modeli

GLM-4-Long

Markdown · JSON

GLM-4-Long

GLM-4-Long je model Zhipu AI za branje zelo dolgih besedil in ohranjanje dokumentnega konteksta med pogovorom. Dokumentirani kontekst 1M in največji izhod 4K podpirata usmerjene analize poročil, člankov, pogodb in obsežnega leposlovja.

O modelu

Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.

GLM-4-Long je jezikovni model Zhipu AI za zelo dolga besedila in pogovorne naloge, usmerjene v pomnjenje. Proizvajalec določa besedilni vhod in izhod, kontekstno okno 1M in največji izhod 4K žetonov. Poudarek je na branju, prevajanju ter analiziranju obsežnega gradiva in nato pripravi usmerjenega odgovora na podlagi predložene vsebine.

Pripravite gradivo za celovito analizo

Podajte besedilo dokumenta skupaj z vprašanjem, na katero naj odgovori. Naslove razdelkov, identifikatorje strani ali poglavij, datume in enote tabel ohranite ob njihovi vsebini. Dolgo vhodno okno je koristno, kadar je odgovor odvisen od povezav med številnimi razdelki, kot so naveden cilj, dokazi zanj in izjema drugje v dokumentu.

Proizvajalec opisuje postopno širitev konteksta z 2K na 1M z nadaljevanjem predhodnega učenja, nadzorovanim prilagajanjem in spodbujevalnim učenjem s človeško povratno informacijo. Pri praktičnem delu določite povezavo, ki jo želite preučiti, preden zahtevate širok povzetek. Primer navodila je: »Primerjaj predlagano arhitekturo z izvedbenimi razdelki in pri vsaki razliki navedi izvorni razdelek.« Rezultat je lahko jedrnata primerjava, pri kateri izvirni dokazi ostanejo na voljo za pregled.

Berite finančna poročila in akademske članke

Proizvajalec priporoča analiziranje letnih poročil, izluščanje strukture prihodkov, razkritij tveganj in komentarja vodstva ter primerjavo finančnih podatkov med obdobji. Poročila pripravite z datumi poročanja in doslednimi oznakami enot ter valut. Zahtevajte tabelo izbranih številk, odlomek za vsako vrednost in ločeno razlago spremembe. S tem ohranite razliko med poročano številko in razlago njenega gibanja.

Pri akademskem gradivu lahko GLM-4-Long uredi raziskovalno ozadje, eksperimentalne metode in sklepe po temah. Podajte popolne odlomke, potrebne za primerjavo, vključno z definicijami in omejitvami veljavnosti iz drugega poglavja. Koristen izhod je pregled trditev, metod in podpornih razdelkov, ki mu sledijo vprašanja, nerešena v predloženem besedilu. Pri pripravi raziskovalne opombe ohranite navedke in analizo modela v ločenih poljih.

Spremljajte določbe, like in dogodke skozi dolgo besedilo

Proizvajalčev scenarij pravnih dokumentov zajema predpise, primere in pogodbe, vključno s pravicami, obveznostmi in določbami o odgovornosti. Poimenujte stranke in vprašanje za primerjavo, nato zahtevajte ustrezne določbe s sklici na razdelke. Usmerjeno izluščanje lahko postane delovni dokument za poznejši strokovni pregled z izvornim besedilom ob razlagi.

Scenarij leposlovja zajema odnose med liki, zgradbo zgodbe, usmerjene povzetke in nadaljevanje na podlagi sloga dolge pripovedi. Določite pomembna poglavja in točko v časovnem zaporedju. Zahtevajte na primer zemljevid odnosov med liki z dogodki, ki podpirajo vsako povezavo, ali načrt nadaljevanja, ki ohranja uveljavljena imena in nerazrešene pripovedne niti.

Uporabite dolg vhod z omejenim odgovorom

Dokumentirani največji izhod 4K je precej manjši od vhodnega konteksta. Izberite želeni izdelek: povzetek za vodstvo, primerjavo določb, raziskovalni oris ali analizo določenega poglavja. Pri obsežnem pregledu zahtevani izhod razdelite na jasno poimenovane naloge in ob vsakem odgovoru ohranite ustrezno izvorno gradivo.

