GLM-4-32B-0414 je določena besedilna izdaja razreda 32B v seriji GLM-4-0414 podjetja Z.ai. Njena osnova je bila prednaučena na 15 bilijonih žetonov, vključno s sintetičnim gradivom za sklepanje. Naknadno učenje združuje usklajevanje s pogovornimi preferencami, zavrnitveno vzorčenje in spodbujevalno učenje za razvoj sledenja navodilom, inženirske kode in klicev funkcij. Navedeno delo vključuje programske naloge, besedilne izdelke, vprašanja na podlagi iskanja in poročila. Vhod in izhod sta besedilo; ustvarjena koda postane izvedljiv ali izrisan izdelek, ko jo aplikacija shrani in izvede.
GLM-Z1-32B-0414, osredotočen na sklepanje, in raziskovalno usmerjeni model Rumination sta ločeno poimenovani izdaji. Ta vnos sledi širšim prikazom kode in orodij modela GLM-4, namesto da bi jih nadomestil s pravili razmišljanja druge izdaje.
Proizvajalec prikazuje programiranje gibajoče se žoge znotraj vrtečega se šestkotnika. Primer GLM-4-32B-0414 uporablja HTML in opisuje gibanje, trke in fizikalne predpostavke. To je koda za simulacijo, ne način ustvarjanja videa. Za pripravo podobne naloge podajte prizor, pravila gibanja, obnašanje ob trkih in predvideno izvajalno okolje, nato zahtevajte samostojno implementacijo in pojasnilo predpostavk. Aplikacija to kodo zažene za pregled rezultata.
Primeri vključujejo risalni vmesnik za grafe funkcij po meri, z dodajanjem in odstranjevanjem funkcij ter dodeljevanjem barv. Drug primer v strani HTML zgradi mobilni vmesnik za strojno učenje z nalogami učenja, upravljanjem shrambe in osebnimi statistikami, vključno z grafikoni. To so konkretne naloge uporabniškega vmesnika z določenimi kontrolniki in stanji.
Za uporaben izhod opišite dejanja, ki jih mora podpirati vsak kontrolnik, in podatke, ki jih mora pogled prikazovati. Zahteva za vmesnik lahko zahteva kodo strani skupaj s povezavo med vhodom, prikazanim stanjem in rezultatom. Naslednja izmenjava lahko priloži opaženi izris in zahteva usmerjeno spremembo ob ohranitvi navedenega obnašanja.
Proizvajalec prikazuje tudi ilustracije SVG, vključno s pokrajino in razlago procesa učenja jezikovnega modela. SVG je strukturirano besedilo, zato ga lahko aplikacija shrani kot urejljiv vektorski izdelek. Navedite predmet, oznake, postavitev in zahtevane vizualne povezave. Izvorno kodo SVG zahtevajte kot ločen rezultat, namesto da kodo ilustracije pomešate z dolgim nepovezanim pojasnilom.
Za raziskovalno pisanje kartica priloži rezultate iskanja kot opažanja ter zahteva, da jih model organizira in razloži, namesto da jih kopira. Navodila ločujejo ustrezne rezultate od neustreznih, dajejo prednost smiselnim podrobnostim, kadar to dopuščajo dokazi, uporabljajo berljivo strukturo in odgovarjajo v uporabnikovem jeziku. Primer pripravi analitično poročilo o otroški književnosti, ki zajema pripovedne metode, teme in njihove učinke.
Praktična naloga lahko priloži poimenovane odlomke in zahteva poročilo okoli izrecnih vprašanj, pri katerem je vsak sklep povezan s podpornim gradivom. Iskanje in pridobivanje potekata v okoliški aplikaciji; vrnjeni odlomki postanejo dokazi modela. To je uporabno tudi za primerjavo dokumentov ali pripravo pojasnila iz priložene raziskovalne zbirke.
GLM-4-32B-0414 podpira klice zunanjih orodij z argumenti JSON. Model določi funkcijo in njene argumente, aplikacija jo izvede, rezultat pa se vrne kot opažanje. Proizvajalčev prikaz ponavlja to zanko do končnega odgovora. Opišite namen in zahtevana polja vsakega orodja ter njegovo opažanje ločite od uporabniškega navodila. Poizvedba lahko tako priskrbi podatke za poznejšo primerjavo, ne da bi se pretvarjali, da je model samostojno pridobil sprotne informacije.
