GLM-4.7-Flash je različica z mešanico strokovnjakov 30B-A3B v družini GLM-4.7 podjetja Z.ai. Njegova redka zasnova ima približno 30 milijard parametrov skupaj in tri milijarde aktiviranih; proizvajalec ga predstavlja kot lahek model, ki uravnotežuje zmožnosti in učinkovitost. Sprejema besedilo in generira besedilo. Proizvajalec posebej izpostavlja razvoj programske opreme, pisanje v kitajščini, prevajanje, obdelavo dolgih besedil in pogovor na podlagi vlog. Uporabna navodila lahko zahtevajo predlog kode, predelan odlomek, razlago ali strukturiran rezultat, utemeljen na priloženem gradivu.
Pri razvoju Z.ai za to različico Flash opredeljuje naloge uporabniškega vmesnika in aplikacijske logike. Priložite vedenje za izvedbo, ustrezno izvorno kodo in pogoje, ki morajo ostati nedotaknjeni. Pri strani ali komponenti opišite njena stanja, postavitev in zahtevano interakcijo, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago pomembnih odločitev. Pri obstoječi funkciji vključite opaženo napako in primer pričakovanega rezultata. Model ustvari predlagano kodo; njeno prevajanje, izvajanje ali izrisovanje vmesnika sodi v povezano aplikacijsko okolje.
Profil serije GLM-4.7, ki ga gosti proizvajalec, za Flash navaja besedilni vhod, besedilni izhod, kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Kartica odprtega modela in gostovani profil opisujeta različne vidike iste poimenovane različice: značilnosti kontrolne točke in konfiguracijo proizvajalčeve storitve. Dolg vhod pripravite z naslovi virov, identifikatorji kode in jasnimi mejami dokumentov ter pustite prostor za sklepanje in zahtevani odgovor. Model samo za besedilo lahko piše kodo za aplikacijo, ki obdeluje slike ali vhod kamere, vendar s tem ta kontrolna točka ne pridobi izvornega načina vizualnega vhoda.
V seriji GLM-4.7 je sklepanje privzeto omogočeno. Proizvajalec dokumentira stikalo za posamezen krog, da lahko pogovor pri težkem vprašanju zahteva sklepanje, pri preprostem preoblikovanju ali kratkem odgovoru pa ga onemogoči. Podpira tudi vmesno razmišljanje med klici orodij, kar modelu omogoča razlago vrnjenega opažanja pred načrtovanjem naslednjega koraka. Pred začetkom take naloge opredelite razpoložljiva orodja in zahtevani končni izdelek. Pomočnik za dokumente lahko zahteva izbrane informacije, prejme dejanski rezultat pridobivanja in nato pripravi razlago, podprto s tem rezultatom.
Ohranjeno razmišljanje je ločena možnost za dolgotrajno programiranje ali delo agentov. Proizvajalčev vodnik uporablja clear_thinking=false in zahteva, da se celoten, nespremenjen reasoning_content iz prejšnjih pomočnikovih krogov vrne v izvirnem vrstnem redu. Spreminjanje ali prerazporejanje teh blokov lahko poslabša rezultat in vpliva na delovanje predpomnilnika. Privzeta nastavitev se razlikuje med proizvajalčevim programskim in standardnim vmesnikom, zato gre za konfiguriran delovni postopek, ne za samodejno lastnost vsakega pogovora. Vidni odgovor ločite od ohranjenega sklepanja in ohranite dokaze ali izhod orodja, od katerih so odvisni kasnejši koraki.
Dokumentirani vmesnik družine vključuje pretočno besedilo, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta in strukturiran izhod, kot je JSON. Pri strukturiranem rezultatu podajte obvezna polja in pomen vsake vrednosti; pri zahtevku za orodje opredelite namen funkcije, argumente in pogoj dokončanja. Ustvarjeni klic je zahteva, naj aplikacija ukrepa, ne dokaz izvedbe. Končni rezultat je lahko kratko poročilo, podatkovni objekt ali programski izdelek, pri čemer naj bodo informacije, uporabljene za njegovo izdelavo, še vedno določljive.
