GLM-4-AirX je hitri član linije GLM-4 Air družbe Z.ai. Proizvajalec ga namenja nizki zakasnitvi in sočasnim aplikacijskim nalogam, s posebnim poudarkom na sledenju navodilom, razvoju programske kode in klicih funkcij. Model sprejema besedilo in vrača besedilo. Njegov lastni profil navaja kontekstno okno 8K žetonov in največji izhod 4K žetonov. To se razlikuje od večjega konteksta, oglaševanega za GLM-4-Air-250414; AirX ohranja svoj objavljeni profil.
Za interaktivnega pomočnika to pomeni usmerjene zahteve: razložiti funkcijo, razvrstiti sporočilo, izluščiti polja iz predloženega odstavka ali pretvoriti tehnično navodilo v jedrnat odgovor. Ustrezni odlomek, trenutno vprašanje in želeni rezultat podajte skupaj. Celoten pogovor in morebitna opažanja orodij ohranite znotraj aktivnega konteksta, namesto da predpostavljate, da je na voljo prostor za obsežen korpus dodatnega gradiva.
Opis GLM-4 navaja pretočno besedilo, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta, strukturirane formate, kot je JSON, in integracijo z orodji ter viri podatkov MCP. Pretočno posredovanje prikaže odgovor med nastajanjem, zato lahko aplikacija pokaže uporabno besedilo, preden prispe celoten odgovor. Spreminja dostavo, ne vhodne ali izhodne modalnosti modela.
Klicanje funkcij modelu omogoča predlagati dejanje iz funkcij, ki jih opiše aplikacija. Aplikacija to dejanje izvede in vrne opažanje. Primeren cikel je manjša poizvedba, ki ji sledi jedrnata razlaga vrnjenih podatkov. Integracija MCP je prav tako odvisna od orodij in podatkov, ki jih zagotovi aplikacija. Predpomnjenje konteksta zadeva ponovno uporabo ponavljajočega se vhoda; ne pomeni, da je vsak ponovljen pogovor dejansko zadel predpomnilnik.
Za rezultat JSON navedite polja in njihov pomen, preden podate gradivo. Podajte na primer tehnično zahtevo in zahtevajte njeno kategorijo, potrebno dejanje in neodgovorjena vprašanja. Nastala struktura je uporabna za naslednji korak aplikacije, vrednosti pa je še vedno treba preveriti glede na predloženo besedilo.
Proizvajalec med uporabo GLM-4 vključuje prevajanje, semantično razvrščanje, izluščanje polj iz dokumentov, trženjsko pisanje, analitična poročila in načrtovanje poti. Krajši profil AirX daje prednost neposrednemu koraku v takem postopku. Prevajalska zahteva lahko podaja kratek odlomek, občinstvo in terminologijo; izhod je preoblikovan odlomek, ki ohranja zahtevana imena. Razvrstitvena zahteva lahko navede dovoljene oznake in definicije, namesto da zahteva neopredeljeno presojo.
Pri izluščanju določite zahtevane identifikatorje in druga polja ter vključite le ustrezen izvorni odlomek. Pri pisanju podajte dejstva o izdelku in en izdelek, kot je odstavek o izdelku ali vrstica kampanje. Pri poročilu ali načrtu poti posredujte ustrezna dejstva in omejitve trenutnega koraka. Če so potrebne sveže informacije, jih zagotovi iskalno ali podatkovno orodje aplikacije; model nato dela s tem vrnjenim gradivom.
AirX je opisan kot predhodno naučen na 15 bilijonih žetonov, vključno z obsežnim sintetičnim gradivom za sklepanje. Njegovo naknadno učenje uporablja usklajevanje pogovornih preferenc, zavrnitveno vzorčenje in spodbujevalno učenje za krepitev sledenja navodilom, razvoja programske kode ter uporabe funkcij. Proizvajalec ga predstavlja kot hitrejšo različico GLM-4-Air-250414 s spremembami osnovnih komponent za predhodno obdelavo poziva in avtoregresivno dekodiranje. To opisuje zasnovo proizvajalca, ne izmerjene zakasnitve ali jamstva sočasnosti konkretne uvedbe.