Objavljena konfiguracija nastavi max_position_embeddings na 32.768 in ne vključuje vnosa rope_scaling. Proizvajalčevi prikazani primeri uporabljajo dolžine ustvarjanja, prilagojene posamezni zahtevi; kartica ne navaja univerzalne stroge največje vrednosti izhoda. Ustrezno kodo, pridobljene odlomke in pogovor ohranite v aktivnem kontekstu ter povejte, ali naj bo končni rezultat HTML, SVG, izsek kode, argumenti JSON ali poročilo. To so besedilne predstavitve za opisano nalogo; izvajanje, ustvarjanje datotek in dostop do zunanjih podatkov ostajajo dejanja aplikacije.
", "aboutText": "### Uvod\n\nGLM-4-32B-0414 je določena besedilna izdaja razreda 32B v seriji GLM-4-0414 podjetja Z.ai. Njena osnova je bila prednaučena na 15 bilijonih žetonov, vključno s sintetičnim gradivom za sklepanje. Naknadno učenje združuje usklajevanje s pogovornimi preferencami, zavrnitveno vzorčenje in spodbujevalno učenje za razvoj sledenja navodilom, inženirske kode in klicev funkcij. Navedeno delo vključuje programske naloge, besedilne izdelke, vprašanja na podlagi iskanja in poročila. Vhod in izhod sta besedilo; ustvarjena koda postane izvedljiv ali izrisan izdelek, ko jo aplikacija shrani in izvede.\n\nGLM-Z1-32B-0414, osredotočen na sklepanje, in raziskovalno usmerjeni model Rumination sta ločeno poimenovani izdaji. Ta vnos sledi širšim prikazom kode in orodij modela GLM-4, namesto da bi jih nadomestil s pravili razmišljanja druge izdaje.\n\n### Prikaz: ustvarjanje animacije\n\nProizvajalec prikazuje programiranje gibajoče se žoge znotraj vrtečega se šestkotnika. Primer GLM-4-32B-0414 uporablja HTML in opisuje gibanje, trke in fizikalne predpostavke. To je koda za simulacijo, ne način ustvarjanja videa. Za pripravo podobne naloge podajte prizor, pravila gibanja, obnašanje ob trkih in predvideno izvajalno okolje, nato zahtevajte samostojno implementacijo in pojasnilo predpostavk. Aplikacija to kodo zažene za pregled rezultata.\n\n### Prikaz: spletno oblikovanje\n\nPrimeri vključujejo risalni vmesnik za grafe funkcij po meri, z dodajanjem in odstranjevanjem funkcij ter dodeljevanjem barv. Drug primer v strani HTML zgradi mobilni vmesnik za strojno učenje z nalogami učenja, upravljanjem shrambe in osebnimi statistikami, vključno z grafikoni. To so konkretne naloge uporabniškega vmesnika z določenimi kontrolniki in stanji.\n\nZa uporaben izhod opišite dejanja, ki jih mora podpirati vsak kontrolnik, in podatke, ki jih mora pogled prikazovati. Zahteva za vmesnik lahko zahteva kodo strani skupaj s povezavo med vhodom, prikazanim stanjem in rezultatom. Naslednja izmenjava lahko priloži opaženi izris in zahteva usmerjeno spremembo ob ohranitvi navedenega obnašanja.\n\n### Prikaz: ustvarjanje SVG\n\nProizvajalec prikazuje tudi ilustracije SVG, vključno s pokrajino in razlago procesa učenja jezikovnega modela. SVG je strukturirano besedilo, zato ga lahko aplikacija shrani kot urejljiv vektorski izdelek. Navedite predmet, oznake, postavitev in zahtevane vizualne povezave. Izvorno kodo SVG zahtevajte kot ločen rezultat, namesto da kodo ilustracije pomešate z dolgim nepovezanim pojasnilom.\n\n### Pisanje na podlagi iskanja\n\nZa raziskovalno pisanje kartica priloži rezultate iskanja kot opažanja ter zahteva, da jih model organizira in razloži, namesto da jih kopira. Navodila ločujejo ustrezne rezultate od neustreznih, dajejo prednost smiselnim podrobnostim, kadar to dopuščajo dokazi, uporabljajo berljivo strukturo in odgovarjajo v uporabnikovem jeziku. Primer pripravi analitično poročilo o otroški književnosti, ki zajema pripovedne metode, teme in njihove učinke.\n\nPraktična naloga lahko priloži poimenovane odlomke in zahteva poročilo okoli izrecnih vprašanj, pri katerem je vsak sklep povezan s podpornim gradivom. Iskanje in pridobivanje potekata v okoliški aplikaciji; vrnjeni odlomki postanejo dokazi modela. To je uporabno tudi za primerjavo dokumentov ali pripravo pojasnila iz priložene raziskovalne zbirke.