Pri nadaljevanju pogovora o dokumentu ohranite prejšnje vprašanje, odgovor in odlomke, potrebne za naslednje vprašanje. Proizvajalec pogovor, usmerjen v pomnjenje, opisuje kot uporabo dolgega konteksta; uredite ga tako, da se nadaljnja zahteva nanaša na isti dokument, poročevalsko obdobje ali poglavje. Dokončano analizo shranite s temi identifikatorji virov, nato izluščena imena, številke in navedke preverite glede na izvorno besedilo, preden jih vključite v naslednje poročilo.

Praktična naloga

Praktična naloga

Tehnični primer v angleščini

Reconcile architecture and implementation notes

Compare labeled excerpts. Architecture §2: every export job is resumable and stores its cursor after each completed page. Implementation §7: the exporter stores its cursor only when the entire job completes. Operations §4: interrupted jobs restart from page one. Return a concise discrepancy map with source references and a focused requirement for the next code review.

Pričakovani rezultat

A source-linked discrepancy table and one review requirement tied to the resumability objective.

Preverjanje rezultata

The answer connects all three excerpts and does not invent additional implementation details.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions glm-4-long

glm-4-long

Z.ai /glm-4-long

Začetek

GLM-4-Long je model Zhipu AI za branje zelo dolgih besedil in ohranjanje dokumentnega konteksta med pogovorom. Dokumentirani kontekst 1M in največji izhod 4K podpirata usmerjene analize poročil, člankov, pogodb in obsežnega leposlovja.

Dovoljeni vhodi
Besedilo
Rezultati
Besedilo

Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vhod
text
Izhod
text
Izhodni format
json ali SSE
PoljeVrstaZahtevaVrednosti in omejitvePrivzeto
PoljemodelVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
glm-4-long
Privzeto—
PoljemessagesVrstamessage[]ZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Najmanjše število elementov: 1
Privzeto—
Poljemessages[].roleVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Primeri: system, user, assistant, tool, function
Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela.
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemessages[].contentVrstastring|content_part[]|nullZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].tool_callsVrstatool_call[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].tool_call_idVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID
Privzeto—
Poljemessages[].nameVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].reasoning_contentVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja
Privzeto—
Poljemessages[].reasoning_detailsVrstaobject|arrayZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemax_tokensVrstaintegerZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Najmanj: 1
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemax_completion_tokensVrstaintegerZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Najmanj: 1
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljestreamVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzetofalse
Poljestream_options.include_usageVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljetemperatureVrstanumberZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetop_pVrstanumberZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljestopVrstastring|string[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljetoolsVrstafunction_tool[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetools[].typeVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
function
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetools[].function.nameVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Velja, ko: podano je funkcijsko orodje
Privzeto—
Poljetools[].function.descriptionVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljetools[].function.parametersVrstaJSON_schemaZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljetool_choiceVrstastring|objectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeparallel_tool_callsVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeresponse_formatVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljereasoning_effortVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljereasoningVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeservice_tierVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljeinstructionsVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Polje združljivosti
Privzeto—
PoljefunctionsVrstafunction[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljefunction_callVrstastring|objectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeprompt_cache_optionsVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljemodalitiesVrstastring[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
text
Privzeto—
PoljeproviderVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen
Privzeto—
Poljecache_control.ttlVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov
Privzeto—
Kombinacije vhodnih gradiv

Besedilo · Besedilo UTF8

messages[].content

Parametri in življenjski cikel metode
ParameterSpecifikacija
Parametercontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParameterrequiredSpecifikacijamodel, messages
Parametermaterial_typesSpecifikacijatext
ParametermessagesSpecifikacijapolje sporočil s strukturo role/content
Parameterfile_materialSpecifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje
Parameteroptional_controlsSpecifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeSpecifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev
Parameteroutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parameterhosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametermultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

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.

Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način
Ni navedeno Ko je izbran hitri način
Način flex
Ni navedeno Ko je izbran način flex
Najvišja raven razmišljanja
Ni navedeno Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

Cene Ailoot

Cene po nastavitvah

NastavitevCenovna lestvicaStrošek
NastavitevOsnovne cene za žetoneCenovna lestvicaOsnovna cenaStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 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 →

Primeri zahtev

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKTok Python
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-long", "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='glm-4-long',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='glm-4-long',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")

Prejmi in shrani rezultate

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ali SSE

Ohrani vse dokončane rezultate

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.

Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.

