GLM-4-Plus je zmogljiv besedilni model v liniji GLM-4 družbe Z.ai. Združuje razumevanje jezika, logično sklepanje, sledenje navodilom in obdelavo dolgih besedil. Proizvajalec navaja besedilo kot vhod in izhod, kontekstno okno 128K žetonov ter največji izhod 4K žetonov. Dolg vhod in strnjen rezultat sta zato ločena dela profila: obsežen nabor dokumentov lahko podpre usmerjen povzetek, primerjavo ali rezultat izluščanja podatkov.
Dokumentni pomočnik lahko prejme poimenovane razdelke in vprašanje ter izdela jedrnato analizo, povezano s temi razdelki. Pred zahtevo po odgovoru določite ciljno občinstvo in odločitev: na primer primerjavo dveh postopkov, seznam pogojev za določen primer ali prepoznavanje nasprotujočih si zahtev. Izvorne odlomke ločite od navodil, da odgovor razlikuje med dokazi in zahtevano analizo.
Opis GLM-4 navaja pretočno posredovanje, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta, strukturirane formate, kot je JSON, in interakcijo z orodji ter viri podatkov MCP. Pretočno posredovanje omogoča postopno prejemanje ustvarjenega besedila. Strukturiran izhod pomaga, kadar naj rezultat vsebuje poimenovana polja namesto odprtega eseja: povzetek, izluščene identifikatorje, oznake izvornih razdelkov in nerešena vprašanja.
Uporaba orodij povezuje jezikovni model z dejanji, ki jih zagotovi aplikacija. Aplikacija opiše funkcije, izvede izbrani klic in vrne njegov rezultat za naslednji korak. To lahko podpre poizvedbo, ki ji sledi poročilo, ali rezultat iskanja, ki postane dokaz za odgovor. Besedilo modela se razlikuje od izvedbe zunanjega dejanja. Ponavljajoča se navodila ali predpone dokumentov lahko sodelujejo v proizvajalčevem mehanizmu predpomnjenja konteksta; ponovna uporaba predpomnilnika sama po sebi ni dokaz, da je določena zahteva zadela predpomnilnik.
Prevajanje je opisano kot več kot pretvarjanje posameznih besed: proizvajalec vključuje večjezično besedilo, ton, sleng, emodžije in strokovne izraze ob upoštevanju kulturnih razlik. Podajte izvorni odlomek, ciljno občinstvo in terminologijo, ki naj ostane nespremenjena. Pri urejanju zahtevajte konkreten izdelek — popravljeno pismo, opis izdelka ali jedrnato razlago — in navedite dejstva, ki jih je treba ohraniti.
Semantično razvrščanje in izluščanje polj temeljita na predloženem gradivu. Najprej določite kategorije ali obvezna polja, nato podajte dokumente. Aplikacija lahko na primer zahteva identifikatorje projektov in kategorije določb skupaj z oznakami ustreznih razdelkov. Izrecno pravilo za manjkajoče vrednosti preprečuje, da bi izhodna shema postala razlog za izmišljanje odsotnih podatkov.
Proizvajalec opisuje tudi trženjsko gradivo, analitična poročila o tveganjih in načrtovanje poti. Pri pisanju podajte dejanska dejstva o izdelku ali kampanji ter predvideni format. Pri analitičnem delu podajte ustrezna poročila in merila primerjave; aktualne informacije naj prispejo prek iskalnega ali podatkovnega orodja, ki ga zagotovi aplikacija. Pri načrtu poti določite želje in časovne omejitve, da je izhod načrt za opisano situacijo namesto splošnega popotniškega eseja.
GLM-4-Plus uporablja sintetične podatke s pomočjo modela in naknadno učenje na podlagi PPO za razvoj matematičnega ter programerskega sklepanja in boljše odražanje človeških preferenc. Pri dolgem besedilu priprava prilagaja razmerje kratkega in dolgega gradiva, da okrepi sklepanje nad obsežnimi vhodi. To so odločitve pri pripravi tega konkretnega modela Plus. Njegovega izključno besedilnega profila ne spremenijo v razumevanje slik ločeno poimenovane izdaje GLM-4V.