\n\n### Klici funkcij\n\nGLM-4-32B-0414 podpira klice zunanjih orodij z argumenti JSON. Model določi funkcijo in njene argumente, aplikacija jo izvede, rezultat pa se vrne kot opažanje. Proizvajalčev prikaz ponavlja to zanko do končnega odgovora. Opišite namen in zahtevana polja vsakega orodja ter njegovo opažanje ločite od uporabniškega navodila. Poizvedba lahko tako priskrbi podatke za poznejšo primerjavo, ne da bi se pretvarjali, da je model samostojno pridobil sprotne informacije.\n\n### Načrtovanje konteksta in rezultata\n\nObjavljena konfiguracija nastavi max_position_embeddings na 32.768 in ne vključuje vnosa rope_scaling. Proizvajalčevi prikazani primeri uporabljajo dolžine ustvarjanja, prilagojene posamezni zahtevi; kartica ne navaja univerzalne stroge največje vrednosti izhoda. Ustrezno kodo, pridobljene odlomke in pogovor ohranite v aktivnem kontekstu ter povejte, ali naj bo končni rezultat HTML, SVG, izsek kode, argumenti JSON ali poročilo. To so besedilne predstavitve za opisano nalogo; izvajanje, ustvarjanje datotek in dostop do zunanjih podatkov ostajajo dejanja aplikacije.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Generate an editable process diagram\n\nCreate self-contained SVG markup for a left-to-right process: Receive -> Validate -> Store. Use three labelled rectangles and two arrows; all labels must remain readable in a 720 by 180 viewBox. Use no scripts, external fonts or external images. Return SVG code and a brief explanation of how the arrows encode the required order.A standalone editable SVG code block with three named nodes and two directional arrows, followed by a short order explanation.Render the SVG locally and check the exact labels, arrow direction and absence of clipped text or external dependencies.THUDM/GLM-4-32B-0414GLM-4-32B-0414 je določena besedilna izdaja podjetja Z.ai za inženirsko kodo, interaktivne izdelke HTML/SVG, poročila na podlagi iskanja in klice funkcij JSON. Njena kartica modela prikazuje konkretne razvojne delovne poteke in zanko z orodji, ki jo nadzira aplikacija.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4-32B-0414 je določena besedilna izdaja razreda 32B v seriji GLM-4-0414 podjetja Z.ai. Njena osnova je bila prednaučena na 15 bilijonih žetonov, vključno s sintetičnim gradivom za sklepanje. Naknadno učenje združuje usklajevanje s pogovornimi preferencami, zavrnitveno vzorčenje in spodbujevalno učenje za razvoj sledenja navodilom, inženirske kode in klicev funkcij. Navedeno delo vključuje programske naloge, besedilne izdelke, vprašanja na podlagi iskanja in poročila. Vhod in izhod sta besedilo; ustvarjena koda postane izvedljiv ali izrisan izdelek, ko jo aplikacija shrani in izvede.
GLM-Z1-32B-0414, osredotočen na sklepanje, in raziskovalno usmerjeni model Rumination sta ločeno poimenovani izdaji. Ta vnos sledi širšim prikazom kode in orodij modela GLM-4, namesto da bi jih nadomestil s pravili razmišljanja druge izdaje.
Proizvajalec prikazuje programiranje gibajoče se žoge znotraj vrtečega se šestkotnika. Primer GLM-4-32B-0414 uporablja HTML in opisuje gibanje, trke in fizikalne predpostavke. To je koda za simulacijo, ne način ustvarjanja videa. Za pripravo podobne naloge podajte prizor, pravila gibanja, obnašanje ob trkih in predvideno izvajalno okolje, nato zahtevajte samostojno implementacijo in pojasnilo predpostavk. Aplikacija to kodo zažene za pregled rezultata.
Primeri vključujejo risalni vmesnik za grafe funkcij po meri, z dodajanjem in odstranjevanjem funkcij ter dodeljevanjem barv. Drug primer v strani HTML zgradi mobilni vmesnik za strojno učenje z nalogami učenja, upravljanjem shrambe in osebnimi statistikami, vključno z grafikoni. To so konkretne naloge uporabniškega vmesnika z določenimi kontrolniki in stanji.
Za uporaben izhod opišite dejanja, ki jih mora podpirati vsak kontrolnik, in podatke, ki jih mora pogled prikazovati. Zahteva za vmesnik lahko zahteva kodo strani skupaj s povezavo med vhodom, prikazanim stanjem in rezultatom. Naslednja izmenjava lahko priloži opaženi izris in zahteva usmerjeno spremembo ob ohranitvi navedenega obnašanja.
