GLM-4-9B-Chat je dialogu prilagojena izdaja odprtega jezikovnega modela GLM-4-9B podjetja Z.ai. Njegova priprava združuje večjezično osnovo z uskladitvijo s človeškimi preferencami. Model deluje z besedilom: vprašanja, dokumenti, koda in zgodovina pogovora tvorijo vhod, vidni rezultat pa je besedilo ali zahtevano dejanje orodja. Navedena področja vključujejo razumevanje jezika, matematiko, sklepanje, programiranje in vprašanja, ki temeljijo na znanju.
Poročilo GLM-4 opisuje model 9B kot predhodno učen na približno desetih bilijonih žetonov večjezičnega gradiva, sprva s kontekstom 8K, nato pa dodatno učen s postopkom in podatki, uporabljenimi za GLM-4-0520. Začetna dolžina učenja ni kontekstna omejitev te izdaje Chat: njeno objavljeno uporabniško okno je 128K. To razlikovanje je pomembno pri izbiri med specifikacijo učenja in dejansko različico poimenovanega modela.
Uporabna programerska naloga je predložiti funkcijo, njeno predvideno vedenje in vhod, pri katerem odpove, nato pa zahtevati razlago in popravljen odlomek. Pomočniku za dokumente predložite ustrezne razdelke ter zahtevajte izluščitev zahtev, primerjavo odlomkov ali razlago neznanega izraza. To so uporabe jezikovnih in programerskih zmožnosti modela, ne ločen izdelek ali način ustvarjanja datotek.
Ta izdaja Chat podpira kontekst 128K žetonov. Zmogljivost omogoča, da pomočnik v isto nalogo vključi izvorno gradivo in prejšnji dialog. Dolgim dokumentom dajte jasna imena razdelkov in navedite, ali naj bo odgovor povzetek, primerjava ali razlaga določenega odlomka. V nadaljnjih sporočilih označite odlomek, ki se spreminja, namesto da tiho zamenjate nalogo.
GLM-4-9B-Chat-1M je posebej poimenovana izdaja z dolgim kontekstom. Običajni vnos Chat ne pridobi njenega milijonskega okna žetonov. Prav tako je vizualni GLM-4V-9B ločen model: vhod te izdaje ostaja besedilo. Objavljeni primeri ustvarjanja uporabljajo nastavitve dolžine, specifične za zahtevo; ne določajo ene univerzalne največje dolžine odgovora.
Model podpira 26 jezikov, med poimenovanimi primeri pa so japonščina, korejščina in nemščina. Poročilo o učenju GLM-4 opisuje kitajščino in angleščino kot glavna jezika usklajevanja ob širšem večjezičnem korpusu. Pri prevajanju ali podpornem dialogu določite ciljni jezik, izrazje in ton ter predložite gradivo, ki naj ostane nespremenjeno. Pomočnik lahko na primer razloži odlomek v zahtevanem jeziku in pri tem ohrani imena izdelkov ter identifikatorje kode.
GLM-4-9B-Chat je pripravljen za brskanje po spletu, izvajanje kode in klice lastnih funkcij. Pristop GLM-4 z vsemi orodji povezuje načrtovanje naloge z zunanjimi dejanji in njihovimi vrnjenimi opažanji. Pomočnik za dokumente lahko zahteva iskanje podatka, uporabi vrnjeni odlomek in nadaljuje razlago; številčna naloga lahko uporabi orodje Python, ki ga zagotovi aplikacija, ki model uporablja.
Aplikacija ta orodja opredeli in izvede. Besedilo modela samo po sebi ne brska po strani, ne zažene programa in ne ustvari slike. Če aplikacija zagotovi funkcijo za ustvarjanje slik, sliko ustvari ta zunanja funkcija; besedilni model načrtuje klic in obravnava vrnjeni rezultat. Vsaki funkciji določite jasen namen in definicijo argumentov ter rezultat vrnite v dialog, preden zahtevate končni odgovor.