Večji kontekst uporabite za gradivo, ki dejansko podpira vprašanje, s stalnimi imeni razdelkov in jasno določenim izhodom. Praktična zahteva je primerjava dveh dokumentov, seznam ujemanj in spornih točk ter določitev odlomkov za vsakim sklepom. Končni izdelek ohranite znotraj izhodnega profila 4K: zahtevajte podlago za odločitev ali strukturirano primerjavo, nato nadaljujte z opredeljeno dodatno zahtevo, če posamezen razdelek potrebuje razširitev. Veljavna struktura JSON in dejansko pravilne vrednosti polj sta ločeni preverjanji.
", "aboutText": "### Pregled in profil modela\n\nGLM-4-Plus je zmogljiv besedilni model v liniji GLM-4 družbe Z.ai. Združuje razumevanje jezika, logično sklepanje, sledenje navodilom in obdelavo dolgih besedil. Proizvajalec navaja besedilo kot vhod in izhod, kontekstno okno 128K žetonov ter največji izhod 4K žetonov. Dolg vhod in strnjen rezultat sta zato ločena dela profila: obsežen nabor dokumentov lahko podpre usmerjen povzetek, primerjavo ali rezultat izluščanja podatkov.\n\nDokumentni pomočnik lahko prejme poimenovane razdelke in vprašanje ter izdela jedrnato analizo, povezano s temi razdelki. Pred zahtevo po odgovoru določite ciljno občinstvo in odločitev: na primer primerjavo dveh postopkov, seznam pogojev za določen primer ali prepoznavanje nasprotujočih si zahtev. Izvorne odlomke ločite od navodil, da odgovor razlikuje med dokazi in zahtevano analizo.\n\n### Podprte zmožnosti\n\nOpis GLM-4 navaja pretočno posredovanje, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta, strukturirane formate, kot je JSON, in interakcijo z orodji ter viri podatkov MCP. Pretočno posredovanje omogoča postopno prejemanje ustvarjenega besedila. Strukturiran izhod pomaga, kadar naj rezultat vsebuje poimenovana polja namesto odprtega eseja: povzetek, izluščene identifikatorje, oznake izvornih razdelkov in nerešena vprašanja.\n\nUporaba orodij povezuje jezikovni model z dejanji, ki jih zagotovi aplikacija. Aplikacija opiše funkcije, izvede izbrani klic in vrne njegov rezultat za naslednji korak. To lahko podpre poizvedbo, ki ji sledi poročilo, ali rezultat iskanja, ki postane dokaz za odgovor. Besedilo modela se razlikuje od izvedbe zunanjega dejanja. Ponavljajoča se navodila ali predpone dokumentov lahko sodelujejo v proizvajalčevem mehanizmu predpomnjenja konteksta; ponovna uporaba predpomnilnika sama po sebi ni dokaz, da je določena zahteva zadela predpomnilnik.\n\n### Priporočeni scenariji\n\nPrevajanje je opisano kot več kot pretvarjanje posameznih besed: proizvajalec vključuje večjezično besedilo, ton, sleng, emodžije in strokovne izraze ob upoštevanju kulturnih razlik. Podajte izvorni odlomek, ciljno občinstvo in terminologijo, ki naj ostane nespremenjena. Pri urejanju zahtevajte konkreten izdelek — popravljeno pismo, opis izdelka ali jedrnato razlago — in navedite dejstva, ki jih je treba ohraniti.\n\nSemantično razvrščanje in izluščanje polj temeljita na predloženem gradivu. Najprej določite kategorije ali obvezna polja, nato podajte dokumente. Aplikacija lahko na primer zahteva identifikatorje projektov in kategorije določb skupaj z oznakami ustreznih razdelkov. Izrecno pravilo za manjkajoče vrednosti preprečuje, da bi izhodna shema postala razlog za izmišljanje odsotnih podatkov.\n\nProizvajalec opisuje tudi trženjsko gradivo, analitična poročila o tveganjih in načrtovanje poti. Pri pisanju podajte dejanska dejstva o izdelku ali kampanji ter predvideni format. Pri analitičnem delu podajte ustrezna poročila in merila primerjave; aktualne informacije naj prispejo prek iskalnega ali podatkovnega orodja, ki ga zagotovi aplikacija. Pri načrtu poti določite želje in časovne omejitve, da je izhod načrt za opisano situacijo namesto splošnega popotniškega eseja.