Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/glm-4-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/glm-4-flash/
Language: pt-pt

# GLM-4-Flash

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/glm-4-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/glm-4-flash/facts.json)

## [GLM-4-Flash](https://ailoot.ai/models/pt-pt/glm-4-flash/)

GLM-4-Flash é um perfil de modelo linguístico GLM-4 da Zhipu AI para conversação escrita e tarefas textuais focadas. Dê-lhe uma pergunta clara ou uma passagem de origem compacta para preparar uma explicação breve, uma decisão de classificação ou uma resposta reescrita de forma concisa.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/glm-4-flash/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/glm-4-flash/#method-1)

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

GLM-4-Flash é um dos perfis de modelo linguístico GLM-4 da Zhipu AI com designações distintas. A introdução original à API GLM-4 do fabricante enumera Flash juntamente com GLM-4-0520, Air e AirX. A documentação GLM-4 atual também identifica Flash como a linha linguística anterior de que derivaram perfis Flash melhorados e datados com nomes próprios.

#### Dar limites claros a uma tarefa focada

Forneça a pergunta e o texto necessário à resposta. Um pedido compacto pode solicitar uma explicação breve, um resumo de uma mensagem ou uma reescrita para um público específico. Indique a informação a preservar e a extensão ou estrutura que torna a resposta útil na conversa.

Para uma resposta de apoio ilustrativa, forneça a mensagem do utilizador e os factos aprovados para responder. Peça uma resposta concisa à pergunta colocada e mantenha a mensagem original junto do rascunho. Isto centra uma correção posterior num facto ou expressão específicos.

#### Definir categorias antes de pedir uma decisão

As orientações GLM-4 mais amplas do fabricante recomendam classificação semântica. Para uma pequena tarefa de classificação, dê as definições das categorias e uma regra clara para mensagens ambíguas. Peça a categoria selecionada com uma breve explicação baseada no texto fornecido.

Uma tarefa ilustrativa de caixa de entrada pode distinguir uma pergunta, um pedido de alteração e uma confirmação. Preserve o identificador da mensagem original com a decisão devolvida. Quando uma mensagem tem vários objetivos, indique como representá-los no resultado pedido, em vez de depender de uma regra de categoria implícita.

#### Produzir um artefacto textual conciso

Os exemplos de conversação GLM-4 do fabricante devolvem conteúdo escrito a partir das mensagens fornecidas. Escolha um produto adequado a uma interação focada: uma resposta de um parágrafo, uma lista curta de pontos-chave ou uma frase revista que preserve a redação aprovada de nomes e números.

Ao resumir uma passagem, identifique os factos a manter na versão mais curta. Numa reescrita, especifique os detalhes fixos e os aspetos de tom ou estrutura que podem mudar. Estas escolhas dão um propósito concreto ao texto concluído e deixam o material subjacente disponível para verificação.

#### Manter o perfil Flash e a tarefa em conjunto

GLM-4-Flash, FlashX e Flash-250414 são perfis do fabricante com designações distintas. Preserve o nome Flash escolhido com o pedido e a saída ao continuar a conversa ou rever um conjunto de respostas. A instrução seguinte pode referir-se ao rascunho aceite e visar uma alteração específica, como substituir uma expressão pouco clara ou repor uma ressalva em falta.

Guarde a resposta concisa ou o resultado de classificação com o identificador de origem. Compare nomes e valores extraídos e explicações de categorias com a entrada, e leve o artefacto corrigido para o passo seguinte da conversa ou do documento.

Tarefa prática

### Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

```
Draft a concise booking reply

Write a concise reply to this customer: "Can our group arrive at 09:00?" Approved facts: reception opens at 09:30; luggage may be left from 09:30; room access starts at 15:00. Keep the reply to two sentences. Answer the early-arrival question clearly without promising an earlier room or unattended luggage storage.
```

#### Resultado esperado

```
A two-sentence customer reply using only the approved reception, luggage and room-access times.
```

#### Verificar o resultado

```
Check that 09:00 is not accepted and room access remains 15:00.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `glm-4-flash`

[`glm-4-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=glm-4-flash&route=Ultra&caller=glm-4-flash&fmt=chat)

Z.ai /`glm-4-flash`

### Introdução

GLM-4-Flash é um perfil de modelo linguístico GLM-4 da Zhipu AI para conversação escrita e tarefas textuais focadas. Dê-lhe uma pergunta clara ou uma passagem de origem compacta para preparar uma explicação breve, uma decisão de classificação ou uma resposta reescrita de forma concisa.

Entradas aceites

Texto

Resultados

Texto

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Entrada

`text`

Saída

`text`

Formato de saída

json ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites glm-4-flash | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
| Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
| Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
| Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parâmetro`control_scope` | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
| Parâmetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Não especificado Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Não especificado Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
| --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.000028** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.000028** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming em Python

```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-4-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='glm-4-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='glm-4-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")
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

**Ailoot Ultra** [`glm-4-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=glm-4-flash&route=Ultra&caller=glm-4-flash&fmt=chat)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

#### IDs de chamada relacionados

[`glm-4-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=glm-4-flash&route=Ultra&caller=glm-4-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `glm-4-flash`

[`glm-4-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=glm-4-flash&route=Ultra&caller=glm-4-flash&fmt=messages)

Z.ai /`glm-4-flash`

### Introdução

GLM-4-Flash é um perfil de modelo linguístico GLM-4 da Zhipu AI para conversação escrita e tarefas textuais focadas. Dê-lhe uma pergunta clara ou uma passagem de origem compacta para preparar uma explicação breve, uma decisão de classificação ou uma resposta reescrita de forma concisa.

Entradas aceites

Texto

Resultados

json · sse

### Disponível no Ailoot · entradas e métodos

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Entrada

`text`

Saída

`json`, `sse`

Formato de saída

JSON ou SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites glm-4-flash | Predefinição— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |

Combinações de materiais de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`Cadeia de caracteres messages[].content`

Parâmetros e ciclo de vida do método

| Parâmetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parâmetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parâmetro`material_types` | Contratotext |
| Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido

Não especificado Quando o modo rápido está selecionado

Modo flex

Não especificado Quando o modo flex está selecionado

Esforço máximo de raciocínio

Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

#### Tarifas Ailoot

#### Preços por configuração

| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
| --- | --- | --- |
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.000028** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.000028** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens |

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/)

### Exemplos de pedidos

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo

```json
{
  "model": "glm-4-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-4-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-4-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))
```

### Receber e guardar os resultados

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

##### Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

##### Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Erros e passos seguintes

| Resposta | Condição | Passo seguinte |
| --- | --- | --- |
| Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |

### Aliases

#### Aliases do modelo

**Ailoot Ultra** [`glm-4-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=glm-4-flash&route=Ultra&caller=glm-4-flash&fmt=messages)

#### Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

#### IDs de chamada relacionados

[`glm-4-flash`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=glm-4-flash&route=Ultra&caller=glm-4-flash&fmt=messages)

FAQ · GLM-4-Flash

Que entradas e resultados estão disponíveis?

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `glm-4-flash`: `text` → `json`, `sse`

Que campos utiliza o pedido?

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-flash`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `glm-4-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Que limites se aplicam?

`POST /v1/chat/completions` · `glm-4-flash`: `messages.min_items`: `1`

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