GLM 5.3 Prime – pagreitintas Z.ai GLM 5.3 šeimos tekstinis leidimas. Jis priima ir grąžina tekstą, daugiausia skirtas programavimui, srautiniam kodo generavimui, pokalbiams realiuoju laiku ir per kelis pokalbio ėjimus vykdomoms agentų užduotims. Paskelbtame profilyje aprašytas išvedimo spartinimas, išsaugant pagrindinio leidimo galimybes. Naudinga užklausa susieja užduotį, jos įrodymus ir toliau reikalingą rezultatą, pavyzdžiui, pataisą, paaiškinimą ar siūlomą veiksmų seką.
Šiame profilyje samprotavimas lieka įjungtas. Dokumentuoti pastangų pasirinkimai – low, high ir max; numatytasis – max. Pageidaujamą gylį rinkitės kartu su užduotimi: tikslinei kodo peržiūrai reikia aktualios logikos ir stebėto veikimo, o projekto masto pakeitimui – aplinkinių sąsajų, apribojimų ir priėmimo sąlygų. Tikrąjį rezultatą atskirkite nuo tarpinių modelio analizių, kad skaitytojas galėtų tiesiogiai išnagrinėti siūlomą atsakymą ar pakeitimą.
Paskelbtas konteksto langas – 1 000 000 žetonų, užbaigimo išvestis – iki 131 072 žetonų. Ilgą užduotį suskirstykite į įvardytas dalis: šaltinio medžiagą, nustatytus sprendimus, atvirus klausimus ir prašomą rezultatą. Išsaugokite tikslius failų ar ištraukų identifikatorius, kai atsakymas turi nurodyti įrodymus. Didelis darbinis kontekstas padeda laikyti susijusią medžiagą kartu; tikslinis klausimas daro ją naudingą.
Programavimui pateikite esamą veikimą, nesėkmingą pavyzdį ir numatytą veikimą po pakeitimo. Paprašykite konkretaus pataisymo ir jo patikros žingsnių. Per kelis pokalbio ėjimus vykdomoje agento užduotyje perduokite užbaigtą darbą ir naujausius stebėjimus, kad vėlesnis žingsnis tęstų nuo rezultato, o ne atkurtų užduotį iš augančio pokalbio.
Paskelbta talpinimo sutartis apima funkcijų įrankius ir JSON atsakymo formatavimą. Apibrėžkite darbo eigai reikalingus įrankius ar rezultato laukus. Įrankio iškvietimas įvardija veiksmą, kurį turi atlikti aplinkinė programa; grąžintas stebėjimas tampa kito modelio žingsnio įrodymu. Dokumentuotas JSON režimas palaiko JSON išvestį nepriversdamas laikytis JSON schemos, todėl programoje patikrinkite privalomus laukus, tipus ir reikšmes.
Informacijos ištraukimo užduočiai pateikite šaltinio tekstą ir grąžintinus laukus, įskaitant trūkstamų reikšmių pateikimą. Planavimo užduočiai paprašykite kito veiksmo, jo įvesčių ir stebėjimo, kuris patvirtintų užbaigimą. Atsakymą išsaugokite su šaltinių identifikatoriais ir visais tikrais įrankių rezultatais, kad pateiktas kūrinys liktų susietas su jo aprašomu darbu.
