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.
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.
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.
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.
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.
", "aboutText": "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.\n\n### Pripravite gradivo za celovito analizo\n\nPodajte 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.\n\nProizvajalec 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.\n\n### Berite finančna poročila in akademske članke\n\nProizvajalec 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.\n\nPri 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.\n\n### Spremljajte določbe, like in dogodke skozi dolgo besedilo\n\nProizvajalčev 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.\n\nScenarij 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.\n\n### Uporabite dolg vhod z omejenim odgovorom\n\nDokumentirani 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.\n\nPri 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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Reconcile architecture and implementation notes\n\nCompare 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.A source-linked discrepancy table and one review requirement tied to the resumability objective.The answer connects all three excerpts and does not invent additional implementation details.glm-4-longGLM-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve glm-4-long | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti 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[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
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.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "glm-4-long", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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-long',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='glm-4-long',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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-long
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
glm-4-longGLM-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.
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.
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.
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.
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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve glm-4-long | 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.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00028 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "glm-4-long",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-long', '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-long', '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-long
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Reconcile architecture and implementation notes\n\nCompare 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.A source-linked discrepancy table and one review requirement tied to the resumability objective.The answer connects all three excerpts and does not invent additional implementation details.