Izdaja uporablja pogovorno predlogo, ki temelji na vlogah. Uporabniška navodila, ustrezne odgovore pomočnika in rezultate orodij ohranite kot ločene poteze. Praktična zahteva je: »Na podlagi teh poimenovanih razdelkov dokumenta naštej zahteve, pojasni protislovja in navedi oznake razdelkov, ki podpirajo vsak sklep.« Druga je: »Pojasni, kako ta funkcija obdela predloženi vhod, nato pa predlagaj spremembo, ki ohrani navedeni vmesnik.« Zahtevani izdelek mora biti izrecen, da je odgovor mogoče preveriti glede na izvorno gradivo in predvideno vedenje programa.
", "aboutText": "### Predstavitev modela\n\nGLM-4-9B-Chat je dialogu prilagojena izdaja odprtega jezikovnega modela GLM-4-9B podjetja Z.ai. Njegova priprava združuje večjezično osnovo z uskladitvijo s človeškimi preferencami. Model deluje z besedilom: vprašanja, dokumenti, koda in zgodovina pogovora tvorijo vhod, vidni rezultat pa je besedilo ali zahtevano dejanje orodja. Navedena področja vključujejo razumevanje jezika, matematiko, sklepanje, programiranje in vprašanja, ki temeljijo na znanju.\n\nPoročilo GLM-4 opisuje model 9B kot predhodno učen na približno desetih bilijonih žetonov večjezičnega gradiva, sprva s kontekstom 8K, nato pa dodatno učen s postopkom in podatki, uporabljenimi za GLM-4-0520. Začetna dolžina učenja ni kontekstna omejitev te izdaje Chat: njeno objavljeno uporabniško okno je 128K. To razlikovanje je pomembno pri izbiri med specifikacijo učenja in dejansko različico poimenovanega modela.\n\nUporabna programerska naloga je predložiti funkcijo, njeno predvideno vedenje in vhod, pri katerem odpove, nato pa zahtevati razlago in popravljen odlomek. Pomočniku za dokumente predložite ustrezne razdelke ter zahtevajte izluščitev zahtev, primerjavo odlomkov ali razlago neznanega izraza. To so uporabe jezikovnih in programerskih zmožnosti modela, ne ločen izdelek ali način ustvarjanja datotek.\n\n### Dolg kontekst\n\nTa izdaja Chat podpira kontekst 128K žetonov. Zmogljivost omogoča, da pomočnik v isto nalogo vključi izvorno gradivo in prejšnji dialog. Dolgim dokumentom dajte jasna imena razdelkov in navedite, ali naj bo odgovor povzetek, primerjava ali razlaga določenega odlomka. V nadaljnjih sporočilih označite odlomek, ki se spreminja, namesto da tiho zamenjate nalogo.\n\nGLM-4-9B-Chat-1M je posebej poimenovana izdaja z dolgim kontekstom. Običajni vnos Chat ne pridobi njenega milijonskega okna žetonov. Prav tako je vizualni GLM-4V-9B ločen model: vhod te izdaje ostaja besedilo. Objavljeni primeri ustvarjanja uporabljajo nastavitve dolžine, specifične za zahtevo; ne določajo ene univerzalne največje dolžine odgovora.\n\n### Večjezično delo\n\nModel podpira 26 jezikov, med poimenovanimi primeri pa so japonščina, korejščina in nemščina. Poročilo o učenju GLM-4 opisuje kitajščino in angleščino kot glavna jezika usklajevanja ob širšem večjezičnem korpusu. Pri prevajanju ali podpornem dialogu določite ciljni jezik, izrazje in ton ter predložite gradivo, ki naj ostane nespremenjeno. Pomočnik lahko na primer razloži odlomek v zahtevanem jeziku in pri tem ohrani imena izdelkov ter identifikatorje kode.\n\n### Klici funkcij in orodja aplikacije\n\nGLM-4-9B-Chat je pripravljen za brskanje po spletu, izvajanje kode in klice lastnih funkcij. Pristop GLM-4 z vsemi orodji povezuje načrtovanje naloge z zunanjimi dejanji in njihovimi vrnjenimi opažanji. Pomočnik za dokumente lahko zahteva iskanje podatka, uporabi vrnjeni odlomek in nadaljuje razlago; številčna naloga lahko uporabi orodje Python, ki ga zagotovi aplikacija, ki model uporablja.