\n\n### Podrobna priprava modela\n\nGLM-4-Plus uporablja sintetične podatke s pomočjo modela in naknadno učenje na podlagi PPO za razvoj matematičnega ter programerskega sklepanja in boljše odražanje človeških preferenc. Pri dolgem besedilu priprava prilagaja razmerje kratkega in dolgega gradiva, da okrepi sklepanje nad obsežnimi vhodi. To so odločitve pri pripravi tega konkretnega modela Plus. Njegovega izključno besedilnega profila ne spremenijo v razumevanje slik ločeno poimenovane izdaje GLM-4V.\n\n### Priprava zahteve in izhoda\n\nVečji kontekst uporabite za gradivo, ki dejansko podpira vprašanje, s stalnimi imeni razdelkov in jasno določenim izhodom. Praktična zahteva je primerjava dveh dokumentov, seznam ujemanj in spornih točk ter določitev odlomkov za vsakim sklepom. Končni izdelek ohranite znotraj izhodnega profila 4K: zahtevajte podlago za odločitev ali strukturirano primerjavo, nato nadaljujte z opredeljeno dodatno zahtevo, če posamezen razdelek potrebuje razširitev. Veljavna struktura JSON in dejansko pravilne vrednosti polj sta ločeni preverjanji.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Find contradictions between two procedures\n\nCompare procedure P: approve a supplier before issuing an order; emergency orders need the same approval. Procedure Q: emergency orders may be issued immediately and reviewed the next day. Prepare a decision brief identifying the conflict, the passages involved and the exact policy question an owner must resolve before the procedures can agree.A concise conflict statement, two supporting passages and one decision question.Check that the answer exposes the approval-timing conflict without silently choosing a governing procedure.glm-4-plusGLM-4-Plus je besedilni model Z.ai za razumevanje jezika, logično analizo, sledenje navodilom in dolge dokumente. Profil s kontekstom 128K in izhodom 4K je primeren za povzetke na podlagi dokazov, večjezično urejanje, izluščanje polj in poročila s pomočjo orodij.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4-Plus je zmogljiv besedilni model v liniji GLM-4 družbe Z.ai. Združuje razumevanje jezika, logično sklepanje, sledenje navodilom in obdelavo dolgih besedil. Proizvajalec navaja besedilo kot vhod in izhod, kontekstno okno 128K žetonov ter največji izhod 4K žetonov. Dolg vhod in strnjen rezultat sta zato ločena dela profila: obsežen nabor dokumentov lahko podpre usmerjen povzetek, primerjavo ali rezultat izluščanja podatkov.
Dokumentni pomočnik lahko prejme poimenovane razdelke in vprašanje ter izdela jedrnato analizo, povezano s temi razdelki. Pred zahtevo po odgovoru določite ciljno občinstvo in odločitev: na primer primerjavo dveh postopkov, seznam pogojev za določen primer ali prepoznavanje nasprotujočih si zahtev. Izvorne odlomke ločite od navodil, da odgovor razlikuje med dokazi in zahtevano analizo.
Opis GLM-4 navaja pretočno posredovanje, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta, strukturirane formate, kot je JSON, in interakcijo z orodji ter viri podatkov MCP. Pretočno posredovanje omogoča postopno prejemanje ustvarjenega besedila. Strukturiran izhod pomaga, kadar naj rezultat vsebuje poimenovana polja namesto odprtega eseja: povzetek, izluščene identifikatorje, oznake izvornih razdelkov in nerešena vprašanja.
Uporaba orodij povezuje jezikovni model z dejanji, ki jih zagotovi aplikacija. Aplikacija opiše funkcije, izvede izbrani klic in vrne njegov rezultat za naslednji korak. To lahko podpre poizvedbo, ki ji sledi poročilo, ali rezultat iskanja, ki postane dokaz za odgovor. Besedilo modela se razlikuje od izvedbe zunanjega dejanja. Ponavljajoča se navodila ali predpone dokumentov lahko sodelujejo v proizvajalčevem mehanizmu predpomnjenja konteksta; ponovna uporaba predpomnilnika sama po sebi ni dokaz, da je določena zahteva zadela predpomnilnik.