AirX podajte eno omejeno nalogo in strnjen pričakovani izdelek. Pri kodi vključite funkcijo, ustrezne vhodne vrednosti in zahtevano vedenje, nato zahtevajte popravljeni odlomek z razlago. Pri strukturiranem izluščanju postavite definicije polj pred odlomek in zahtevajte izrecno označevanje manjkajočih informacij. Rezultat načrtujte znotraj objavljenega izhodnega profila 4K; veliko poročilo razdelite na usmerjene naloge, namesto da pričakujete neomejen dokument iz enega odgovora.
", "aboutText": "### Pregled in profil modela\n\nGLM-4-AirX je hitri član linije GLM-4 Air družbe Z.ai. Proizvajalec ga namenja nizki zakasnitvi in sočasnim aplikacijskim nalogam, s posebnim poudarkom na sledenju navodilom, razvoju programske kode in klicih funkcij. Model sprejema besedilo in vrača besedilo. Njegov lastni profil navaja kontekstno okno 8K žetonov in največji izhod 4K žetonov. To se razlikuje od večjega konteksta, oglaševanega za GLM-4-Air-250414; AirX ohranja svoj objavljeni profil.\n\nZa interaktivnega pomočnika to pomeni usmerjene zahteve: razložiti funkcijo, razvrstiti sporočilo, izluščiti polja iz predloženega odstavka ali pretvoriti tehnično navodilo v jedrnat odgovor. Ustrezni odlomek, trenutno vprašanje in želeni rezultat podajte skupaj. Celoten pogovor in morebitna opažanja orodij ohranite znotraj aktivnega konteksta, namesto da predpostavljate, da je na voljo prostor za obsežen korpus dodatnega gradiva.\n\n### Podprte zmožnosti\n\nOpis GLM-4 navaja pretočno besedilo, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta, strukturirane formate, kot je JSON, in integracijo z orodji ter viri podatkov MCP. Pretočno posredovanje prikaže odgovor med nastajanjem, zato lahko aplikacija pokaže uporabno besedilo, preden prispe celoten odgovor. Spreminja dostavo, ne vhodne ali izhodne modalnosti modela.\n\nKlicanje funkcij modelu omogoča predlagati dejanje iz funkcij, ki jih opiše aplikacija. Aplikacija to dejanje izvede in vrne opažanje. Primeren cikel je manjša poizvedba, ki ji sledi jedrnata razlaga vrnjenih podatkov. Integracija MCP je prav tako odvisna od orodij in podatkov, ki jih zagotovi aplikacija. Predpomnjenje konteksta zadeva ponovno uporabo ponavljajočega se vhoda; ne pomeni, da je vsak ponovljen pogovor dejansko zadel predpomnilnik.\n\nZa rezultat JSON navedite polja in njihov pomen, preden podate gradivo. Podajte na primer tehnično zahtevo in zahtevajte njeno kategorijo, potrebno dejanje in neodgovorjena vprašanja. Nastala struktura je uporabna za naslednji korak aplikacije, vrednosti pa je še vedno treba preveriti glede na predloženo besedilo.\n\n### Priporočeni scenariji\n\nProizvajalec med uporabo GLM-4 vključuje prevajanje, semantično razvrščanje, izluščanje polj iz dokumentov, trženjsko pisanje, analitična poročila in načrtovanje poti. Krajši profil AirX daje prednost neposrednemu koraku v takem postopku. Prevajalska zahteva lahko podaja kratek odlomek, občinstvo in terminologijo; izhod je preoblikovan odlomek, ki ohranja zahtevana imena. Razvrstitvena zahteva lahko navede dovoljene oznake in definicije, namesto da zahteva neopredeljeno presojo.\n\nPri izluščanju določite zahtevane identifikatorje in druga polja ter vključite le ustrezen izvorni odlomek. Pri pisanju podajte dejstva o izdelku in en izdelek, kot je odstavek o izdelku ali vrstica kampanje. Pri poročilu ali načrtu poti posredujte ustrezna dejstva in omejitve trenutnega koraka. Če so potrebne sveže informacije, jih zagotovi iskalno ali podatkovno orodje aplikacije; model nato dela s tem vrnjenim gradivom.