Pri pisanju ali prevajanju določite bralca, jezik, ton in izraze, ki naj ostanejo nespremenjeni. Proizvajalec priporoča preizkus Flash pri pisanju v kitajščini in pripovednem dialogu ali dialogu z vlogami ter pri tehničnem delu. Ponazoritvena navodila za urejanje lahko priložijo odlomek in zahtevajo jedrnato predelavo, ki ohrani njegova dejstva; prevajalska navodila lahko priložijo glosar in ločijo citirano besedilo od navodil. V daljšem pogovoru ohranite omejitve in opredelite naslednji potrebni rezultat, da bo odgovor modela ostal povezan z izvirno nalogo.
Kartica tega konkretnega odprtega modela objavlja različne nastavitve generiranja za ocenjevalne naloge: privzeto temperaturo 1.0 in top-p 0.95 ter ločeni nastavitvi za programske naloge 0.7 in 1.0. Njene vzorčne dolžine generiranja so del teh postopkov, ne dodatne univerzalne omejitve. Kontrolna točka je ločena od GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX in kasnejših modelov GLM-5. Nalogo in način odgovora uskladite z dokumentiranimi besedilnimi zmožnostmi te različice, nato pa dostavljeno kodo, izluščene vrednosti ali predelano besedilo ocenite glede na vhod.
", "aboutText": "GLM-4.7-Flash je različica z mešanico strokovnjakov 30B-A3B v družini GLM-4.7 podjetja Z.ai. Njegova redka zasnova ima približno 30 milijard parametrov skupaj in tri milijarde aktiviranih; proizvajalec ga predstavlja kot lahek model, ki uravnotežuje zmožnosti in učinkovitost. Sprejema besedilo in generira besedilo. Proizvajalec posebej izpostavlja razvoj programske opreme, pisanje v kitajščini, prevajanje, obdelavo dolgih besedil in pogovor na podlagi vlog. Uporabna navodila lahko zahtevajo predlog kode, predelan odlomek, razlago ali strukturiran rezultat, utemeljen na priloženem gradivu.\n\nPri razvoju Z.ai za to različico Flash opredeljuje naloge uporabniškega vmesnika in aplikacijske logike. Priložite vedenje za izvedbo, ustrezno izvorno kodo in pogoje, ki morajo ostati nedotaknjeni. Pri strani ali komponenti opišite njena stanja, postavitev in zahtevano interakcijo, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago pomembnih odločitev. Pri obstoječi funkciji vključite opaženo napako in primer pričakovanega rezultata. Model ustvari predlagano kodo; njeno prevajanje, izvajanje ali izrisovanje vmesnika sodi v povezano aplikacijsko okolje.\n\nProfil serije GLM-4.7, ki ga gosti proizvajalec, za Flash navaja besedilni vhod, besedilni izhod, kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Kartica odprtega modela in gostovani profil opisujeta različne vidike iste poimenovane različice: značilnosti kontrolne točke in konfiguracijo proizvajalčeve storitve. Dolg vhod pripravite z naslovi virov, identifikatorji kode in jasnimi mejami dokumentov ter pustite prostor za sklepanje in zahtevani odgovor. Model samo za besedilo lahko piše kodo za aplikacijo, ki obdeluje slike ali vhod kamere, vendar s tem ta kontrolna točka ne pridobi izvornega načina vizualnega vhoda.\n\nV seriji GLM-4.7 je sklepanje privzeto omogočeno. Proizvajalec dokumentira stikalo za posamezen krog, da lahko pogovor pri težkem vprašanju zahteva sklepanje, pri preprostem preoblikovanju ali kratkem odgovoru pa ga onemogoči. Podpira tudi vmesno razmišljanje med klici orodij, kar modelu omogoča razlago vrnjenega opažanja pred načrtovanjem naslednjega koraka. Pred začetkom take naloge opredelite razpoložljiva orodja in zahtevani končni izdelek. Pomočnik za dokumente lahko zahteva izbrane informacije, prejme dejanski rezultat pridobivanja in nato pripravi razlago, podprto s tem rezultatom.