Prevajanje je opisano kot več kot pretvarjanje posameznih besed: proizvajalec vključuje večjezično besedilo, ton, sleng, emodžije in strokovne izraze ob upoštevanju kulturnih razlik. Podajte izvorni odlomek, ciljno občinstvo in terminologijo, ki naj ostane nespremenjena. Pri urejanju zahtevajte konkreten izdelek — popravljeno pismo, opis izdelka ali jedrnato razlago — in navedite dejstva, ki jih je treba ohraniti.
Semantično razvrščanje in izluščanje polj temeljita na predloženem gradivu. Najprej določite kategorije ali obvezna polja, nato podajte dokumente. Aplikacija lahko na primer zahteva identifikatorje projektov in kategorije določb skupaj z oznakami ustreznih razdelkov. Izrecno pravilo za manjkajoče vrednosti preprečuje, da bi izhodna shema postala razlog za izmišljanje odsotnih podatkov.
Proizvajalec opisuje tudi trženjsko gradivo, analitična poročila o tveganjih in načrtovanje poti. Pri pisanju podajte dejanska dejstva o izdelku ali kampanji ter predvideni format. Pri analitičnem delu podajte ustrezna poročila in merila primerjave; aktualne informacije naj prispejo prek iskalnega ali podatkovnega orodja, ki ga zagotovi aplikacija. Pri načrtu poti določite želje in časovne omejitve, da je izhod načrt za opisano situacijo namesto splošnega popotniškega eseja.
GLM-4-Plus uporablja sintetične podatke s pomočjo modela in naknadno učenje na podlagi PPO za razvoj matematičnega ter programerskega sklepanja in boljše odražanje človeških preferenc. Pri dolgem besedilu priprava prilagaja razmerje kratkega in dolgega gradiva, da okrepi sklepanje nad obsežnimi vhodi. To so odločitve pri pripravi tega konkretnega modela Plus. Njegovega izključno besedilnega profila ne spremenijo v razumevanje slik ločeno poimenovane izdaje GLM-4V.
Večji kontekst uporabite za gradivo, ki dejansko podpira vprašanje, s stalnimi imeni razdelkov in jasno določenim izhodom. Praktična zahteva je primerjava dveh dokumentov, seznam ujemanj in spornih točk ter določitev odlomkov za vsakim sklepom. Končni izdelek ohranite znotraj izhodnega profila 4K: zahtevajte podlago za odločitev ali strukturirano primerjavo, nato nadaljujte z opredeljeno dodatno zahtevo, če posamezen razdelek potrebuje razširitev. Veljavna struktura JSON in dejansko pravilne vrednosti polj sta ločeni preverjanji.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve glm-4-plus | 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 $0.014 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.014 / 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-plus", "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-plus',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-plus',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-plus
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
glm-4-plusGLM-4-Plus je besedilni model Z.ai za razumevanje jezika, logično analizo, sledenje navodilom in dolge dokumente. Profil s kontekstom 128K in izhodom 4K je primeren za povzetke na podlagi dokazov, večjezično urejanje, izluščanje polj in poročila s pomočjo orodij.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4-Plus je zmogljiv besedilni model v liniji GLM-4 družbe Z.ai. Združuje razumevanje jezika, logično sklepanje, sledenje navodilom in obdelavo dolgih besedil. Proizvajalec navaja besedilo kot vhod in izhod, kontekstno okno 128K žetonov ter največji izhod 4K žetonov. Dolg vhod in strnjen rezultat sta zato ločena dela profila: obsežen nabor dokumentov lahko podpre usmerjen povzetek, primerjavo ali rezultat izluščanja podatkov.
Dokumentni pomočnik lahko prejme poimenovane razdelke in vprašanje ter izdela jedrnato analizo, povezano s temi razdelki. Pred zahtevo po odgovoru določite ciljno občinstvo in odločitev: na primer primerjavo dveh postopkov, seznam pogojev za določen primer ali prepoznavanje nasprotujočih si zahtev. Izvorne odlomke ločite od navodil, da odgovor razlikuje med dokazi in zahtevano analizo.