", "aboutText": "GLM 5.3 Prime – pagreitintas Z.ai GLM 5.3 šeimos tekstinis leidimas. Jis priima ir grąžina tekstą, daugiausia skirtas programavimui, srautiniam kodo generavimui, pokalbiams realiuoju laiku ir per kelis pokalbio ėjimus vykdomoms agentų užduotims. Paskelbtame profilyje aprašytas išvedimo spartinimas, išsaugant pagrindinio leidimo galimybes. Naudinga užklausa susieja užduotį, jos įrodymus ir toliau reikalingą rezultatą, pavyzdžiui, pataisą, paaiškinimą ar siūlomą veiksmų seką.\n\n### Samprotavimas ilgesnei užduočiai\n\nŠiame profilyje samprotavimas lieka įjungtas. Dokumentuoti pastangų pasirinkimai – low, high ir max; numatytasis – max. Pageidaujamą gylį rinkitės kartu su užduotimi: tikslinei kodo peržiūrai reikia aktualios logikos ir stebėto veikimo, o projekto masto pakeitimui – aplinkinių sąsajų, apribojimų ir priėmimo sąlygų. Tikrąjį rezultatą atskirkite nuo tarpinių modelio analizių, kad skaitytojas galėtų tiesiogiai išnagrinėti siūlomą atsakymą ar pakeitimą.\n\n### Ilgas kontekstas ir ribota išvestis\n\nPaskelbtas konteksto langas – 1 000 000 žetonų, užbaigimo išvestis – iki 131 072 žetonų. Ilgą užduotį suskirstykite į įvardytas dalis: šaltinio medžiagą, nustatytus sprendimus, atvirus klausimus ir prašomą rezultatą. Išsaugokite tikslius failų ar ištraukų identifikatorius, kai atsakymas turi nurodyti įrodymus. Didelis darbinis kontekstas padeda laikyti susijusią medžiagą kartu; tikslinis klausimas daro ją naudingą.\n\nProgramavimui pateikite esamą veikimą, nesėkmingą pavyzdį ir numatytą veikimą po pakeitimo. Paprašykite konkretaus pataisymo ir jo patikros žingsnių. Per kelis pokalbio ėjimus vykdomoje agento užduotyje perduokite užbaigtą darbą ir naujausius stebėjimus, kad vėlesnis žingsnis tęstų nuo rezultato, o ne atkurtų užduotį iš augančio pokalbio.\n\n### Įrankiai ir struktūriniai rezultatai\n\nPaskelbta talpinimo sutartis apima funkcijų įrankius ir JSON atsakymo formatavimą. Apibrėžkite darbo eigai reikalingus įrankius ar rezultato laukus. Įrankio iškvietimas įvardija veiksmą, kurį turi atlikti aplinkinė programa; grąžintas stebėjimas tampa kito modelio žingsnio įrodymu. Dokumentuotas JSON režimas palaiko JSON išvestį nepriversdamas laikytis JSON schemos, todėl programoje patikrinkite privalomus laukus, tipus ir reikšmes.\n\nInformacijos ištraukimo užduočiai pateikite šaltinio tekstą ir grąžintinus laukus, įskaitant trūkstamų reikšmių pateikimą. Planavimo užduočiai paprašykite kito veiksmo, jo įvesčių ir stebėjimo, kuris patvirtintų užbaigimą. Atsakymą išsaugokite su šaltinių identifikatoriais ir visais tikrais įrankių rezultatais, kad pateiktas kūrinys liktų susietas su jo aprašomu darbu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Choose the next debugging action\n\nContinue this debugging task from supplied observations. Goal: imports preserve accented names. [SOURCE] CSV is read with encoding='ascii', errors='replace'. [TEST] 'José' becomes 'Jos?'. [DECISION] Input files are UTF-8. Propose the next code change, identify its exact inputs and define the observation that would establish completion. Include one negative case for malformed UTF-8; do not report an unexecuted pass.A focused code proposal plus a next-action record containing inputs, expected verification evidence and a malformed-input case.Check the proposal preserves accented text and makes malformed-input handling explicit rather than silently replacing bytes.z-ai/glm-5.3-primeGLM 5.3 Prime – pagreitintas Z.ai tekstinis modelis programavimui, pokalbiams ir ilgoms agentų darbo eigoms. Jis derina milijono žetonų kontekstą su visada įjungtu samprotavimu ir palaiko low, high bei max pastangas; dokumentuotas numatytasis lygis – max.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GLM 5.3 Prime – pagreitintas Z.ai GLM 5.3 šeimos tekstinis leidimas. Jis priima ir grąžina tekstą, daugiausia skirtas programavimui, srautiniam kodo generavimui, pokalbiams realiuoju laiku ir per kelis pokalbio ėjimus vykdomoms agentų užduotims. Paskelbtame profilyje aprašytas išvedimo spartinimas, išsaugant pagrindinio leidimo galimybes. Naudinga užklausa susieja užduotį, jos įrodymus ir toliau reikalingą rezultatą, pavyzdžiui, pataisą, paaiškinimą ar siūlomą veiksmų seką.
