GLM-4-AirX
GLM-4-AirX to nastawiony na szybkość model tekstowy Z.ai do dialogu z małym opóźnieniem, programowania i procesów z narzędziami. Opublikowany profil określa kontekst 8K i do 4K wyjścia, co sprzyja ukierunkowanym zadaniom ze zwięzłymi, uporządkowanymi wynikami.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsglm-4-airx - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesglm-4-airx
O modelu
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Przegląd i profil modelu
GLM-4-AirX to szybki przedstawiciel linii GLM-4 Air firmy Z.ai. Producent pozycjonuje go do małych opóźnień i współbieżnych zadań aplikacji, ze szczególnym naciskiem na wykonywanie instrukcji, kod inżynierski i wywołania funkcji. Model przyjmuje i zwraca tekst. Własny profil podaje okno kontekstu 8K tokenów i maksymalne wyjście 4K tokenów. Różni się to od większego kontekstu deklarowanego dla GLM-4-Air-250414; AirX zachowuje własny opublikowany profil.
Dla interaktywnego asystenta oznacza to ukierunkowane żądania: wyjaśnienie funkcji, klasyfikację wiadomości, ekstrakcję pól z podanego akapitu lub zamianę instrukcji technicznej w zwięzłą odpowiedź. Podaj razem istotny fragment, bieżące pytanie i oczekiwany wynik. Utrzymuj pełną rozmowę i obserwacje narzędziowe w aktywnym kontekście zamiast zakładać, że zmieści się duży korpus tła.
Obsługiwane możliwości
Opis GLM-4 wymienia strumieniowanie tekstu, wywoływanie funkcji, buforowanie kontekstu, formaty strukturalne takie jak JSON oraz integrację z narzędziami i źródłami danych MCP. Strumieniowanie przedstawia odpowiedź w trakcie generowania, więc aplikacja może pokazać użyteczny tekst przed otrzymaniem całej odpowiedzi. Zmienia dostarczanie, nie modalność wejścia lub wyjścia modelu.
Wywoływanie funkcji pozwala modelowi zaproponować działanie spośród funkcji opisanych przez aplikację. Aplikacja wykonuje to działanie i zwraca obserwację. Odpowiedni cykl to małe wyszukanie informacji, po którym następuje zwięzłe wyjaśnienie zwróconych danych. Integracja MCP również zależy od narzędzi i danych udostępnianych przez aplikację. Buforowanie kontekstu dotyczy ponownego używania powtarzanego wejścia; nie oznacza, że każda powtarzana rozmowa spowodowała trafienie do pamięci podręcznej.
Dla wyniku JSON określ pola i ich znaczenie przed podaniem materiału. Na przykład podaj żądanie techniczne i poproś o jego kategorię, wymagane działanie i pytania bez odpowiedzi. Powstała struktura przydaje się w następnym kroku aplikacji, ale wartości nadal wymagają sprawdzenia względem podanego tekstu.
Zalecane scenariusze
Producent wymienia tłumaczenie, klasyfikację semantyczną, ekstrakcję pól dokumentu, pisanie marketingowe, raporty analityczne i planowanie podróży jako zastosowania GLM-4. Krótszy profil AirX sprzyja bezpośredniemu krokowi w takim procesie. Żądanie tłumaczenia może podawać krótki fragment, odbiorców i terminologię; wyjściem jest przeredagowany fragment zachowujący wymagane nazwy. Żądanie klasyfikacji może podawać dozwolone etykiety i definicje zamiast prosić o nieokreśloną ocenę.
Dla ekstrakcji zdefiniuj żądane identyfikatory i pozostałe pola oraz dołącz tylko istotny fragment źródłowy. Dla pisania podaj fakty dotyczące produktu i jeden rezultat, taki jak akapit produktowy lub hasło kampanii. Dla raportu lub planu podróży przekaż istotne fakty i ograniczenia bieżącego kroku. Jeśli potrzebne są świeże informacje, dostarcza je narzędzie wyszukiwania lub danych aplikacji; model pracuje następnie na zwróconym materiale.
Szczegółowe przygotowanie i nacisk na szybkość
AirX opisano jako wstępnie wytrenowany na 15 bilionach tokenów, w tym obszernym syntetycznym materiale rozumowania. Trening końcowy wykorzystuje dopasowanie preferencji dialogowych, rejection sampling i uczenie przez wzmacnianie do poprawy wykonywania instrukcji, jakości kodu inżynierskiego i używania funkcji. Producent przedstawia go jako szybszy wariant GLM-4-Air-250414, ze zmianami bazowych komponentów obejmującymi przetwarzanie promptu w fazie prefilling i dekodowanie autoregresyjne. Opisuje to projekt producenta, a nie zmierzoną gwarancję opóźnienia lub współbieżności dla konkretnego wdrożenia.
Przygotowanie użytecznego żądania
Daj AirX jedno ograniczone zadanie i zwięzły oczekiwany materiał. Dla kodu dołącz funkcję, istotne wartości wejściowe i wymagane zachowanie, a następnie poproś o poprawiony fragment z wyjaśnieniem. Dla ekstrakcji strukturalnej umieść definicje pól przed fragmentem i zażądaj jawnego oznaczenia nieobecnych informacji. Zaplanuj wynik w opublikowanym profilu wyjścia 4K; podziel duży raport na ukierunkowane zadania zamiast oczekiwać nieograniczonego dokumentu z jednej odpowiedzi.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions glm-4-airx
glm-4-airxStart
GLM-4-AirX to nastawiony na szybkość model tekstowy Z.ai do dialogu z małym opóźnieniem, programowania i procesów z narzędziami. Opublikowany profil określa kontekst 8K i do 4K wyjścia, co sprzyja ukierunkowanym zadaniom ze zwięzłymi, uporządkowanymi wynikami.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- Tekst
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Wejście
text- Wyjście
text- Format wyjściowy
- json lub SSE
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity glm-4-airx | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrcontrol_scope | KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false. |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Aliasy metody: /chat/completions
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.
Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.
Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0028 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0028 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0028 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0028 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"glm-4-airx","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
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-4-airx", 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"))
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json lub SSE
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra glm-4-airx
Aliasy ścieżek metod
/chat/completions
Powiązane ID modeli
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages glm-4-airx
glm-4-airxStart
GLM-4-AirX to nastawiony na szybkość model tekstowy Z.ai do dialogu z małym opóźnieniem, programowania i procesów z narzędziami. Opublikowany profil określa kontekst 8K i do 4K wyjścia, co sprzyja ukierunkowanym zadaniom ze zwięzłymi, uporządkowanymi wynikami.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- json · sse
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Wejście
text- Wyjście
json,sse- Format wyjściowy
- JSON lub SSE
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity glm-4-airx | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0028 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0028 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0028 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.0028 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "glm-4-airx",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4-airx', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'glm-4-airx', '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))
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON lub SSE
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra glm-4-airx
Aliasy ścieżek metod
/chat/completions
Powiązane ID modeli
FAQ · GLM-4-AirX
- Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?
POST /v1/chat/completions·glm-4-airx:text→textPOST /v1/messages·glm-4-airx:text→json,sse- Jakich pól używa żądanie?
POST /v1/chat/completions·glm-4-airx:model,messages,streamPOST /v1/messages·glm-4-airx:model,messages,max_tokens,stream- Jakie limity obowiązują?
POST /v1/chat/completions·glm-4-airx:messages.min_items:1