Z.ai /`glm-4.7`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.7 | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.7", "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-4.7",
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-4.7",
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-4.7',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-4.7`
[`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses)
Z.ai /`glm-4.7`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Įvestis
`text`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.7 | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`įvesties tekstas arba input_text dalis`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI Responses
Teksto pavyzdysPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.7", "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-4.7", 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-4.7", 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-4.7", 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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-4.7`
[`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat)
Z.ai /`glm-4.7`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-4.7 | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-4.7", "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-4.7",
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-4.7",
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-4.7',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 · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-5-turbo`
[`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages)
Z.ai /`glm-5-turbo`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-5-turbo | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-turbo", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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-turbo",
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-turbo",
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-turbo',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-5-turbo`
[`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses)
Z.ai /`glm-5-turbo`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-5-turbo | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`įvesties tekstas arba input_text dalis`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:input_image,image_url}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI Responses
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-turbo", "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
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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-turbo", 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-turbo", 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-turbo", 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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-5-turbo`
[`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat)
Z.ai /`glm-5-turbo`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-5-turbo | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-turbo", "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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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-turbo",
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-turbo",
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-turbo',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 · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-flash`
[`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages)
Z.ai /`glm-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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-flash",
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-flash",
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-flash',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-flash`
[`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses)
Z.ai /`glm-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-flash | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`įvesties tekstas arba input_text dalis`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:input_image,image_url}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI Responses
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash", "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
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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-flash", 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-flash", 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-flash", 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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-flash`
[`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat)
Z.ai /`glm-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash", "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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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-flash",
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-flash",
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-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 · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `glm-flash-latest`
[`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages)
Z.ai /`glm-flash-latest`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-flash-latest | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash-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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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-flash-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-flash-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-flash-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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `glm-flash-latest`
[`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses)
Z.ai /`glm-flash-latest`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-flash-latest | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`įvesties tekstas arba input_text dalis`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:input_image,image_url}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI Responses
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash-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
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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-flash-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-flash-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-flash-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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · OpenAI Responses
json arba SSE
##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=responses), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=responses), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=responses), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=responses), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=responses), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=responses), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=responses), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=responses), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `glm-flash-latest`
[`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat)
Z.ai /`glm-flash-latest`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas · Vaizdai
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`, `image`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 000 000 tokens
Didžiausia išvestis
131 072 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos glm-flash-latest | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
**Tekstas + vaizdas**
`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash-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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "glm-flash-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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-flash-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-flash-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-flash-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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3-flash`
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`
Įvestis
`text`
Išvestis
`text`
Kontekstas
1 048 576 tokens
Didžiausia išvestis
32 768 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos z-ai/glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content arba type=text blokas`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
Rašymas į talpyklą
0,00015 USD */ 1K*
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,00015 USD */ 1K tokens*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · Anthropic pranešimai
Teksto pavyzdysPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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": "z-ai/glm-5.3-flash", "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="z-ai/glm-5.3-flash",
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: "z-ai/glm-5.3-flash",
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='z-ai/glm-5.3-flash',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")
```
### Gauti ir išsaugoti rezultatus
#### Ailoot · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3-flash`
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `glm-4.5`
- `glm-4.5-air`
- `glm-4.6`
- `glm-4.7`
- `glm-5-turbo`
- `glm-flash`
- `glm-flash-latest`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
Leidžiamos įvestys
Tekstas
Rezultatai
Tekstas
### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`
Įvestis
`text`
Išvestis
`text`
Kontekstas
4 096 tokens
Didžiausia išvestis
1 024 tokens
Išvesties formatas
json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos z-ai/glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: `exact retained published method`
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
### Planai
#### Ailoot metodų įkainiai
Įvestis
0,00015 USD */ 1K*
Išvestis
0,0005 USD */ 1K*
Talpyklos skaitymas
≈0,00003 USD */ 1K*
Rašymas į talpyklą
0,00015 USD */ 1K*
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,00015 USD */ 1K tokens*
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 →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
#### Informacinio tarifo duomenys
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Modelio informacinės lentelės
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot · OpenAI pokalbis
Teksto pavyzdysPython SDKNode.js SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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": "z-ai/glm-5.3-flash", "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="z-ai/glm-5.3-flash",
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: "z-ai/glm-5.3-flash",
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='z-ai/glm-5.3-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 · 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `z-ai/glm-5.3-flash`
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
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
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos z-ai/glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`modalities` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
| Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
| Laukas`cache_control.ttl` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
| Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametras`control_scope` | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
| Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parametras`multimodal_input_binding` | Specifikacijanull |
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)
Samprotavimo pastangos · high
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high
Samprotavimo pastangos · low
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra low
Samprotavimo pastangos · max
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra max
#### Ailoot įkainiai
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
curlPython SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-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
```
```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-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"))
```
```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-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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `z-ai/glm-5.3-flash`
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
Z.ai /`z-ai/glm-5.3-flash`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
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
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos z-ai/glm-5.3-flash | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF-8 tekstas
`messages[].content eilutė`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`text_file_material` | SpecifikacijaPerskaitykite 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)
Samprotavimo pastangos · high
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high
Samprotavimo pastangos · low
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra low
Samprotavimo pastangos · max
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra max
#### Ailoot įkainiai
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą
```json
{
"model": "z-ai/glm-5.3-flash",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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-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
```
```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-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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `~z-ai/glm-flash-latest`
[`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
Z.ai /`~z-ai/glm-flash-latest`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
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
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos ~z-ai/glm-flash-latest | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės 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— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`modalities` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
| Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
| Laukas`cache_control.ttl` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF8 tekstas
`messages[].content`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
| Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametras`control_scope` | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
| Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parametras`multimodal_input_binding` | Specifikacijanull |
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)
Samprotavimo pastangos · high
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high
Samprotavimo pastangos · low
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra low
Samprotavimo pastangos · max
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra max
#### Ailoot įkainiai
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
curlPython SDKPython srautas
```bash
set -eu
: "${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-flash-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-flash-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-flash-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")
```
### 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=chat), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=chat), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=chat), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=chat), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=chat), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=chat), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=chat), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `~z-ai/glm-flash-latest`
[`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
Z.ai /`~z-ai/glm-flash-latest`
Modelio ID
- `glm-5.3-flash`
- `z-ai/glm-5.3-flash`
- `~z-ai/glm-flash-latest`
### Pradžia
GLM 5.3 Flash — Z.ai multimodalinis modelis, skirtas kūrimui pagal vaizdinę medžiagą, dokumentų analizei ir agentų darbui, kurio rezultatas pateikiamas tekstu.
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
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos ~z-ai/glm-flash-latest | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Įvesties medžiagos deriniai
**Tekstas** · UTF-8 tekstas
`messages[].content eilutė`
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`text_file_material` | SpecifikacijaPerskaitykite 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)
Samprotavimo pastangos · high
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high
Samprotavimo pastangos · low
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra low
Samprotavimo pastangos · max
Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra max
#### Ailoot įkainiai
#### Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0003** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.001** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00006** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)
### Užklausų pavyzdžiai
#### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai
Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą
```json
{
"model": "~z-ai/glm-flash-latest",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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-flash-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-flash-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))
```
### 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
| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
### Pseudonimai
#### Modelių pseudonimai
Ailoot [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages)
#### Metodų kelių pseudonimai
`/chat/completions`
#### Susiję ID iškvietimui
[`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`z-ai/glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=z-ai%2Fglm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-4.5`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5&fmt=messages), [`glm-4.5-air`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.5-air&fmt=messages), [`glm-4.6`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.6&fmt=messages), [`glm-4.7`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-4.7&fmt=messages), [`glm-5-turbo`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5-turbo&fmt=messages), [`glm-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash&fmt=messages), [`glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-flash-latest&fmt=messages), [`~z-ai/glm-flash-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=~z-ai%2Fglm-flash-latest&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Core&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages), [`glm-5.3-flash`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=z-ai%2Fglm-5.3-flash&route=Ultra&caller=glm-5.3-flash&fmt=messages)
FAQ · z-ai/glm-5.3-flash
Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?
`POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5.3-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/messages` · `glm-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4.5-air`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-4.5-air`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5-air`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4.6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-4.6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.6`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4.7`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-4.7`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.7`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-5-turbo`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-5-turbo`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5-turbo`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-flash-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `glm-flash-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `text` → `json`, `sse`
Kokius laukus naudoja užklausa?
`POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5.3-flash`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4.5`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-4.5`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4.5-air`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-4.5-air`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5-air`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4.6`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-4.6`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.6`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-4.7`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-4.7`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.7`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-5-turbo`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-5-turbo`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5-turbo`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-flash`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-flash`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `glm-flash-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `glm-flash-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`
Kokie apribojimai taikomi?
`POST /v1/messages` · `glm-5.3-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5.3-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5.3-flash`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-4.5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-4.5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-4.5-air`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-4.5-air`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.5-air`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-4.6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-4.6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.6`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-4.7`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-4.7`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-4.7`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-5-turbo`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-5-turbo`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-5-turbo`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `glm-flash-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `glm-flash-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072` `POST /v1/chat/completions` · `glm-flash-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `131072`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `z-ai/glm-5.3-flash`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `~z-ai/glm-flash-latest`: `messages.min_items`: `1`
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](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/)
## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt)
## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis
Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole.
Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.
Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.