\n\nOhranjeno razmišljanje je ločena možnost za dolgotrajno programiranje ali delo agentov. Proizvajalčev vodnik uporablja clear_thinking=false in zahteva, da se celoten, nespremenjen reasoning_content iz prejšnjih pomočnikovih krogov vrne v izvirnem vrstnem redu. Spreminjanje ali prerazporejanje teh blokov lahko poslabša rezultat in vpliva na delovanje predpomnilnika. Privzeta nastavitev se razlikuje med proizvajalčevim programskim in standardnim vmesnikom, zato gre za konfiguriran delovni postopek, ne za samodejno lastnost vsakega pogovora. Vidni odgovor ločite od ohranjenega sklepanja in ohranite dokaze ali izhod orodja, od katerih so odvisni kasnejši koraki.\n\nDokumentirani vmesnik družine vključuje pretočno besedilo, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta in strukturiran izhod, kot je JSON. Pri strukturiranem rezultatu podajte obvezna polja in pomen vsake vrednosti; pri zahtevku za orodje opredelite namen funkcije, argumente in pogoj dokončanja. Ustvarjeni klic je zahteva, naj aplikacija ukrepa, ne dokaz izvedbe. Končni rezultat je lahko kratko poročilo, podatkovni objekt ali programski izdelek, pri čemer naj bodo informacije, uporabljene za njegovo izdelavo, še vedno določljive.\n\nPri pisanju ali prevajanju določite bralca, jezik, ton in izraze, ki naj ostanejo nespremenjeni. Proizvajalec priporoča preizkus Flash pri pisanju v kitajščini in pripovednem dialogu ali dialogu z vlogami ter pri tehničnem delu. Ponazoritvena navodila za urejanje lahko priložijo odlomek in zahtevajo jedrnato predelavo, ki ohrani njegova dejstva; prevajalska navodila lahko priložijo glosar in ločijo citirano besedilo od navodil. V daljšem pogovoru ohranite omejitve in opredelite naslednji potrebni rezultat, da bo odgovor modela ostal povezan z izvirno nalogo.\n\nKartica tega konkretnega odprtega modela objavlja različne nastavitve generiranja za ocenjevalne naloge: privzeto temperaturo 1.0 in top-p 0.95 ter ločeni nastavitvi za programske naloge 0.7 in 1.0. Njene vzorčne dolžine generiranja so del teh postopkov, ne dodatne univerzalne omejitve. Kontrolna točka je ločena od GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX in kasnejših modelov GLM-5. Nalogo in način odgovora uskladite z dokumentiranimi besedilnimi zmožnostmi te različice, nato pa dostavljeno kodo, izluščene vrednosti ali predelano besedilo ocenite glede na vhod.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Translate a notice with a fixed glossary\n\nTranslate this Chinese notice into English: '订单已审核，但尚未发货。更改收货地址需要重新审核。' Use this glossary consistently: 审核 = review; 发货 = dispatch; 收货地址 = delivery address. Write a clear customer-facing notice and preserve the distinction between completed review and pending dispatch. Do not add a dispatch date or an approval guarantee.A concise English notice applying the glossary and preserving the two different order states.The translation retains the requirement for another review after an address change and does not state that dispatch occurred.z-ai/glm-4.7-flashGLM-4.7-Flash je besedilni model Z.ai z mešanico strokovnjakov 30B-A3B za programiranje, dolga besedila, pisanje v kitajščini in prevajanje. Podpira sklepanje in delovne postopke, usmerjane z orodji, s profilom, ki ga gosti proizvajalec, s kontekstom 200K žetonov in do 128K izhoda.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4.7-Flash je različica z mešanico strokovnjakov 30B-A3B v družini GLM-4.7 podjetja Z.ai. Njegova redka zasnova ima približno 30 milijard parametrov skupaj in tri milijarde aktiviranih; proizvajalec ga predstavlja kot lahek model, ki uravnotežuje zmožnosti in učinkovitost. Sprejema besedilo in generira besedilo. Proizvajalec posebej izpostavlja razvoj programske opreme, pisanje v kitajščini, prevajanje, obdelavo dolgih besedil in pogovor na podlagi vlog. Uporabna navodila lahko zahtevajo predlog kode, predelan odlomek, razlago ali strukturiran rezultat, utemeljen na priloženem gradivu.