Proizvajalec prikazuje tudi ilustracije SVG, vključno s pokrajino in razlago procesa učenja jezikovnega modela. SVG je strukturirano besedilo, zato ga lahko aplikacija shrani kot urejljiv vektorski izdelek. Navedite predmet, oznake, postavitev in zahtevane vizualne povezave. Izvorno kodo SVG zahtevajte kot ločen rezultat, namesto da kodo ilustracije pomešate z dolgim nepovezanim pojasnilom.
Za raziskovalno pisanje kartica priloži rezultate iskanja kot opažanja ter zahteva, da jih model organizira in razloži, namesto da jih kopira. Navodila ločujejo ustrezne rezultate od neustreznih, dajejo prednost smiselnim podrobnostim, kadar to dopuščajo dokazi, uporabljajo berljivo strukturo in odgovarjajo v uporabnikovem jeziku. Primer pripravi analitično poročilo o otroški književnosti, ki zajema pripovedne metode, teme in njihove učinke.
Praktična naloga lahko priloži poimenovane odlomke in zahteva poročilo okoli izrecnih vprašanj, pri katerem je vsak sklep povezan s podpornim gradivom. Iskanje in pridobivanje potekata v okoliški aplikaciji; vrnjeni odlomki postanejo dokazi modela. To je uporabno tudi za primerjavo dokumentov ali pripravo pojasnila iz priložene raziskovalne zbirke.
GLM-4-32B-0414 podpira klice zunanjih orodij z argumenti JSON. Model določi funkcijo in njene argumente, aplikacija jo izvede, rezultat pa se vrne kot opažanje. Proizvajalčev prikaz ponavlja to zanko do končnega odgovora. Opišite namen in zahtevana polja vsakega orodja ter njegovo opažanje ločite od uporabniškega navodila. Poizvedba lahko tako priskrbi podatke za poznejšo primerjavo, ne da bi se pretvarjali, da je model samostojno pridobil sprotne informacije.
Objavljena konfiguracija nastavi max_position_embeddings na 32.768 in ne vključuje vnosa rope_scaling. Proizvajalčevi prikazani primeri uporabljajo dolžine ustvarjanja, prilagojene posamezni zahtevi; kartica ne navaja univerzalne stroge največje vrednosti izhoda. Ustrezno kodo, pridobljene odlomke in pogovor ohranite v aktivnem kontekstu ter povejte, ali naj bo končni rezultat HTML, SVG, izsek kode, argumenti JSON ali poročilo. To so besedilne predstavitve za opisano nalogo; izvajanje, ustvarjanje datotek in dostop do zunanjih podatkov ostajajo dejanja aplikacije.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve THUDM/GLM-4-32B-0414 | 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 $0.00014 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00014 / 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": "THUDM/GLM-4-32B-0414", "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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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 THUDM/GLM-4-32B-0414
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
THUDM/GLM-4-32B-0414GLM-4-32B-0414 je določena besedilna izdaja podjetja Z.ai za inženirsko kodo, interaktivne izdelke HTML/SVG, poročila na podlagi iskanja in klice funkcij JSON. Njena kartica modela prikazuje konkretne razvojne delovne poteke in zanko z orodji, ki jo nadzira aplikacija.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4-32B-0414 je določena besedilna izdaja razreda 32B v seriji GLM-4-0414 podjetja Z.ai. Njena osnova je bila prednaučena na 15 bilijonih žetonov, vključno s sintetičnim gradivom za sklepanje. Naknadno učenje združuje usklajevanje s pogovornimi preferencami, zavrnitveno vzorčenje in spodbujevalno učenje za razvoj sledenja navodilom, inženirske kode in klicev funkcij. Navedeno delo vključuje programske naloge, besedilne izdelke, vprašanja na podlagi iskanja in poročila. Vhod in izhod sta besedilo; ustvarjena koda postane izvedljiv ali izrisan izdelek, ko jo aplikacija shrani in izvede.
GLM-Z1-32B-0414, osredotočen na sklepanje, in raziskovalno usmerjeni model Rumination sta ločeno poimenovani izdaji. Ta vnos sledi širšim prikazom kode in orodij modela GLM-4, namesto da bi jih nadomestil s pravili razmišljanja druge izdaje.