\n\n### Podrobna priprava in poudarek na hitrosti\n\nAirX je opisan kot predhodno naučen na 15 bilijonih žetonov, vključno z obsežnim sintetičnim gradivom za sklepanje. Njegovo naknadno učenje uporablja usklajevanje pogovornih preferenc, zavrnitveno vzorčenje in spodbujevalno učenje za krepitev sledenja navodilom, razvoja programske kode ter uporabe funkcij. Proizvajalec ga predstavlja kot hitrejšo različico GLM-4-Air-250414 s spremembami osnovnih komponent za predhodno obdelavo poziva in avtoregresivno dekodiranje. To opisuje zasnovo proizvajalca, ne izmerjene zakasnitve ali jamstva sočasnosti konkretne uvedbe.\n\n### Priprava koristne zahteve\n\nAirX podajte eno omejeno nalogo in strnjen pričakovani izdelek. Pri kodi vključite funkcijo, ustrezne vhodne vrednosti in zahtevano vedenje, nato zahtevajte popravljeni odlomek z razlago. Pri strukturiranem izluščanju postavite definicije polj pred odlomek in zahtevajte izrecno označevanje manjkajočih informacij. Rezultat načrtujte znotraj objavljenega izhodnega profila 4K; veliko poročilo razdelite na usmerjene naloge, namesto da pričakujete neomejen dokument iz enega odgovora.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "9edaabd14ef9ef6e4c190cf9e0e77baab4de9acf8a9f700cf2a1accaaaa1eb00", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sl", "methods": [ { "html": "glm-4-airxGLM-4-AirX je besedilni model Z.ai, usmerjen v hitrost, za pogovore z nizko zakasnitvijo, programiranje in postopke s pomočjo orodij. Objavljeni profil določa kontekst 8K in do 4K izhoda, zato je primeren za usmerjene naloge z jedrnatimi strukturiranimi rezultati.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4-AirX je hitri član linije GLM-4 Air družbe Z.ai. Proizvajalec ga namenja nizki zakasnitvi in sočasnim aplikacijskim nalogam, s posebnim poudarkom na sledenju navodilom, razvoju programske kode in klicih funkcij. Model sprejema besedilo in vrača besedilo. Njegov lastni profil navaja kontekstno okno 8K žetonov in največji izhod 4K žetonov. To se razlikuje od večjega konteksta, oglaševanega za GLM-4-Air-250414; AirX ohranja svoj objavljeni profil.
Za interaktivnega pomočnika to pomeni usmerjene zahteve: razložiti funkcijo, razvrstiti sporočilo, izluščiti polja iz predloženega odstavka ali pretvoriti tehnično navodilo v jedrnat odgovor. Ustrezni odlomek, trenutno vprašanje in želeni rezultat podajte skupaj. Celoten pogovor in morebitna opažanja orodij ohranite znotraj aktivnega konteksta, namesto da predpostavljate, da je na voljo prostor za obsežen korpus dodatnega gradiva.
Opis GLM-4 navaja pretočno besedilo, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta, strukturirane formate, kot je JSON, in integracijo z orodji ter viri podatkov MCP. Pretočno posredovanje prikaže odgovor med nastajanjem, zato lahko aplikacija pokaže uporabno besedilo, preden prispe celoten odgovor. Spreminja dostavo, ne vhodne ali izhodne modalnosti modela.
Klicanje funkcij modelu omogoča predlagati dejanje iz funkcij, ki jih opiše aplikacija. Aplikacija to dejanje izvede in vrne opažanje. Primeren cikel je manjša poizvedba, ki ji sledi jedrnata razlaga vrnjenih podatkov. Integracija MCP je prav tako odvisna od orodij in podatkov, ki jih zagotovi aplikacija. Predpomnjenje konteksta zadeva ponovno uporabo ponavljajočega se vhoda; ne pomeni, da je vsak ponovljen pogovor dejansko zadel predpomnilnik.