Pri razvoju Z.ai za to različico Flash opredeljuje naloge uporabniškega vmesnika in aplikacijske logike. Priložite vedenje za izvedbo, ustrezno izvorno kodo in pogoje, ki morajo ostati nedotaknjeni. Pri strani ali komponenti opišite njena stanja, postavitev in zahtevano interakcijo, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago pomembnih odločitev. Pri obstoječi funkciji vključite opaženo napako in primer pričakovanega rezultata. Model ustvari predlagano kodo; njeno prevajanje, izvajanje ali izrisovanje vmesnika sodi v povezano aplikacijsko okolje.
Profil serije GLM-4.7, ki ga gosti proizvajalec, za Flash navaja besedilni vhod, besedilni izhod, kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Kartica odprtega modela in gostovani profil opisujeta različne vidike iste poimenovane različice: značilnosti kontrolne točke in konfiguracijo proizvajalčeve storitve. Dolg vhod pripravite z naslovi virov, identifikatorji kode in jasnimi mejami dokumentov ter pustite prostor za sklepanje in zahtevani odgovor. Model samo za besedilo lahko piše kodo za aplikacijo, ki obdeluje slike ali vhod kamere, vendar s tem ta kontrolna točka ne pridobi izvornega načina vizualnega vhoda.
V seriji GLM-4.7 je sklepanje privzeto omogočeno. Proizvajalec dokumentira stikalo za posamezen krog, da lahko pogovor pri težkem vprašanju zahteva sklepanje, pri preprostem preoblikovanju ali kratkem odgovoru pa ga onemogoči. Podpira tudi vmesno razmišljanje med klici orodij, kar modelu omogoča razlago vrnjenega opažanja pred načrtovanjem naslednjega koraka. Pred začetkom take naloge opredelite razpoložljiva orodja in zahtevani končni izdelek. Pomočnik za dokumente lahko zahteva izbrane informacije, prejme dejanski rezultat pridobivanja in nato pripravi razlago, podprto s tem rezultatom.
Ohranjeno razmišljanje je ločena možnost za dolgotrajno programiranje ali delo agentov. Proizvajalčev vodnik uporablja clear_thinking=false in zahteva, da se celoten, nespremenjen reasoning_content iz prejšnjih pomočnikovih krogov vrne v izvirnem vrstnem redu. Spreminjanje ali prerazporejanje teh blokov lahko poslabša rezultat in vpliva na delovanje predpomnilnika. Privzeta nastavitev se razlikuje med proizvajalčevim programskim in standardnim vmesnikom, zato gre za konfiguriran delovni postopek, ne za samodejno lastnost vsakega pogovora. Vidni odgovor ločite od ohranjenega sklepanja in ohranite dokaze ali izhod orodja, od katerih so odvisni kasnejši koraki.
Dokumentirani vmesnik družine vključuje pretočno besedilo, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta in strukturiran izhod, kot je JSON. Pri strukturiranem rezultatu podajte obvezna polja in pomen vsake vrednosti; pri zahtevku za orodje opredelite namen funkcije, argumente in pogoj dokončanja. Ustvarjeni klic je zahteva, naj aplikacija ukrepa, ne dokaz izvedbe. Končni rezultat je lahko kratko poročilo, podatkovni objekt ali programski izdelek, pri čemer naj bodo informacije, uporabljene za njegovo izdelavo, še vedno določljive.