Proizvajalec prikazuje programiranje gibajoče se žoge znotraj vrtečega se šestkotnika. Primer GLM-4-32B-0414 uporablja HTML in opisuje gibanje, trke in fizikalne predpostavke. To je koda za simulacijo, ne način ustvarjanja videa. Za pripravo podobne naloge podajte prizor, pravila gibanja, obnašanje ob trkih in predvideno izvajalno okolje, nato zahtevajte samostojno implementacijo in pojasnilo predpostavk. Aplikacija to kodo zažene za pregled rezultata.
Primeri vključujejo risalni vmesnik za grafe funkcij po meri, z dodajanjem in odstranjevanjem funkcij ter dodeljevanjem barv. Drug primer v strani HTML zgradi mobilni vmesnik za strojno učenje z nalogami učenja, upravljanjem shrambe in osebnimi statistikami, vključno z grafikoni. To so konkretne naloge uporabniškega vmesnika z določenimi kontrolniki in stanji.
Za uporaben izhod opišite dejanja, ki jih mora podpirati vsak kontrolnik, in podatke, ki jih mora pogled prikazovati. Zahteva za vmesnik lahko zahteva kodo strani skupaj s povezavo med vhodom, prikazanim stanjem in rezultatom. Naslednja izmenjava lahko priloži opaženi izris in zahteva usmerjeno spremembo ob ohranitvi navedenega obnašanja.
Proizvajalec prikazuje tudi ilustracije SVG, vključno s pokrajino in razlago procesa učenja jezikovnega modela. SVG je strukturirano besedilo, zato ga lahko aplikacija shrani kot urejljiv vektorski izdelek. Navedite predmet, oznake, postavitev in zahtevane vizualne povezave. Izvorno kodo SVG zahtevajte kot ločen rezultat, namesto da kodo ilustracije pomešate z dolgim nepovezanim pojasnilom.
Za raziskovalno pisanje kartica priloži rezultate iskanja kot opažanja ter zahteva, da jih model organizira in razloži, namesto da jih kopira. Navodila ločujejo ustrezne rezultate od neustreznih, dajejo prednost smiselnim podrobnostim, kadar to dopuščajo dokazi, uporabljajo berljivo strukturo in odgovarjajo v uporabnikovem jeziku. Primer pripravi analitično poročilo o otroški književnosti, ki zajema pripovedne metode, teme in njihove učinke.
Praktična naloga lahko priloži poimenovane odlomke in zahteva poročilo okoli izrecnih vprašanj, pri katerem je vsak sklep povezan s podpornim gradivom. Iskanje in pridobivanje potekata v okoliški aplikaciji; vrnjeni odlomki postanejo dokazi modela. To je uporabno tudi za primerjavo dokumentov ali pripravo pojasnila iz priložene raziskovalne zbirke.
GLM-4-32B-0414 podpira klice zunanjih orodij z argumenti JSON. Model določi funkcijo in njene argumente, aplikacija jo izvede, rezultat pa se vrne kot opažanje. Proizvajalčev prikaz ponavlja to zanko do končnega odgovora. Opišite namen in zahtevana polja vsakega orodja ter njegovo opažanje ločite od uporabniškega navodila. Poizvedba lahko tako priskrbi podatke za poznejšo primerjavo, ne da bi se pretvarjali, da je model samostojno pridobil sprotne informacije.
Objavljena konfiguracija nastavi max_position_embeddings na 32.768 in ne vključuje vnosa rope_scaling. Proizvajalčevi prikazani primeri uporabljajo dolžine ustvarjanja, prilagojene posamezni zahtevi; kartica ne navaja univerzalne stroge največje vrednosti izhoda. Ustrezno kodo, pridobljene odlomke in pogovor ohranite v aktivnem kontekstu ter povejte, ali naj bo končni rezultat HTML, SVG, izsek kode, argumenti JSON ali poročilo. To so besedilne predstavitve za opisano nalogo; izvajanje, ustvarjanje datotek in dostop do zunanjih podatkov ostajajo dejanja aplikacije.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve THUDM/GLM-4-32B-0414 | 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 $0.00014 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00014 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "THUDM/GLM-4-32B-0414",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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 THUDM/GLM-4-32B-0414
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Generate an editable process diagram\n\nCreate self-contained SVG markup for a left-to-right process: Receive -> Validate -> Store. Use three labelled rectangles and two arrows; all labels must remain readable in a 720 by 180 viewBox. Use no scripts, external fonts or external images. Return SVG code and a brief explanation of how the arrows encode the required order.A standalone editable SVG code block with three named nodes and two directional arrows, followed by a short order explanation.Render the SVG locally and check the exact labels, arrow direction and absence of clipped text or external dependencies.