modely

GLM-4-AirX

Markdown · JSON

GLM-4-AirX

GLM-4-AirX je textový model Z.ai zameraný na rýchlosť pre dialóg s nízkou latenciou, programovanie a postupy s podporou nástrojov. Zverejnený profil špecifikuje kontext 8K a až 4K výstupu, takže sa hodí na cielené úlohy so stručnými štruktúrovanými výsledkami.

O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

Prehľad a profil modelu

GLM-4-AirX je rýchly člen radu GLM-4 Air od Z.ai. Výrobca ho stavia do úlohy modelu pre nízku latenciu a súbežné aplikačné úlohy s osobitným dôrazom na plnenie pokynov, tvorbu kódu a volania funkcií. Model prijíma text a vracia text. Vlastný profil uvádza kontextové okno 8K tokenov a maximálny výstup 4K tokenov. Tieto hodnoty sa líšia od väčšieho kontextu uvádzaného pre GLM-4-Air-250414; AirX si zachováva vlastný zverejnený profil.

Pre interaktívneho asistenta to vedie k cieleným požiadavkám: vysvetliť funkciu, klasifikovať správu, extrahovať polia z dodaného odseku alebo previesť technický pokyn na stručnú odpoveď. Relevantný výňatok, aktuálnu otázku a požadovaný výsledok poskytnite spoločne. Celú konverzáciu a prípadné pozorovania nástrojov udržiavajte v aktívnom kontexte namiesto predpokladu, že sa doň zmestí rozsiahly podporný korpus.

Podporované schopnosti

Opis GLM-4 uvádza streamovaný text, volanie funkcií, ukladanie kontextu do vyrovnávacej pamäte, štruktúrované formáty ako JSON a integráciu nástrojov a zdrojov dát MCP. Streamovanie predkladá odpoveď počas generovania, takže aplikácia môže ukázať užitočný text pred príchodom celej odpovede. Mení spôsob doručenia, nie vstupnú alebo výstupnú modalitu modelu.

Volanie funkcií umožňuje modelu navrhnúť akciu z funkcií opísaných aplikáciou. Aplikácia akciu vykoná a vráti pozorovanie. Vhodným cyklom je malé vyhľadanie nasledované stručným vysvetlením vrátených dát. Integrácia MCP takisto závisí od nástrojov a dát poskytovaných aplikáciou. Ukladanie kontextu do vyrovnávacej pamäte sa týka opätovného využitia opakovaného vstupu; neznamená, že každá opakovaná konverzácia túto pamäť skutočne využila.

Pri výsledku JSON pred materiálmi uveďte polia a ich význam. Môžete napríklad dodať technickú požiadavku a žiadať jej kategóriu, potrebnú akciu a nezodpovedané otázky. Výsledná štruktúra je užitočná pre ďalší aplikačný krok, zatiaľ čo hodnoty treba stále overiť proti dodanému textu.

Odporúčané scenáre

Výrobca zahŕňa medzi použitia GLM-4 preklad, sémantickú klasifikáciu, extrakciu polí z dokumentov, marketingové písanie, analytické správy a plánovanie itinerárov. Kratší profil AirX uprednostňuje bezprostredný krok takéhoto postupu. Prekladová požiadavka môže dodať krátku pasáž, publikum a terminológiu; výstupom je prepracovaná pasáž zachovávajúca povinné mená. Klasifikačná požiadavka môže poskytnúť povolené označenia a definície namiesto žiadosti o neurčený úsudok.

Pri extrakcii definujte požadované identifikátory a ďalšie polia a priložte iba relevantnú zdrojovú pasáž. Pri písaní poskytnite fakty o produkte a jeden výstup, napríklad produktový odsek alebo vetu kampane. Pri správe či itinerári odovzdávajte relevantné fakty a obmedzenia pre aktuálny krok. Ak sú potrebné čerstvé informácie, dodá ich vyhľadávací alebo dátový nástroj aplikácie; model potom pracuje s vrátenými materiálmi.

Podrobná príprava a zameranie na rýchlosť

AirX sa opisuje ako predtrénovaný na 15 biliónoch tokenov vrátane rozsiahlych syntetických materiálov na uvažovanie. Následný tréning používa zosúladenie dialógu s preferenciami, zamietacie vzorkovanie a posilňované učenie na zlepšenie plnenia pokynov, tvorby kódu a používania funkcií. Výrobca ho predstavuje ako rýchlejší variant GLM-4-Air-250414 so zmenami základných komponentov zahŕňajúcich predspracovanie vstupného promptu a autoregresívne dekódovanie. Opisuje to návrh výrobcu, nie nameranú záruku latencie alebo súbežnosti konkrétneho nasadenia.