\n\nAplikacija ta orodja opredeli in izvede. Besedilo modela samo po sebi ne brska po strani, ne zažene programa in ne ustvari slike. Če aplikacija zagotovi funkcijo za ustvarjanje slik, sliko ustvari ta zunanja funkcija; besedilni model načrtuje klic in obravnava vrnjeni rezultat. Vsaki funkciji določite jasen namen in definicijo argumentov ter rezultat vrnite v dialog, preden zahtevate končni odgovor.\n\n### Priprava pogovora\n\nIzdaja uporablja pogovorno predlogo, ki temelji na vlogah. Uporabniška navodila, ustrezne odgovore pomočnika in rezultate orodij ohranite kot ločene poteze. Praktična zahteva je: »Na podlagi teh poimenovanih razdelkov dokumenta naštej zahteve, pojasni protislovja in navedi oznake razdelkov, ki podpirajo vsak sklep.« Druga je: »Pojasni, kako ta funkcija obdela predloženi vhod, nato pa predlagaj spremembo, ki ohrani navedeni vmesnik.« Zahtevani izdelek mora biti izrecen, da je odgovor mogoče preveriti glede na izvorno gradivo in predvideno vedenje programa.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Explain a conditional leave procedure\n\nExplain this procedure to a colleague. Section L1: 'Submit a leave request to the team lead.' L2: 'Trips over five working days also require department approval.' L3: 'A calendar invitation is sent only after approval.' The colleague requests eight working days. Return the required sequence and identify why an invitation alone does not demonstrate approval.A section-linked sequence and a short explanation of the invitation condition.The eight-day request must retain both the team-lead and department requirements.Pro/THUDM/glm-4-9b-chatGLM-4-9B-Chat je večjezični besedilni model za daljši dialog, analizo dokumentov in programiranje, s kontekstom 128K. Izbira lahko dejanja brskalnika, izvajanja kode in lastnih funkcij, ki jih zagotovi aplikacija, nato pa njihove rezultate uporabi v odgovoru.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4-9B-Chat je dialogu prilagojena izdaja odprtega jezikovnega modela GLM-4-9B podjetja Z.ai. Njegova priprava združuje večjezično osnovo z uskladitvijo s človeškimi preferencami. Model deluje z besedilom: vprašanja, dokumenti, koda in zgodovina pogovora tvorijo vhod, vidni rezultat pa je besedilo ali zahtevano dejanje orodja. Navedena področja vključujejo razumevanje jezika, matematiko, sklepanje, programiranje in vprašanja, ki temeljijo na znanju.
Poročilo GLM-4 opisuje model 9B kot predhodno učen na približno desetih bilijonih žetonov večjezičnega gradiva, sprva s kontekstom 8K, nato pa dodatno učen s postopkom in podatki, uporabljenimi za GLM-4-0520. Začetna dolžina učenja ni kontekstna omejitev te izdaje Chat: njeno objavljeno uporabniško okno je 128K. To razlikovanje je pomembno pri izbiri med specifikacijo učenja in dejansko različico poimenovanega modela.
Uporabna programerska naloga je predložiti funkcijo, njeno predvideno vedenje in vhod, pri katerem odpove, nato pa zahtevati razlago in popravljen odlomek. Pomočniku za dokumente predložite ustrezne razdelke ter zahtevajte izluščitev zahtev, primerjavo odlomkov ali razlago neznanega izraza. To so uporabe jezikovnih in programerskih zmožnosti modela, ne ločen izdelek ali način ustvarjanja datotek.
Ta izdaja Chat podpira kontekst 128K žetonov. Zmogljivost omogoča, da pomočnik v isto nalogo vključi izvorno gradivo in prejšnji dialog. Dolgim dokumentom dajte jasna imena razdelkov in navedite, ali naj bo odgovor povzetek, primerjava ali razlaga določenega odlomka. V nadaljnjih sporočilih označite odlomek, ki se spreminja, namesto da tiho zamenjate nalogo.
GLM-4-9B-Chat-1M je posebej poimenovana izdaja z dolgim kontekstom. Običajni vnos Chat ne pridobi njenega milijonskega okna žetonov. Prav tako je vizualni GLM-4V-9B ločen model: vhod te izdaje ostaja besedilo. Objavljeni primeri ustvarjanja uporabljajo nastavitve dolžine, specifične za zahtevo; ne določajo ene univerzalne največje dolžine odgovora.