Polja odgovora
PoljeVrsta
Poljechoices[].indexVrstainteger
Poljechoices[].message.contentVrstastring|null
Poljechoices[].message.tool_callsVrstatool_call[]
Poljechoices[].message.reasoning_contentVrstastring
Poljechoices[].message.reasoning_detailsVrstaobject|array
Poljechoices[].finish_reasonVrstastring|null
PoljeusageVrstaobject
Napake in naslednji koraki
OdgovorPogojNaslednji korak
Odgovor400 · invalid_request_errorPogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametraNaslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.

Druga imena

Druga imena modelov

Ailoot Ultra glm-4-long

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

glm-4-long

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

glm-4-long

Z.ai /glm-4-long

Začetek

GLM-4-Long je model Zhipu AI za branje zelo dolgih besedil in ohranjanje dokumentnega konteksta med pogovorom. Dokumentirani kontekst 1M in največji izhod 4K podpirata usmerjene analize poročil, člankov, pogodb in obsežnega leposlovja.

Dovoljeni vhodi
Besedilo
Rezultati
json · sse

Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vhod
text
Izhod
json, sse
Izhodni format
JSON ali SSE
PoljeVrstaZahtevaVrednosti in omejitvePrivzeto
PoljemodelVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
glm-4-long
Privzeto—
PoljemessagesVrstamessage[]ZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].roleVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
user, assistant
Privzeto—
Poljemessages[].contentVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemax_tokensVrstaintegerZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
PoljestreamVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzetofalse
Kombinacije vhodnih gradiv

Besedilo · Besedilo UTF-8

niz messages[].content

Parametri in življenjski cikel metode
ParameterSpecifikacija
Parametercontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParameterrequiredSpecifikacijamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsSpecifikacijastream
Parametermaterial_typesSpecifikacijatext
Parametertext_file_materialSpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila.

Življenjski cikel: synchronous_or_streamed

Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način
Ni navedeno Ko je izbran hitri način
Način flex
Ni navedeno Ko je izbran način flex
Najvišja raven razmišljanja
Ni navedeno Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

Cene Ailoot

Cene po nastavitvah

NastavitevCenovna lestvicaStrošek
NastavitevOsnovne cene za žetoneCenovna lestvicaOsnovna cenaStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 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 →

Primeri zahtev

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Popolno minimalno telo zahteve JSONcurl · uporabite svoj dokument UTF-8Python · shranite celoten rezultat
{
  "model": "glm-4-long",
  "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-long', '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-long', '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))

Prejmi in shrani rezultate

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ali SSE

Ohrani vse dokončane rezultate

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.

Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.

Polja odgovora
PoljeVrsta
PoljeidVrstastring
PoljemodelVrstastring
Poljecontent[]Vrstatext|thinking|tool_use|other content block
Poljestop_reasonVrstastring|null
PoljeusageVrstaobject
Napake in naslednji koraki
OdgovorPogojNaslednji korak
Odgovor400 · invalid_request_errorPogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametraNaslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.

Druga imena

Druga imena modelov

Ailoot Ultra glm-4-long

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

glm-4-long

FAQ · GLM-4-Long
Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

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

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

Katera polja uporablja zahteva?

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

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

Katere omejitve veljajo?

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

Več podrobnosti

Ailoot povežite s Claude Code, OpenCode, Hermes ali svojo aplikacijo.

Podjetje in njegov portfelj projektov

Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah.

Žetone kupujte s popustom.

Naročniški popust za redno delo. Promocijske kode prinesejo do 50% popusta na nakup žetonov.

Naročnina
Za redne zahteve izberite paket s popustom.
Promocijska koda do 50%
Kodo vnesite ob nakupu. Cena se preračuna po veljavni akciji.
Poraba v zgodovini
Za vsako zahtevo se shranijo model, žetoni in znesek.

Izberite naročnino · Oglejte si cene modelov

API povežite z izdelkom, ki ga prodajate.

SaaS, aplikacije in boti po ponudbi in licenčni pogodbi Ailoot. Za nadaljnjo prodajo zaprosite za preprodajno licenco.

Komercialna aplikacija
Ustvarjanje besedila, slik, videa in zvoka vključite v plačljive funkcije svoje storitve.
Licenca za preprodajalca
Pošljite opis projekta in shemo dostopa. Zahtevajte pisne pogoje uporabe in nadaljnje prodaje.
Dokumenti na strani
Ponudba, licenčna pogodba in politika obdelave podatkov so dostopne pred povezavo.

Zaprosite za preprodajno licenco · Ponudba in licenčna pogodba