Príprava užitočnej požiadavky

Dajte AirX jednu ohraničenú úlohu a kompaktný očakávaný výstup. Pri kóde zahrňte funkciu, relevantné vstupné hodnoty a požadované správanie a potom požadujte opravený úsek s vysvetlením. Pri štruktúrovanej extrakcii dajte definície polí pred pasáž a žiadajte výslovné označenie chýbajúcich informácií. Výsledok plánujte v rámci zverejneného výstupného profilu 4K; rozsiahlu správu rozdeľte do cielených úloh namiesto očakávania neobmedzeného dokumentu z jednej odpovede.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions glm-4-airx

glm-4-airx

Z.ai /glm-4-airx

Úvod

GLM-4-AirX je textový model Z.ai zameraný na rýchlosť pre dialóg s nízkou latenciou, programovanie a postupy s podporou nástrojov. Zverejnený profil špecifikuje kontext 8K a až 4K výstupu, takže sa hodí na cielené úlohy so stručnými štruktúrovanými výsledkami.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupný formát
json alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
glm-4-airx
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Minimálny počet položiek: 1
Predvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: Textová konverzácia
Predvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF8

messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
ParametermessagesŠpecifikáciapole správ so štruktúrou role/content
Parameterfile_materialŠpecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream
Parametercontrol_scopeŠpecifikáciaTextová konverzácia; stream je logická hodnota a predvolene má hodnotu false.
Parameteroutput_modalitiesŠpecifikáciatext
Parameterhosted_operationsŠpecifikáciafalse
Parametermultimodal_input_bindingŠpecifikácianull

Aliasy metódy: /chat/completions

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

Pošlite presné ID modelu spolu s messages.

Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.

Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0028 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0028 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0028 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0028 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
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"))

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra glm-4-airx

Aliasy ciest metód

/chat/completions

Súvisiace ID na volanie

glm-4-airx

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages glm-4-airx

glm-4-airx

Z.ai /glm-4-airx

Úvod

GLM-4-AirX je textový model Z.ai zameraný na rýchlosť pre dialóg s nízkou latenciou, programovanie a postupy s podporou nástrojov. Zverejnený profil špecifikuje kontext 8K a až 4K výstupu, takže sa hodí na cielené úlohy so stručnými štruktúrovanými výsledkami.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupný formát
JSON alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
glm-4-airx
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF-8

reťazec messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
Parametertext_file_materialŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy.

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0028 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0028 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0028 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0028 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok
{
  "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))

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra glm-4-airx

Aliasy ciest metód

/chat/completions

Súvisiace ID na volanie

glm-4-airx

FAQ · GLM-4-AirX
Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

POST /v1/chat/completions · glm-4-airx: text → text

POST /v1/messages · glm-4-airx: text → json, sse

Aké polia používa požiadavka?

POST /v1/chat/completions · glm-4-airx: model, messages, stream

POST /v1/messages · glm-4-airx: model, messages, max_tokens, stream

Aké limity platia?

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

Viac podrobností

Pripojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes alebo vlastnej aplikácii.

Spoločnosť a jej portfólio projektov

Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny so zľavou.

Zľava predplatného na pravidelnú prácu. Promo kódy až 50% na nákup tokenov.

Predplatné
Na pravidelné požiadavky vyberte tarifu so zľavou.
Promo kód až 50%
Pri nákupe zadajte kód. Cena sa prepočíta podľa prebiehajúcej akcie.
Výdavky v histórii
Pri každej požiadavke sa uloží model, tokeny a suma.

Vybrať predplatné · Zobraziť ceny modelov

Pripojte API k produktu, ktorý predávate.

SaaS, aplikácie a boti podľa ponuky a licenčnej zmluvy Ailoot. Na ďalší predaj požiadajte o licenciu predajcu.

Komerčná aplikácia
Začleňte generovanie textu, obrázkov, videa a zvuku do platených funkcií svojej služby.
Licencia pre predajcu
Pošlite popis projektu a spôsob poskytovania prístupu. Vyžiadajte písomné podmienky použitia a ďalšieho predaja.
Dokumenty na webe
Ponuka, licenčná zmluva a zásady spracovania dát sú dostupné pred pripojením.

Požiadať o licenciu predajcu · Ponuka a licenčná zmluva