Model podpira 26 jezikov, med poimenovanimi primeri pa so japonščina, korejščina in nemščina. Poročilo o učenju GLM-4 opisuje kitajščino in angleščino kot glavna jezika usklajevanja ob širšem večjezičnem korpusu. Pri prevajanju ali podpornem dialogu določite ciljni jezik, izrazje in ton ter predložite gradivo, ki naj ostane nespremenjeno. Pomočnik lahko na primer razloži odlomek v zahtevanem jeziku in pri tem ohrani imena izdelkov ter identifikatorje kode.
GLM-4-9B-Chat je pripravljen za brskanje po spletu, izvajanje kode in klice lastnih funkcij. Pristop GLM-4 z vsemi orodji povezuje načrtovanje naloge z zunanjimi dejanji in njihovimi vrnjenimi opažanji. Pomočnik za dokumente lahko zahteva iskanje podatka, uporabi vrnjeni odlomek in nadaljuje razlago; številčna naloga lahko uporabi orodje Python, ki ga zagotovi aplikacija, ki model uporablja.
Aplikacija ta orodja opredeli in izvede. Besedilo modela samo po sebi ne brska po strani, ne zažene programa in ne ustvari slike. Če aplikacija zagotovi funkcijo za ustvarjanje slik, sliko ustvari ta zunanja funkcija; besedilni model načrtuje klic in obravnava vrnjeni rezultat. Vsaki funkciji določite jasen namen in definicijo argumentov ter rezultat vrnite v dialog, preden zahtevate končni odgovor.
Izdaja uporablja pogovorno predlogo, ki temelji na vlogah. Uporabniška navodila, ustrezne odgovore pomočnika in rezultate orodij ohranite kot ločene poteze. Praktična zahteva je: »Na podlagi teh poimenovanih razdelkov dokumenta naštej zahteve, pojasni protislovja in navedi oznake razdelkov, ki podpirajo vsak sklep.« Druga je: »Pojasni, kako ta funkcija obdela predloženi vhod, nato pa predlagaj spremembo, ki ohrani navedeni vmesnik.« Zahtevani izdelek mora biti izrecen, da je odgovor mogoče preveriti glede na izvorno gradivo in predvideno vedenje programa.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Pro/THUDM/glm-4-9b-chat | 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 $0.000172 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000172 / 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": "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat", "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='Pro/THUDM/glm-4-9b-chat',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='Pro/THUDM/glm-4-9b-chat',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 Pro/THUDM/glm-4-9b-chat
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Pro/THUDM/glm-4-9b-chatGLM-4-9B-Chat je večjezični besedilni model za daljši dialog, analizo dokumentov in programiranje, s kontekstom 128K. Izbira lahko dejanja brskalnika, izvajanja kode in lastnih funkcij, ki jih zagotovi aplikacija, nato pa njihove rezultate uporabi v odgovoru.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4-9B-Chat je dialogu prilagojena izdaja odprtega jezikovnega modela GLM-4-9B podjetja Z.ai. Njegova priprava združuje večjezično osnovo z uskladitvijo s človeškimi preferencami. Model deluje z besedilom: vprašanja, dokumenti, koda in zgodovina pogovora tvorijo vhod, vidni rezultat pa je besedilo ali zahtevano dejanje orodja. Navedena področja vključujejo razumevanje jezika, matematiko, sklepanje, programiranje in vprašanja, ki temeljijo na znanju.
Poročilo GLM-4 opisuje model 9B kot predhodno učen na približno desetih bilijonih žetonov večjezičnega gradiva, sprva s kontekstom 8K, nato pa dodatno učen s postopkom in podatki, uporabljenimi za GLM-4-0520. Začetna dolžina učenja ni kontekstna omejitev te izdaje Chat: njeno objavljeno uporabniško okno je 128K. To razlikovanje je pomembno pri izbiri med specifikacijo učenja in dejansko različico poimenovanega modela.