Za rezultat JSON navedite polja in njihov pomen, preden podate gradivo. Podajte na primer tehnično zahtevo in zahtevajte njeno kategorijo, potrebno dejanje in neodgovorjena vprašanja. Nastala struktura je uporabna za naslednji korak aplikacije, vrednosti pa je še vedno treba preveriti glede na predloženo besedilo.
Proizvajalec med uporabo GLM-4 vključuje prevajanje, semantično razvrščanje, izluščanje polj iz dokumentov, trženjsko pisanje, analitična poročila in načrtovanje poti. Krajši profil AirX daje prednost neposrednemu koraku v takem postopku. Prevajalska zahteva lahko podaja kratek odlomek, občinstvo in terminologijo; izhod je preoblikovan odlomek, ki ohranja zahtevana imena. Razvrstitvena zahteva lahko navede dovoljene oznake in definicije, namesto da zahteva neopredeljeno presojo.
Pri izluščanju določite zahtevane identifikatorje in druga polja ter vključite le ustrezen izvorni odlomek. Pri pisanju podajte dejstva o izdelku in en izdelek, kot je odstavek o izdelku ali vrstica kampanje. Pri poročilu ali načrtu poti posredujte ustrezna dejstva in omejitve trenutnega koraka. Če so potrebne sveže informacije, jih zagotovi iskalno ali podatkovno orodje aplikacije; model nato dela s tem vrnjenim gradivom.
AirX je opisan kot predhodno naučen na 15 bilijonih žetonov, vključno z obsežnim sintetičnim gradivom za sklepanje. Njegovo naknadno učenje uporablja usklajevanje pogovornih preferenc, zavrnitveno vzorčenje in spodbujevalno učenje za krepitev sledenja navodilom, razvoja programske kode ter uporabe funkcij. Proizvajalec ga predstavlja kot hitrejšo različico GLM-4-Air-250414 s spremembami osnovnih komponent za predhodno obdelavo poziva in avtoregresivno dekodiranje. To opisuje zasnovo proizvajalca, ne izmerjene zakasnitve ali jamstva sočasnosti konkretne uvedbe.
AirX podajte eno omejeno nalogo in strnjen pričakovani izdelek. Pri kodi vključite funkcijo, ustrezne vhodne vrednosti in zahtevano vedenje, nato zahtevajte popravljeni odlomek z razlago. Pri strukturiranem izluščanju postavite definicije polj pred odlomek in zahtevajte izrecno označevanje manjkajočih informacij. Rezultat načrtujte znotraj objavljenega izhodnega profila 4K; veliko poročilo razdelite na usmerjene naloge, namesto da pričakujete neomejen dokument iz enega odgovora.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve glm-4-airx | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Besedilni pogovor | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametercontrol_scope | SpecifikacijaBesedilni pogovor; stream je logična vrednost in je privzeto false. |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Druga imena metode: /chat/completions
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0028 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0028 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"glm-4-airx","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="glm-4-airx", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra glm-4-airx
/chat/completions
glm-4-airxGLM-4-AirX je besedilni model Z.ai, usmerjen v hitrost, za pogovore z nizko zakasnitvijo, programiranje in postopke s pomočjo orodij. Objavljeni profil določa kontekst 8K in do 4K izhoda, zato je primeren za usmerjene naloge z jedrnatimi strukturiranimi rezultati.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4-AirX je hitri član linije GLM-4 Air družbe Z.ai. Proizvajalec ga namenja nizki zakasnitvi in sočasnim aplikacijskim nalogam, s posebnim poudarkom na sledenju navodilom, razvoju programske kode in klicih funkcij. Model sprejema besedilo in vrača besedilo. Njegov lastni profil navaja kontekstno okno 8K žetonov in največji izhod 4K žetonov. To se razlikuje od večjega konteksta, oglaševanega za GLM-4-Air-250414; AirX ohranja svoj objavljeni profil.