Opis GLM-4 navaja pretočno posredovanje, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta, strukturirane formate, kot je JSON, in interakcijo z orodji ter viri podatkov MCP. Pretočno posredovanje omogoča postopno prejemanje ustvarjenega besedila. Strukturiran izhod pomaga, kadar naj rezultat vsebuje poimenovana polja namesto odprtega eseja: povzetek, izluščene identifikatorje, oznake izvornih razdelkov in nerešena vprašanja.
Uporaba orodij povezuje jezikovni model z dejanji, ki jih zagotovi aplikacija. Aplikacija opiše funkcije, izvede izbrani klic in vrne njegov rezultat za naslednji korak. To lahko podpre poizvedbo, ki ji sledi poročilo, ali rezultat iskanja, ki postane dokaz za odgovor. Besedilo modela se razlikuje od izvedbe zunanjega dejanja. Ponavljajoča se navodila ali predpone dokumentov lahko sodelujejo v proizvajalčevem mehanizmu predpomnjenja konteksta; ponovna uporaba predpomnilnika sama po sebi ni dokaz, da je določena zahteva zadela predpomnilnik.
Prevajanje je opisano kot več kot pretvarjanje posameznih besed: proizvajalec vključuje večjezično besedilo, ton, sleng, emodžije in strokovne izraze ob upoštevanju kulturnih razlik. Podajte izvorni odlomek, ciljno občinstvo in terminologijo, ki naj ostane nespremenjena. Pri urejanju zahtevajte konkreten izdelek — popravljeno pismo, opis izdelka ali jedrnato razlago — in navedite dejstva, ki jih je treba ohraniti.
Semantično razvrščanje in izluščanje polj temeljita na predloženem gradivu. Najprej določite kategorije ali obvezna polja, nato podajte dokumente. Aplikacija lahko na primer zahteva identifikatorje projektov in kategorije določb skupaj z oznakami ustreznih razdelkov. Izrecno pravilo za manjkajoče vrednosti preprečuje, da bi izhodna shema postala razlog za izmišljanje odsotnih podatkov.
Proizvajalec opisuje tudi trženjsko gradivo, analitična poročila o tveganjih in načrtovanje poti. Pri pisanju podajte dejanska dejstva o izdelku ali kampanji ter predvideni format. Pri analitičnem delu podajte ustrezna poročila in merila primerjave; aktualne informacije naj prispejo prek iskalnega ali podatkovnega orodja, ki ga zagotovi aplikacija. Pri načrtu poti določite želje in časovne omejitve, da je izhod načrt za opisano situacijo namesto splošnega popotniškega eseja.
GLM-4-Plus uporablja sintetične podatke s pomočjo modela in naknadno učenje na podlagi PPO za razvoj matematičnega ter programerskega sklepanja in boljše odražanje človeških preferenc. Pri dolgem besedilu priprava prilagaja razmerje kratkega in dolgega gradiva, da okrepi sklepanje nad obsežnimi vhodi. To so odločitve pri pripravi tega konkretnega modela Plus. Njegovega izključno besedilnega profila ne spremenijo v razumevanje slik ločeno poimenovane izdaje GLM-4V.
Večji kontekst uporabite za gradivo, ki dejansko podpira vprašanje, s stalnimi imeni razdelkov in jasno določenim izhodom. Praktična zahteva je primerjava dveh dokumentov, seznam ujemanj in spornih točk ter določitev odlomkov za vsakim sklepom. Končni izdelek ohranite znotraj izhodnega profila 4K: zahtevajte podlago za odločitev ali strukturirano primerjavo, nato nadaljujte z opredeljeno dodatno zahtevo, če posamezen razdelek potrebuje razširitev. Veljavna struktura JSON in dejansko pravilne vrednosti polj sta ločeni preverjanji.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve glm-4-plus | 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 $0.014 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.014 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "glm-4-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-plus', '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-plus', '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-plus
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Find contradictions between two procedures\n\nCompare procedure P: approve a supplier before issuing an order; emergency orders need the same approval. Procedure Q: emergency orders may be issued immediately and reviewed the next day. Prepare a decision brief identifying the conflict, the passages involved and the exact policy question an owner must resolve before the procedures can agree.A concise conflict statement, two supporting passages and one decision question.Check that the answer exposes the approval-timing conflict without silently choosing a governing procedure.