Šiame profilyje samprotavimas lieka įjungtas. Dokumentuoti pastangų pasirinkimai – low, high ir max; numatytasis – max. Pageidaujamą gylį rinkitės kartu su užduotimi: tikslinei kodo peržiūrai reikia aktualios logikos ir stebėto veikimo, o projekto masto pakeitimui – aplinkinių sąsajų, apribojimų ir priėmimo sąlygų. Tikrąjį rezultatą atskirkite nuo tarpinių modelio analizių, kad skaitytojas galėtų tiesiogiai išnagrinėti siūlomą atsakymą ar pakeitimą.
Paskelbtas konteksto langas – 1 000 000 žetonų, užbaigimo išvestis – iki 131 072 žetonų. Ilgą užduotį suskirstykite į įvardytas dalis: šaltinio medžiagą, nustatytus sprendimus, atvirus klausimus ir prašomą rezultatą. Išsaugokite tikslius failų ar ištraukų identifikatorius, kai atsakymas turi nurodyti įrodymus. Didelis darbinis kontekstas padeda laikyti susijusią medžiagą kartu; tikslinis klausimas daro ją naudingą.
Programavimui pateikite esamą veikimą, nesėkmingą pavyzdį ir numatytą veikimą po pakeitimo. Paprašykite konkretaus pataisymo ir jo patikros žingsnių. Per kelis pokalbio ėjimus vykdomoje agento užduotyje perduokite užbaigtą darbą ir naujausius stebėjimus, kad vėlesnis žingsnis tęstų nuo rezultato, o ne atkurtų užduotį iš augančio pokalbio.
Paskelbta talpinimo sutartis apima funkcijų įrankius ir JSON atsakymo formatavimą. Apibrėžkite darbo eigai reikalingus įrankius ar rezultato laukus. Įrankio iškvietimas įvardija veiksmą, kurį turi atlikti aplinkinė programa; grąžintas stebėjimas tampa kito modelio žingsnio įrodymu. Dokumentuotas JSON režimas palaiko JSON išvestį nepriversdamas laikytis JSON schemos, todėl programoje patikrinkite privalomus laukus, tipus ir reikšmes.
Informacijos ištraukimo užduočiai pateikite šaltinio tekstą ir grąžintinus laukus, įskaitant trūkstamų reikšmių pateikimą. Planavimo užduočiai paprašykite kito veiksmo, jo įvesčių ir stebėjimo, kuris patvirtintų užbaigimą. Atsakymą išsaugokite su šaltinių identifikatoriais ir visais tikrais įrankių rezultatais, kad pateiktas kūrinys liktų susietas su jo aprašomu darbu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos z-ai/glm-5.3-prime | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | 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— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_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.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
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 $0.0056 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0176 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00112 / 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 $0.0056 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0176 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00112 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "z-ai/glm-5.3-prime", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='z-ai/glm-5.3-prime',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='z-ai/glm-5.3-prime',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-prime
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
z-ai/glm-5.3-primeGLM 5.3 Prime – pagreitintas Z.ai tekstinis modelis programavimui, pokalbiams ir ilgoms agentų darbo eigoms. Jis derina milijono žetonų kontekstą su visada įjungtu samprotavimu ir palaiko low, high bei max pastangas; dokumentuotas numatytasis lygis – max.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GLM 5.3 Prime – pagreitintas Z.ai GLM 5.3 šeimos tekstinis leidimas. Jis priima ir grąžina tekstą, daugiausia skirtas programavimui, srautiniam kodo generavimui, pokalbiams realiuoju laiku ir per kelis pokalbio ėjimus vykdomoms agentų užduotims. Paskelbtame profilyje aprašytas išvedimo spartinimas, išsaugant pagrindinio leidimo galimybes. Naudinga užklausa susieja užduotį, jos įrodymus ir toliau reikalingą rezultatą, pavyzdžiui, pataisą, paaiškinimą ar siūlomą veiksmų seką.