Za interaktivnega pomočnika to pomeni usmerjene zahteve: razložiti funkcijo, razvrstiti sporočilo, izluščiti polja iz predloženega odstavka ali pretvoriti tehnično navodilo v jedrnat odgovor. Ustrezni odlomek, trenutno vprašanje in želeni rezultat podajte skupaj. Celoten pogovor in morebitna opažanja orodij ohranite znotraj aktivnega konteksta, namesto da predpostavljate, da je na voljo prostor za obsežen korpus dodatnega gradiva.
Opis GLM-4 navaja pretočno besedilo, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta, strukturirane formate, kot je JSON, in integracijo z orodji ter viri podatkov MCP. Pretočno posredovanje prikaže odgovor med nastajanjem, zato lahko aplikacija pokaže uporabno besedilo, preden prispe celoten odgovor. Spreminja dostavo, ne vhodne ali izhodne modalnosti modela.
Klicanje funkcij modelu omogoča predlagati dejanje iz funkcij, ki jih opiše aplikacija. Aplikacija to dejanje izvede in vrne opažanje. Primeren cikel je manjša poizvedba, ki ji sledi jedrnata razlaga vrnjenih podatkov. Integracija MCP je prav tako odvisna od orodij in podatkov, ki jih zagotovi aplikacija. Predpomnjenje konteksta zadeva ponovno uporabo ponavljajočega se vhoda; ne pomeni, da je vsak ponovljen pogovor dejansko zadel predpomnilnik.
Za rezultat JSON navedite polja in njihov pomen, preden podate gradivo. Podajte na primer tehnično zahtevo in zahtevajte njeno kategorijo, potrebno dejanje in neodgovorjena vprašanja. Nastala struktura je uporabna za naslednji korak aplikacije, vrednosti pa je še vedno treba preveriti glede na predloženo besedilo.
Proizvajalec med uporabo GLM-4 vključuje prevajanje, semantično razvrščanje, izluščanje polj iz dokumentov, trženjsko pisanje, analitična poročila in načrtovanje poti. Krajši profil AirX daje prednost neposrednemu koraku v takem postopku. Prevajalska zahteva lahko podaja kratek odlomek, občinstvo in terminologijo; izhod je preoblikovan odlomek, ki ohranja zahtevana imena. Razvrstitvena zahteva lahko navede dovoljene oznake in definicije, namesto da zahteva neopredeljeno presojo.
Pri izluščanju določite zahtevane identifikatorje in druga polja ter vključite le ustrezen izvorni odlomek. Pri pisanju podajte dejstva o izdelku in en izdelek, kot je odstavek o izdelku ali vrstica kampanje. Pri poročilu ali načrtu poti posredujte ustrezna dejstva in omejitve trenutnega koraka. Če so potrebne sveže informacije, jih zagotovi iskalno ali podatkovno orodje aplikacije; model nato dela s tem vrnjenim gradivom.
AirX je opisan kot predhodno naučen na 15 bilijonih žetonov, vključno z obsežnim sintetičnim gradivom za sklepanje. Njegovo naknadno učenje uporablja usklajevanje pogovornih preferenc, zavrnitveno vzorčenje in spodbujevalno učenje za krepitev sledenja navodilom, razvoja programske kode ter uporabe funkcij. Proizvajalec ga predstavlja kot hitrejšo različico GLM-4-Air-250414 s spremembami osnovnih komponent za predhodno obdelavo poziva in avtoregresivno dekodiranje. To opisuje zasnovo proizvajalca, ne izmerjene zakasnitve ali jamstva sočasnosti konkretne uvedbe.
AirX podajte eno omejeno nalogo in strnjen pričakovani izdelek. Pri kodi vključite funkcijo, ustrezne vhodne vrednosti in zahtevano vedenje, nato zahtevajte popravljeni odlomek z razlago. Pri strukturiranem izluščanju postavite definicije polj pred odlomek in zahtevajte izrecno označevanje manjkajočih informacij. Rezultat načrtujte znotraj objavljenega izhodnega profila 4K; veliko poročilo razdelite na usmerjene naloge, namesto da pričakujete neomejen dokument iz enega odgovora.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve glm-4-airx | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0028 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0028 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "glm-4-airx",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'glm-4-airx', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'glm-4-airx', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra glm-4-airx
/chat/completions