Pri pisanju ali prevajanju določite bralca, jezik, ton in izraze, ki naj ostanejo nespremenjeni. Proizvajalec priporoča preizkus Flash pri pisanju v kitajščini in pripovednem dialogu ali dialogu z vlogami ter pri tehničnem delu. Ponazoritvena navodila za urejanje lahko priložijo odlomek in zahtevajo jedrnato predelavo, ki ohrani njegova dejstva; prevajalska navodila lahko priložijo glosar in ločijo citirano besedilo od navodil. V daljšem pogovoru ohranite omejitve in opredelite naslednji potrebni rezultat, da bo odgovor modela ostal povezan z izvirno nalogo.
Kartica tega konkretnega odprtega modela objavlja različne nastavitve generiranja za ocenjevalne naloge: privzeto temperaturo 1.0 in top-p 0.95 ter ločeni nastavitvi za programske naloge 0.7 in 1.0. Njene vzorčne dolžine generiranja so del teh postopkov, ne dodatne univerzalne omejitve. Kontrolna točka je ločena od GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX in kasnejših modelov GLM-5. Nalogo in način odgovora uskladite z dokumentiranimi besedilnimi zmožnostmi te različice, nato pa dostavljeno kodo, izluščene vrednosti ali predelano besedilo ocenite glede na vhod.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve z-ai/glm-4.7-flash | 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.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000144 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000858 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00002 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000144 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000858 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00002 / 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": "z-ai/glm-4.7-flash", "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='z-ai/glm-4.7-flash',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='z-ai/glm-4.7-flash',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 z-ai/glm-4.7-flash
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
z-ai/glm-4.7-flashGLM-4.7-Flash je besedilni model Z.ai z mešanico strokovnjakov 30B-A3B za programiranje, dolga besedila, pisanje v kitajščini in prevajanje. Podpira sklepanje in delovne postopke, usmerjane z orodji, s profilom, ki ga gosti proizvajalec, s kontekstom 200K žetonov in do 128K izhoda.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
GLM-4.7-Flash je različica z mešanico strokovnjakov 30B-A3B v družini GLM-4.7 podjetja Z.ai. Njegova redka zasnova ima približno 30 milijard parametrov skupaj in tri milijarde aktiviranih; proizvajalec ga predstavlja kot lahek model, ki uravnotežuje zmožnosti in učinkovitost. Sprejema besedilo in generira besedilo. Proizvajalec posebej izpostavlja razvoj programske opreme, pisanje v kitajščini, prevajanje, obdelavo dolgih besedil in pogovor na podlagi vlog. Uporabna navodila lahko zahtevajo predlog kode, predelan odlomek, razlago ali strukturiran rezultat, utemeljen na priloženem gradivu.
Pri razvoju Z.ai za to različico Flash opredeljuje naloge uporabniškega vmesnika in aplikacijske logike. Priložite vedenje za izvedbo, ustrezno izvorno kodo in pogoje, ki morajo ostati nedotaknjeni. Pri strani ali komponenti opišite njena stanja, postavitev in zahtevano interakcijo, nato pa zahtevajte kodo, ki jo je mogoče urejati, in razlago pomembnih odločitev. Pri obstoječi funkciji vključite opaženo napako in primer pričakovanega rezultata. Model ustvari predlagano kodo; njeno prevajanje, izvajanje ali izrisovanje vmesnika sodi v povezano aplikacijsko okolje.
Profil serije GLM-4.7, ki ga gosti proizvajalec, za Flash navaja besedilni vhod, besedilni izhod, kontekst 200K žetonov in do 128K izhodnih žetonov. Kartica odprtega modela in gostovani profil opisujeta različne vidike iste poimenovane različice: značilnosti kontrolne točke in konfiguracijo proizvajalčeve storitve. Dolg vhod pripravite z naslovi virov, identifikatorji kode in jasnimi mejami dokumentov ter pustite prostor za sklepanje in zahtevani odgovor. Model samo za besedilo lahko piše kodo za aplikacijo, ki obdeluje slike ali vhod kamere, vendar s tem ta kontrolna točka ne pridobi izvornega načina vizualnega vhoda.
