GLM Z1 Rumination 32B 0414
O GLM-Z1-Rumination-32B-0414 é uma edição fixa de raciocínio em texto para investigação aberta e relatórios comparativos. O fabricante documenta um ciclo de pesquisa e leitura em que a aplicação recupera fontes e devolve observações antes de o modelo escrever o resultado.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsTHUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesTHUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414
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.
O GLM-Z1-Rumination-32B-0414 é a edição de raciocínio orientada para investigação da série GLM-4-0414 da Z.ai. Foi concebido para dedicar mais tempo a perguntas abertas e usar informação recuperada durante o raciocínio. O fabricante descreve a redação de investigação comparativa e a recuperação complexa de informação como tarefas características. O artefacto final é texto, como um relatório analítico que liga uma pergunta aos elementos recolhidos para lhe responder.
Defina a pergunta de investigação
Indique o tema, o âmbito e os critérios de comparação antes de recolher material. Para um relatório que compare planos de desenvolvimento de duas cidades, especifique as cidades, o período e os aspetos a comparar. Peça os elementos relevantes, os pontos de comparação e uma conclusão distinta. Uma tarefa aberta torna-se mais fácil de rever quando as secções esperadas e os requisitos de fontes são explícitos.
Forneça documentos ou excertos existentes com títulos e identificadores claros. Separe o material de origem das instruções e indique como a resposta deve tratar elementos incompletos ou contraditórios. Um relatório pode distinguir um facto documentado de uma interpretação e explicar a fonte que sustenta cada ponto substancial.
Pesquise, leia e devolva observações
O ciclo de ferramentas exemplificado pelo fabricante inclui pesquisar por palavra-chave, abrir um resultado de pesquisa, abrir um URL especificado e terminar a recolha de informação antes de escrever. O modelo seleciona uma ação e argumentos; a aplicação envolvente executa a recuperação e fornece a observação. É um fluxo de investigação construído em torno do modelo, não uma suposição de que uma resposta de texto já navegou na Web.
Numa aplicação que utilize esse padrão, devolva o conteúdo relevante da página recuperada com o título e o URL. Mantenha os identificadores das fontes consistentes entre interações, para que uma comparação posterior se refira aos mesmos documentos. Peça ao modelo que refine a pesquisa quando a observação não responde à pergunta de investigação e que produza o relatório final quando os elementos pedidos tiverem sido recolhidos.
O exemplo publicado usa funções de recuperação simuladas para ilustrar o fluxo de controlo. Uma aplicação funcional fornece as suas próprias implementações de recuperação e decide quando o ciclo reuniu informação suficiente. O limite de interações e o orçamento de geração do exemplo descrevem esse exemplo; não são limites universais desta edição.
Prepare e reveja o relatório
Peça uma resposta organizada em torno do problema de investigação real: conclusões, comparação, incerteza e conclusão final. Numa comparação de documentos, peça ao modelo que identifique as condições que diferem antes de propor uma interpretação. Para um resumo de investigação, defina o público e as perguntas a que deve responder, para manter o texto devolvido ligado à tarefa.
Reveja o relatório juntamente com as observações das fontes. Verifique citações, datas e afirmações causais à luz do material fornecido ao ciclo. Conserve juntos a pergunta, as passagens recuperadas e o resultado final quando o relatório for revisto posteriormente. Assim, preserva os elementos necessários para compreender como se chegou à conclusão.
Preserve a edição fixa
Esta entrada conserva a identidade Rumination 32B 0414. A edição normal de raciocínio GLM-Z1-32B-0414 e a edição Z1 menor são lançamentos com nomes separados. A ficha Rumination do fabricante estabelece o padrão de ferramentas orientado para investigação e o exemplo de inferência; a sua informação escassa sobre limites deve ser complementada pelo contrato real da interface ao preparar um pedido longo.
Tarefa prática
Tarefa prática
Exemplo técnico em inglês
Synthesize a source-bounded pilot comparison
Write a short research comparison from these supplied excerpts. Pilot A: staff reported faster intake, but no timing measurement was collected. Pilot B: median intake fell from 12 to 9 minutes; error counts were not recorded. Compare evidence for speed and quality, cite A or B, and state what follow-up measurement is needed before a broad conclusion.Resultado esperado
A concise comparison with findings, evidence gaps and a limited conclusion grounded in the excerpts.Verificar o resultado
The report distinguishes reported impressions from measured timing and does not claim improved quality without error data.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414
THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414
THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414Introdução
O GLM-Z1-Rumination-32B-0414 é uma edição fixa de raciocínio em texto para investigação aberta e relatórios comparativos. O fabricante documenta um ciclo de pesquisa e leitura em que a aplicação recupera fontes e devolve observações antes de o modelo escrever o resultado.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | 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— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | 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 |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_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 $0.00014 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.00014 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
Exemplos de pedidos
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414',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 |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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 THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414
Aliases dos caminhos dos métodos
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
IDs de chamada relacionados
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414
THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414
THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414Introdução
O GLM-Z1-Rumination-32B-0414 é uma edição fixa de raciocínio em texto para investigação aberta e relatórios comparativos. O fabricante documenta um ciclo de pesquisa e leitura em que a aplicação recupera fontes e devolve observações antes de o modelo escrever o resultado.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | 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 |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_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 $0.00014 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.00014 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
Exemplos de pedidos
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414', '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': 'THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414', '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 |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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 THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414
Aliases dos caminhos dos métodos
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
IDs de chamada relacionados
FAQ · THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414
- Que entradas e resultados estão disponíveis?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414:text→textPOST /v1/messages·THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414:text→json,sse- Que campos utiliza o pedido?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414:model,messages,max_tokens,stream- Que limites se aplicam?
POST /v1/chat/completions·THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414:messages.min_items:1