Uporabna programerska naloga je predložiti funkcijo, njeno predvideno vedenje in vhod, pri katerem odpove, nato pa zahtevati razlago in popravljen odlomek. Pomočniku za dokumente predložite ustrezne razdelke ter zahtevajte izluščitev zahtev, primerjavo odlomkov ali razlago neznanega izraza. To so uporabe jezikovnih in programerskih zmožnosti modela, ne ločen izdelek ali način ustvarjanja datotek.
Ta izdaja Chat podpira kontekst 128K žetonov. Zmogljivost omogoča, da pomočnik v isto nalogo vključi izvorno gradivo in prejšnji dialog. Dolgim dokumentom dajte jasna imena razdelkov in navedite, ali naj bo odgovor povzetek, primerjava ali razlaga določenega odlomka. V nadaljnjih sporočilih označite odlomek, ki se spreminja, namesto da tiho zamenjate nalogo.
GLM-4-9B-Chat-1M je posebej poimenovana izdaja z dolgim kontekstom. Običajni vnos Chat ne pridobi njenega milijonskega okna žetonov. Prav tako je vizualni GLM-4V-9B ločen model: vhod te izdaje ostaja besedilo. Objavljeni primeri ustvarjanja uporabljajo nastavitve dolžine, specifične za zahtevo; ne določajo ene univerzalne največje dolžine odgovora.
Model podpira 26 jezikov, med poimenovanimi primeri pa so japonščina, korejščina in nemščina. Poročilo o učenju GLM-4 opisuje kitajščino in angleščino kot glavna jezika usklajevanja ob širšem večjezičnem korpusu. Pri prevajanju ali podpornem dialogu določite ciljni jezik, izrazje in ton ter predložite gradivo, ki naj ostane nespremenjeno. Pomočnik lahko na primer razloži odlomek v zahtevanem jeziku in pri tem ohrani imena izdelkov ter identifikatorje kode.
GLM-4-9B-Chat je pripravljen za brskanje po spletu, izvajanje kode in klice lastnih funkcij. Pristop GLM-4 z vsemi orodji povezuje načrtovanje naloge z zunanjimi dejanji in njihovimi vrnjenimi opažanji. Pomočnik za dokumente lahko zahteva iskanje podatka, uporabi vrnjeni odlomek in nadaljuje razlago; številčna naloga lahko uporabi orodje Python, ki ga zagotovi aplikacija, ki model uporablja.
Aplikacija ta orodja opredeli in izvede. Besedilo modela samo po sebi ne brska po strani, ne zažene programa in ne ustvari slike. Če aplikacija zagotovi funkcijo za ustvarjanje slik, sliko ustvari ta zunanja funkcija; besedilni model načrtuje klic in obravnava vrnjeni rezultat. Vsaki funkciji določite jasen namen in definicijo argumentov ter rezultat vrnite v dialog, preden zahtevate končni odgovor.
Izdaja uporablja pogovorno predlogo, ki temelji na vlogah. Uporabniška navodila, ustrezne odgovore pomočnika in rezultate orodij ohranite kot ločene poteze. Praktična zahteva je: »Na podlagi teh poimenovanih razdelkov dokumenta naštej zahteve, pojasni protislovja in navedi oznake razdelkov, ki podpirajo vsak sklep.« Druga je: »Pojasni, kako ta funkcija obdela predloženi vhod, nato pa predlagaj spremembo, ki ohrani navedeni vmesnik.« Zahtevani izdelek mora biti izrecen, da je odgovor mogoče preveriti glede na izvorno gradivo in predvideno vedenje programa.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Pro/THUDM/glm-4-9b-chat | 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 $0.000172 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000172 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Pro/THUDM/glm-4-9b-chat', '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': 'Pro/THUDM/glm-4-9b-chat', '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 Pro/THUDM/glm-4-9b-chat
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Explain a conditional leave procedure\n\nExplain this procedure to a colleague. Section L1: 'Submit a leave request to the team lead.' L2: 'Trips over five working days also require department approval.' L3: 'A calendar invitation is sent only after approval.' The colleague requests eight working days. Return the required sequence and identify why an invitation alone does not demonstrate approval.A section-linked sequence and a short explanation of the invitation condition.The eight-day request must retain both the team-lead and department requirements.