V seriji GLM-4.7 je sklepanje privzeto omogočeno. Proizvajalec dokumentira stikalo za posamezen krog, da lahko pogovor pri težkem vprašanju zahteva sklepanje, pri preprostem preoblikovanju ali kratkem odgovoru pa ga onemogoči. Podpira tudi vmesno razmišljanje med klici orodij, kar modelu omogoča razlago vrnjenega opažanja pred načrtovanjem naslednjega koraka. Pred začetkom take naloge opredelite razpoložljiva orodja in zahtevani končni izdelek. Pomočnik za dokumente lahko zahteva izbrane informacije, prejme dejanski rezultat pridobivanja in nato pripravi razlago, podprto s tem rezultatom.
Ohranjeno razmišljanje je ločena možnost za dolgotrajno programiranje ali delo agentov. Proizvajalčev vodnik uporablja clear_thinking=false in zahteva, da se celoten, nespremenjen reasoning_content iz prejšnjih pomočnikovih krogov vrne v izvirnem vrstnem redu. Spreminjanje ali prerazporejanje teh blokov lahko poslabša rezultat in vpliva na delovanje predpomnilnika. Privzeta nastavitev se razlikuje med proizvajalčevim programskim in standardnim vmesnikom, zato gre za konfiguriran delovni postopek, ne za samodejno lastnost vsakega pogovora. Vidni odgovor ločite od ohranjenega sklepanja in ohranite dokaze ali izhod orodja, od katerih so odvisni kasnejši koraki.
Dokumentirani vmesnik družine vključuje pretočno besedilo, klicanje funkcij, predpomnjenje konteksta in strukturiran izhod, kot je JSON. Pri strukturiranem rezultatu podajte obvezna polja in pomen vsake vrednosti; pri zahtevku za orodje opredelite namen funkcije, argumente in pogoj dokončanja. Ustvarjeni klic je zahteva, naj aplikacija ukrepa, ne dokaz izvedbe. Končni rezultat je lahko kratko poročilo, podatkovni objekt ali programski izdelek, pri čemer naj bodo informacije, uporabljene za njegovo izdelavo, še vedno določljive.
Pri pisanju ali prevajanju določite bralca, jezik, ton in izraze, ki naj ostanejo nespremenjeni. Proizvajalec priporoča preizkus Flash pri pisanju v kitajščini in pripovednem dialogu ali dialogu z vlogami ter pri tehničnem delu. Ponazoritvena navodila za urejanje lahko priložijo odlomek in zahtevajo jedrnato predelavo, ki ohrani njegova dejstva; prevajalska navodila lahko priložijo glosar in ločijo citirano besedilo od navodil. V daljšem pogovoru ohranite omejitve in opredelite naslednji potrebni rezultat, da bo odgovor modela ostal povezan z izvirno nalogo.
Kartica tega konkretnega odprtega modela objavlja različne nastavitve generiranja za ocenjevalne naloge: privzeto temperaturo 1.0 in top-p 0.95 ter ločeni nastavitvi za programske naloge 0.7 in 1.0. Njene vzorčne dolžine generiranja so del teh postopkov, ne dodatne univerzalne omejitve. Kontrolna točka je ločena od GLM-4.7, GLM-4.7-FlashX in kasnejših modelov GLM-5. Nalogo in način odgovora uskladite z dokumentiranimi besedilnimi zmožnostmi te različice, nato pa dostavljeno kodo, izluščene vrednosti ali predelano besedilo ocenite glede na vhod.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve z-ai/glm-4.7-flash | 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.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000144 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000858 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00002 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000144 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.000858 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00002 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "z-ai/glm-4.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'z-ai/glm-4.7-flash', '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': 'z-ai/glm-4.7-flash', '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 z-ai/glm-4.7-flash
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Translate a notice with a fixed glossary\n\nTranslate this Chinese notice into English: '订单已审核，但尚未发货。更改收货地址需要重新审核。' Use this glossary consistently: 审核 = review; 发货 = dispatch; 收货地址 = delivery address. Write a clear customer-facing notice and preserve the distinction between completed review and pending dispatch. Do not add a dispatch date or an approval guarantee.A concise English notice applying the glossary and preserving the two different order states.The translation retains the requirement for another review after an address change and does not state that dispatch occurred.