Šiame profilyje samprotavimas lieka įjungtas. Dokumentuoti pastangų pasirinkimai – low, high ir max; numatytasis – max. Pageidaujamą gylį rinkitės kartu su užduotimi: tikslinei kodo peržiūrai reikia aktualios logikos ir stebėto veikimo, o projekto masto pakeitimui – aplinkinių sąsajų, apribojimų ir priėmimo sąlygų. Tikrąjį rezultatą atskirkite nuo tarpinių modelio analizių, kad skaitytojas galėtų tiesiogiai išnagrinėti siūlomą atsakymą ar pakeitimą.
Paskelbtas konteksto langas – 1 000 000 žetonų, užbaigimo išvestis – iki 131 072 žetonų. Ilgą užduotį suskirstykite į įvardytas dalis: šaltinio medžiagą, nustatytus sprendimus, atvirus klausimus ir prašomą rezultatą. Išsaugokite tikslius failų ar ištraukų identifikatorius, kai atsakymas turi nurodyti įrodymus. Didelis darbinis kontekstas padeda laikyti susijusią medžiagą kartu; tikslinis klausimas daro ją naudingą.
Programavimui pateikite esamą veikimą, nesėkmingą pavyzdį ir numatytą veikimą po pakeitimo. Paprašykite konkretaus pataisymo ir jo patikros žingsnių. Per kelis pokalbio ėjimus vykdomoje agento užduotyje perduokite užbaigtą darbą ir naujausius stebėjimus, kad vėlesnis žingsnis tęstų nuo rezultato, o ne atkurtų užduotį iš augančio pokalbio.
Paskelbta talpinimo sutartis apima funkcijų įrankius ir JSON atsakymo formatavimą. Apibrėžkite darbo eigai reikalingus įrankius ar rezultato laukus. Įrankio iškvietimas įvardija veiksmą, kurį turi atlikti aplinkinė programa; grąžintas stebėjimas tampa kito modelio žingsnio įrodymu. Dokumentuotas JSON režimas palaiko JSON išvestį nepriversdamas laikytis JSON schemos, todėl programoje patikrinkite privalomus laukus, tipus ir reikšmes.
Informacijos ištraukimo užduočiai pateikite šaltinio tekstą ir grąžintinus laukus, įskaitant trūkstamų reikšmių pateikimą. Planavimo užduočiai paprašykite kito veiksmo, jo įvesčių ir stebėjimo, kuris patvirtintų užbaigimą. Atsakymą išsaugokite su šaltinių identifikatoriais ir visais tikrais įrankių rezultatais, kad pateiktas kūrinys liktų susietas su jo aprašomu darbu.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos z-ai/glm-5.3-prime | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
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 $0.0056 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0176 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00112 / 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 $0.0056 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0176 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00112 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "z-ai/glm-5.3-prime",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'z-ai/glm-5.3-prime', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'z-ai/glm-5.3-prime', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot Ultra z-ai/glm-5.3-prime
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Choose the next debugging action\n\nContinue this debugging task from supplied observations. Goal: imports preserve accented names. [SOURCE] CSV is read with encoding='ascii', errors='replace'. [TEST] 'José' becomes 'Jos?'. [DECISION] Input files are UTF-8. Propose the next code change, identify its exact inputs and define the observation that would establish completion. Include one negative case for malformed UTF-8; do not report an unexecuted pass.A focused code proposal plus a next-action record containing inputs, expected verification evidence and a malformed-input case.Check the proposal preserves accented text and makes malformed-input handling explicit rather than silently replacing bytes.